什么是HA? HA是High Availability的简写,即高可用,指当当前工作中的机器宕机后,会自动处理这个异常,并将工作无缝地转移到其他备用机器上去,以来保证服务的高可用.(简言之,有两台机器,一台工作,一台备用,当工作机挂了之后,备用机自动接替.) HAdoop的HA模式是最常见的生产环境上的安装部署方式. Hadoop HA包括NameNode HA 和 ResourceManager HA. DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的,不用对它们进行特殊的高可

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,集群容量不正确,莫慌,这是正常的表现! 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.集群启动顺序 1>.查看Namenode节点的web UI界面,如下图所示 2>.耐心等待安全模式退出,集群方能正常使用(下图的安全模式的进度为85.39%) 3>.等待集群启动成功(大约30分钟左右才启动成功) 4>.上图只是我计算集群存储的数据,其实在存储集群的数据的话可能启动时间会更长,诺,下图就是用来存

原文成文于去年(2012.7.30),已然过去了一年,很多信息也许已经过时,不保证正确,与Hadoop学习笔记系列一样仅为留做提醒. ----- 针对现有的所有Hadoop HA方案进行调研,以时间为线,总结如下: 1. BackupNode方案: 08年时开源社区已经开始着手解决Namenode单点问题,随之出来的第一个方案是BackupNode方案.基于0.20版,并合并进入0.21版:参见Apache JIRA HADOOP-4539 [1] 该方案思路为:将NameNode产生的edit

每一次 Hadoop 生态的更新都是如此令人激动 像是 hadoop3x 精简了内核,spark3 在调用 R 语言的 UDF 方面,速度提升了 40 倍 所以该文章肯定得配备上最新的生态 hadoop 生态简介 期待目标 环境 OS : CentOS 7.4 组件: Hadoop 3x 及生态 Yarn Mapreduce HDFS Zookeeper 3.6.3 可选项 Hive Flume 1.9 Sqoop 2 kafka 2x Spark 3x RDMS: MySQL 5.7 or 8

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:温球良 导语 最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲,由于接触时间不长,很多技术细节认识不够,也没讲清楚,作为一个技术人员,本着追根溯源的精神,还是有必要吃透,也为自己的工作沉淀一些经验总结.网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA,对于HA为什么要这么做描述甚少,所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍,主要是介绍HA是怎么运作,QJM又是怎么发挥功效的. 一.Hadoop 系统架构 1.1 Hadoop1.x和

声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.服务器环境 主机名 IP 用户名 密码 安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/hadoop/ master189 192.168.29.189 hadoop hadoop /home/hadoop/ slave190 192.168.29.190 hadoop hadoop /home/hadoop/ 二.集群规划 master188 master189 slave190 Nam

Hadoop(HA)分布式集群部署和单节点namenode部署其实一样,只是配置文件的不同罢了. 这篇就讲解hadoop双namenode的部署,实现高可用. 系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz zookeeper-3.3.6.tar.gz 下载地址: wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/h

Hadoop详解(10) - Hadoop HA高可用 HA概述 HA(High Availablity),即高可用(7*24小时不中断服务). 实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌

(1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2253544 (3)1.x和2.x都支持的集群安装 http://aperise.iteye.com/blog/2245547 (4)hbase安装准备 http://aperise.iteye.com/blog/2254451 (5)hbase安装 http://aperise.it

概述 hadoop2中NameNode可以有多个(目前只支持2个).每一个都有相同的职能.一个是active状态的,一个是standby状态的.当集群运行时,只有active状态的NameNode是正常工作的,standby状态的NameNode是处于待命状态的,时刻同步active状态NameNode的数据.一旦active状态的NameNode不能工作,standby状态的NameNode就可以转变为active状态的,就可以继续工作了. 2个NameNode的数据其实是实时共享的.新HDF

概述 hadoop2中NameNode可以有多个(目前只支持2个).每一个都有相同的职能.一个是active状态的,一个是standby状态的.当集群运行时,只有active状态的NameNode是正常工作的,standby状态的NameNode是处于待命状态的,时刻同步active状态NameNode的数据.一旦active状态的NameNode不能工作,standby状态的NameNode就可以转变为active状态的,就可以继续工作了. 2个NameNode的数据其实是实时共享的.新HDF

错误1: ssh连接云主机: ssh root@39.106.xx.xx 报错:THE AUTHENTICITY OF HOST XX CAN’T BE ESTABLISHED 解决办法: ssh -o StrictHostKeyChecking=no root@39.106.xx.xx 输入密码,链接成功 与ssh中Host key verification failed问题一样. 网上很多的解决方案是:vi ~/.ssh/known_hosts 删除与想要连接的主机相关的行:或者直接删除kn

hadoop HA+Federation(高可用联邦)搭建配置(二) 标签(空格分隔): hadoop core-site.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> # <configuration> # 注意此处的修改 <configuration xmlns:xi="http://www.w3.org/2001/XInclude"> <xi:include

hadoop HA+Federation(高可用联邦)搭建配置(一) 标签(空格分隔): 未分类 介绍 hadoop 集群一共有4种部署模式,详见<hadoop 生态圈介绍>. HA联邦模式解决了单纯HA模式的性能瓶颈(主要指Namenode.ResourceManager),将整个HA集群划分为两个以上的集群,不同的集群之间通过Federation进行连接,使得HA集群拥有了横向扩展的能力.理论上,在该模式下,能够通过增加计算节点以处理无限增长的数据. 搭建准备环境 Centos Hadoo

hadoop HA搭建参考:https://www.cnblogs.com/NGames/p/11083640.html (本节:用不到YARN 所以可以不用考虑部署YARN部分) Hadoop 使用分 布式文件系统,用于存储大数据,并使用 MapReduce 来处理.Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据,任意的格式甚至非结构化的处理. Hadoop 的限制: Hadoop 只能执行批量处理,并且只以顺序方式访问数据.这意味着必须搜索整个数据集, 即使是最简单的搜索工作.这一点上,一个

Hadoop HA概述 工作要点 通过双NameNode消除单点故障 元数据管理方式需要改变:内存中各自保存一份元数据:Edits 日志只有 Active 状态的NameNode节点可以做写操作:两个 NameNode都可以读取 Edits:共享的Edits放在一个共享存储中管理(qjournal 和 NFS 两个主流实现): 需要一个状态管理功能模块:实现了一个zkfailover ,常驻在每一个 NameNode 所在的节点,每一个 zkfailover 负责监 控自己所在NameNode节

一.Hadoop HA的Web页面访问 Hadoop开启HA后,会同时存在两个Master组件提供服务,其中正在使用的组件称为Active,另一个作为备份称为Standby,例如HDFS的NameNode.YARN 的ResourceManager.HDFS的web页面只有通过Active的NameNode才能正常访问,同样地,YARN的web页面也只有通过Active的ResouceManager才能正常访问. (1) HDFS HA的Web访问 正常使用Nginx的proxy_pass代理单

  package coreBookSocket; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; /* * 这个方法的主要目地是为了用多线程的方法实现网络编程,让多个客户端可以同时连接到一个服务器 *1:准备工作和单个客户端编程类似,先建立服务器端的套接字,同时让客户端那边调用accept()方法来接受服务器端的信息 *2:这里面定一个while循环主要是为了让多线程能够一直持续