登录到bigtop1上,vagrant ssh bigtop1 将/usr/lib/hadoop/libexec/init-hdfs.sh文件内容替换为: #!/bin/bash -ex # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work fo

终端看着没问题,然后进入hadoop的logs文件夹下找打yarn-hxsyl-resoucemanager.log,发现里面报错了,是因为fairscheduler需要放在etc/hadoop下,我把它放在了etc下,尴尬.

[故障背景] 8088网页打不开,因8088是yarn平台的端口,所以我从yarn开始排查,首先到各个机器上使用jps命令查看yarn的各个节点是否启动,发现虽然有nodemanager进程,但是主节点机器上的resourcemanager进程未启动, 使用yarn-daemon.sh start resourcemanager单独启动resourcemanager进程.遇到闪退,一开启进程,不一会就自动关闭 [解决步骤] 1. 根据集群规划,到每个zookeeper所在的机器启动zookeep

一.Hadoop简介: Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS:Hadoop框架最核心设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算. Hadoop要解决的问题:海量数据的存储(HDFS).海量数据的分析(MapReduce)和资源管理调度(YARN) Hadoop主要作用于分布式 二.Hadoop实现机制 1.

Hadoop的启动和停止说明   sbin/start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManager sbin/stop-all.sh 停止所有的Hadoop守护进程.包括NameNode. Secondary NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManager sbin/start-dfs.sh 启动Hadoop HDF

以前都是玩 java,没搞过 hadoop,所以以此系列文章来记录下学习过程 安装的文件版本.操作系统说明 centos-6.5-x86_64 [bamboo@hadoop-senior opt]$ uname -a Linux hadoop-senior.bamboo.com 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64 jdk.hadoop [bamboo@hadoop-senior softwares]$ ll total 443172 -rw-r--r--. 1 bamboo b

在关于Yarn那些事的博客里,介绍的主要是针对任务提交的一个动态流程说明,而其中牵涉到的一些细节问题,必须通过Resourcemanager的启动和NodeManager的启动,来更好的说明. 而本系列,就详细说说ResourceManager启动过程中,都发生了什么. 我们都知道,Yarn的启动脚本是start-yan.sh,我们就从这个脚本开始,琢磨琢磨. "$bin"/yarn-daemon.sh --config $YARN_CONF_DIR  start resourcema

1. 由脚本找到 RM 主类 这部分,我们从脚本作为入口去逐步深入ResourceManager源码. 从 Hadoop 官方文档 中可以看到 ResourceManager 的启动命令为: Usage: yarn resourcemanager [-format-state-store] COMMAND_OPTIONS Description -format-state-store Formats the RMStateStore. This will clear the RMStateSto

#profile变量追加到.bashrc中 cat /etc/profile >> ~/.bashrc #start-all-cluster.sh  启动脚本 #!/bin/bash echo "===================正在启动所有集群节点,请稍等...=======================" echo "===================启动Zookeeper节点...==================================

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数 一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut

1.独立模式(standalone|local) nothing! 本地文件系统. 不需要启用单独进程. 2.pesudo(伪分布模式) 等同于完全分布式,只有一个节点. SSH: //(Socket), //public + private /server : sshd ps -Af | grep sshd //clint : ssh //ssh-keygen:生成公私秘钥. //authorized_keys 需要使用644 //ssh 192.168.231.201 yes [配置文件]

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导 该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数 一般提交一个sp

一. 背景(原http://blog.csdn.net/u011414200/article/details/50437356 ,对其进行了一定更改) 1.1 网络上的大部分教程 都是机器间含有SSH联通来启动的.生产环境一般都是不配置SSH机器之间互通的. 1.2 主机规划 IP 主机名 用户名 部署模块 进程 10.6.3.43 master5 hadoop5 NameNodeResourceManagerHBase NameNodeDFSZKFailoverControllerResour

集群启动/停止Hadoop集群:start-all.sh    stop-all.sh 1) 启动NameNode, DataNode 2) 启动JournalNode, JournalNode在hdfs-site.xml中指定edits log存储的位置,主备NameNode共享数据,方便同步 3) 启动DFSZKFailoverController, HA会启用ZooKeeper Failover Controller 4) 启动YARN守护进程ResourceManager, NodeMa

一.前言 上一篇博文讲解了Zookeeper的典型应用场景,在大数据时代,各种分布式系统层出不穷,其中,有很多系统都直接或间接使用了Zookeeper,用来解决诸如配置管理.分布式通知/协调.集群管理和Master选举等一系列分布式问题. 二. Hadoop Hadoop的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,分别提供了对海量数据的存储和计算能力,后来,Hadoop又引入了全新MapReduce框架YARN(Yet Another R

完整PDF版本:<Apache Hadoop2.x边安装边入门> 目录 第一部分:Linux环境安装 第一步.配置Vmware NAT网络 一. Vmware网络模式介绍 二. NAT模式配置 第二步.安装Linux操作系统 三. Vmware上安装Linux系统 四.设置网络 五.修改Hostname 六.配置Host 七.关闭防火墙 八.关闭selinux 第三步.安装JDK 九.安装Java JDK 第二部分:Hadoop本地模式安装 第四步. Hadoop部署模式 第五步.本地模式部署

最近要写一个数据量较大的程序,所以想搭建一个hbase平台试试.搭建hbase伪分布式平台,需要先搭建hadoop平台.本文主要介绍伪分布式平台搭建过程. 目录: 一.前言 二.环境搭建 三.命令测试 四.启动YARN 五.web查看 一.前言 1.开始搭建前上官网看了一下,发现最新版本是3.0,但一想到跨版本而且又是最新版本的一般都会出现各种不一样的问题,所以决定使用了2.7.3,hadoop2的最新版本,至于跟后面搭建hbase的版本兼不兼容的情况等遇到再看怎么处理(实验证明最新版本的hba

启动Hadoop 当完成所有的必要配置后,将HADOOP_CONF_DIR目录中的所有配置文件复制到所有机器,建议将HDFS和YARN后台进程一不同的用户身份运行,比如运行HDFS进程们的用户为hdfs,运行YARN进程们的用户为yarn. 启动Hadoop会同时启动 HDFS 和 YARN 相关进程. 一.启动HDFS 使用hdfs身份登录运行 1.首次使用HDFS,需要先格式化,格式化的目的是写入文件系统,就像我们格式化硬盘一样,可以把所有运行HDFS进程的节点看作一个大的磁盘,格式化的目的

在一个集群中,尽管是多用户,但是端口是公用的,存在冲突的可能.如果另一个用户已经采用默认配置安装了hadoop,那么当前用户再安装hadoop时,必然会产生端口的冲突.在配置自己的hadoop时,可以自己配置datanode,namenode所需要的端口,避免冲突. 下述方法也可以用来解决一类因为端口冲突导致datanode.namenode和resourcemanager无法启动的问题.如果通过jps查看不到相应的进程,查看对应的日志,如果是端口冲突,就可以考虑用下文的方法来解决. 首先,选取

本文旨在提供最基本的,可以用于在生产环境进行Hadoop.HDFS分布式环境的搭建,对自己是个总结和整理,也能方便新人学习使用. 基础环境 JDK的安装与配置 现在直接到Oracle官网(http://www.oracle.com/)寻找JDK7的安装包不太容易,因为现在官方推荐JDK8.找了半天才找到JDK下载列表页的地址(http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html).因

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext