Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode YARN集群: 负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager 本集群搭建案例,以3节点为例进行搭建,角色分配如下: hdp-node-01 NameNode SecondaryNameNode

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物

阅读目录(Content) 一.HDFS概述 1.1.HDFS概述 1.2.HDFS的概念和特性 1.3.HDFS的局限性 1.4.HDFS保证可靠性的措施 二.HDFS基本概念 2.1.HDFS主从结构体系 2.2.数据块(DataBlock) 2.3.名字节点(主节点:NameNode) 2.4.数据节点(从节点:DataNode) 2.5.SecondaryNameNode 2.6.总结NameNode和DataNode 四.单点故障(单点失效)问题 4.1.单点故障问题 4.2.解决方案

前言 上一篇详细介绍了HDFS集群,还有操作HDFS集群的一些命令,常用的命令: hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R /xxx hdfs dfs -chown -R zyh:zyh /xxx 注意:

阅读目录(Content) 一.Hadoop客户端配置 二.Java访问HDFS集群 2.1.HDFS的Java访问接口 2.2.Java访问HDFS主要编程步骤 2.3.使用FileSystem API读取数据文件 三.实战Java访问HDFS集群 3.1.环境介绍 3.2.查询HDFS集群文件系统的一个文件将它文件内容打印出来 3.3.我们在IEDA中执行来获取文件系统的内容并打印在控制台和相应的本地文件中 3.4.获取HDFS集群文件系统中的文件到本地文件系统 3.5.通过设置命令行参数变

本文主要参考 http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 主要内容是对该文章的翻译,部分内容参考其他的网络文章. 1.简介 hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统,运行于普通的硬件之上(例如pc或者廉价刀片服务器).HDFS和现有的分布式文件系统有许多相似之处.然而,不同之处也是很明显的. HDFS是高容错,并用于部署在低成本的硬件之上.HDFS为应用

HDFS组件概述 NameNode 存储数据节点信息及元文件,即:分成了多少数据块,每一个数据块存储在哪一个DataNode中,每一个数据块备份到哪些DataNode中 这个集群有哪些DataNode,每一个DataNode的主机名.磁盘容量大小等信息 SecondaryNameNode 辅助NameNode来提高性能,以及防止丢数据的 DataNode 真正存储数据的节点 Client 比如命令行.webHDFS及java客户端等 HDFS中的数据块(Block) 每一个数据块默认容量是128

提纲 - 存储模型- 架构设计- 角色功能- 元数据持久化- 安全模式- 副本放置策略- 读写流程- 安全策略 存储模型 - 文件线性按字节切割成块(block),具有offset,id - 文件与文件的block大小可以不一样- 一个文件除最后一个block,其他block大小一致- block的大小依据硬件的I/O特性调整- block被分散存放在集群的节点中,具有location- Block具有副本(replication),没有主从概念,副本不能出现在同一个节点- 副本是满足可靠性和性

用3个zookeeper搭建一个zookeeper集群,首先配置好一个zookeeper1,其余两个都是按照zookeeper1复制过来,然后稍微修改 运行集群成功,查看zookeeper状态 可以看出,zookeeper2是从节点,zookeeper3是主节点,但是zookeeper1是单机模式状态 因为都是由1复制过去的,联想到在修改zoo.cfg时,其他节点都修改了端口号,但是考虑zookeeper1是第一个节点,所以就没有修改1的默认端口号 然后想到我原来用dubbo分布式框架的时候用到

转自:https://m.aliyun.com/yunqi/articles/79700 背景 使用过hadoop的人基本都会考虑集群里面资源的调度和优先级的问题,假设你现在所在的公司有一个大hadoop的集群,有很多不同的业务组同时使用.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 目前一些使用EMR的大公司,会使用一个比较大的集

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

一.为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么.在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢? (1)高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息.所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性,什么是高可用性呢?它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间.假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%.如果系统在某个时

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中最像关系数据库的.支持类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引.本文介绍了如何使用Docker搭建MongoDB集群. 本文我会向大家介绍如何使用Docker部署一个MongoDB集群,具体如下: 2.6.5版本的MongoDB 有3个节点的副本集(Replica set) 身份验证 持久化数据到本地文件系统 首先要准备三个运行的Docker服务器,这意味着你

前言 前面用到过的 minikube 只是一个单节点的 k8s 集群,这对于学习而言是不够的.我们需要有一个多节点集群,才能用到各种调度/监控功能.而且单节点只能是一个加引号的"集群". kubernetes 安装方式面面观 kubernetes 是一个组件化的系统,安装过程有很大的灵活性,很多组件都有多种实现,这些实现各有特点,让初学者眼花缭乱. 而且要把这些组件一个个安装配置好并且能协同工作,也是很不容易的. 因此社区出现了各种各样的安装方案.安装方案如此之多,以致于我不晓得该用哪

为何要搭建 Elasticsearch 集群 凡事都要讲究个为什么.在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢? 高可用性 Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息.所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性,什么是高可用性呢?它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间.假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是 100%.如果系统在某个时刻宕掉了,

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<探索Redis设计与实现>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有

kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具.这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署: # 创建一个 Master 节点 $ kubeadm init # 将一个 Node 节点加入到当前集群中 $ kubeadm join <Master节点的IP和端口 > 1. 安装要求在开始之前,部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件:一台或多台机器,操作系统 CentOS7.x-86_x64硬件配置:2GB或更多RAM,2个CPU或更

kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具. 这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署: 1. 安装要求 在开始之前,部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件: 一台或多台机器,操作系统 CentOS7.x-86_x64 硬件配置: 2GB或更多RAM,2个CPU或更多CPU,硬盘30GB或更多 集群中所有机器之间网络互通 可以访问外网,需要拉取镜像 禁止swap分区 2. 学习目标 1. 在所有节点上安装Docker和kubea

kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具. 这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署: # 创建一个 Master 节点$ kubeadm init​# 将一个 Node 节点加入到当前集群中$ kubeadm join <Master节点的IP和端口 > 3.1 安装要求 在开始之前,部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件: 一台或多台机器,操作系统 CentOS7.x-86_x64 硬件配置:2GB或更多RAM,2个CP

作为一个开发者,有时候需要一个集群环境,之前的做法要么就是使用多个虚拟机,要么就是采用不同的端口来模拟,但是虚拟机比较占内存,而且启动慢,采用不同的端口来模拟,管理起来比较麻烦一些,程序隔离性差一些. docker的出现让我们可以在一台虚拟机上模拟构建出来一个几乎完全隔离的集群,本文提供一种快速构建consul集群的方法. 首先我们需要consul的镜像,这个可以从dockerhub上获取: 上面第一个就是consul官方的镜像 # 搜索镜像 sudo docker search consul