环境搭建-CentOS集群搭建 写在前面 最近有许多小伙伴问我,大数据的hadoop分布式集群该如何去搭建.所以,想着,就写一篇博客,帮助到更多刚入门大数据的人.本博客会一步一步带你实现一个Hadoop的搭建.跟着博客上面的步骤,很详细的.你很快就会有一个自己的hadoop集群啦. 我是在自己的windows机器上使用virtualBox来虚拟三台机器,作为实验的环境. 实验环境 Windows 宿主机:Windows 10 (其余也是可以的) VirtualBox 版本:VirtualBox

Configuring Network in CentOS 6.3 Virtual Box + Screenshots Posted: May 23, 2013 in Uncategorized Tags: /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0, centos 6.3, centos 6.5, command line, configure network, internet, ip address, terminal, virtual box, w

[目的]:学习大数据 在此记录搭建大数据的过程. [系统环境] 宿主机操作系统:Win7 64位 虚拟机软件:Vmware workstation 12 虚拟机:Ubuntu 16 64位桌面版 [步骤概要] 一.准备 1.准备安装软件 2.规划好虚拟机数量.机器名称.IP 3.设置虚拟机静态IP 4.建立专用于hadoop的账号 二.设置免密登录 实现这几台测试机之间可以免密码登录 三.安装和配置Java环境 四.安装和配置Hadoop 五.测试和收尾 [搭建过程] 一.准备 1.安装文件准备

一.关机后服务重新启动 1. 启动hadoop服务 sbin/hadoop-daemon.sh start namenode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver sbin/hadoop-daemon.sh

应用程序已经是近代的一个最重要的IT创新.应用程序是连接用户和数据之间的桥梁,提供即时訪问信息是最方便且呈现的方式也是easy理解的和令人惬意的. 然而,app开发人员.尤其是后端平台能力,一直在努力跟上用户的期望.记得第一次基于WAP技术的移动互联网的日子吗?过度炒作和预期不匹配的教训. 36大数据专稿,原文作者:Ronnie Beggs,  本文由36大数据翻译组-张小顺翻译向36大数据投稿,并授权36大数据独家公布.不论什么不表明来源于36大数据和译者的转载均为侵权. 在已经收录的app应

1       创建集合 SSH远程连接到安装了SOLR的CDH节点. 运行solrctl  instancedir  --generate  /solr/test/GX_SH_TL_TGRYXX_2015命令就会生成GX_SH_TL_TGRYXX_2015集合的默认配置. 进入/solr/test/GX_SH_TL_TGRYXX_2015/conf目录,先编辑schema.xml配置字段信息,具体网上一搜一片. solrconfig.xml文件中在其他<lib/>后面新增<lib di

Hadoop环境搭建测试 1 安装软件 1.1 规划目录 /opt [root@host2 ~]# cd /opt [root@host2 opt]# mkdir java [root@host2 opt]# mkdir cdh [root@host2 opt]# ls cdh java 1.2 安装RZ工具 RZ工具:可以直接从win平台拖动下载好的软件到Linux平台 sudo yum -y install lrzsz 1.3 上传软件 将windows准备好的软件上传 1.4 解压 [ro

一.安装 Scala 插件 Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能.打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效. 二.Flink 项目初始化 2.1 使用官方脚本构建 Flink 官方支持使用 M

一.安装Spark 1.1 下载并解压 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html ,选择 Spark 版本和对应的 Hadoop 版本后再下载: 解压安装包: # tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz 1.2 配置环境变量 # vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6 export PATH=

今天设置网络 出现报错 明天找时间解决 不用解决了 刚才试了以下 又能下载了 描述一下问题: cannot find a valid baseurl for repo:base/7/x86_64 如果博客中提到的两个解决办法不能帮助你 可以试一下切换电脑连接的网络 明天继续配置环境

今天开始配置环境,因为下载镜像文件需要很长时间,加上训练,所以Linux环境之配置了一半 VMware下载及安装教程(Window) 在安装虚拟机时需要下载镜像文件 下面是我下载的镜像文件的地址 CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso 有其他需要的 可以参考这个博客

1.进入virtualbox官网 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 2.点击Linux distributions 3.向下翻至如图 4.在/etc/yum.repos.d/目录下新建virtualbox.repo并写入如下内容 [virtualbox] name=Oracle Linux / RHEL / CentOS-$releasever / $basearch - VirtualBox baseurl=http://download.vi

参考资料:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9310191.html 主节点挂了 HBase服务访问:http://192.168.1.180:16010/master-status

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课

1.Linux系统常规设置 1)设置ip地址 使用界面修改ip比较方便,如果Linux没有安装操作界面,需要使用命令:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 来修改ip地址,然后重启网络服务service network restart即可. 2)创建用户 大数据项目开发中,一般不直接使用root用户,需要我们创建新的用户来操作,比如kfk. a)创建用户命令:adduser kfk b)设置用户密码命令:passwd kfk 3)文件中设置主机

八月迷情,这个月会对大数据进行一个快速的了解学习. 一.所需工具简介 首先我是在大数据实验一体机上进行集群管理学习,管理五台实验机,分别为master,slave1,slave2,slave3,client. 此外,学习还涉及到以下工具的使用: 先来介绍下每个工具的作用之处: 1‘ google浏览器,JDK,eclipse,IDEA就不说明了(你们懂得): 2’ OPENVPN用来从操作的本机连接到服务器(下载注意操作系统的匹配),安装完成后,将下载的客户端配置压缩包解压,将其中的client

第四届CCF大数据学术会议征文通知 2016年10月,兰州 近几年,大数据是各界高度关注积极布局的热点方向.2015年8月,国务院发表<促进大数据发展行动纲要>,正式将大数据提升为国家战略,旨在全面推进我国大数据的发展和应用,加快建设数据强国.现如今大数据不但已成为全球IT行业最强劲的发展动力,而且正在引起各行各业的业务变革与产业升级.因此,为了探讨大数据相关领域所面临的挑战,共享各类创新思想,反映中国大数据技术的最新研究进展,交流大数据的应用现状和研发经验,继2013-2015成功召开了三届

文中实验需要使用以下软件: CentOS的镜像 Virtual Box GNS3 0.实验前的准备工作 0.1.修改yum源 为了方便安装软件,我们设置yum源为公司yum源 1.直接复制公司机器上的yum源文件到自己机器上 [root@lvs ~]# vim /etc/yum.repos.d/XXX.repo 2.更新cache [root@lvs ~]# yum makecache 1.创建4台实验用的虚机 分别为 Client: 客户机器 LVS: LVS 机器 RS1: real ser

PySpark 大数据分析实用指南 零.前言 一.安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二.使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三.Spark 笔记本的大数据清理和整理 四.将数据汇总成有用的报告 五.强大的 MLlib 探索性数据分析 六.使用 SparkSQL 构建大数据结构 七.转换和动作 八.不变设计 九.避免打乱和降低操作成本 十.以正确的格式保存数据 十一.使用 Spark 键/值应用编程接口 十二.测试 ApacheSpark 作业 十三.利用 Spark 图形接

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他