不多说,直接上干货! 这个问题,跟 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是standby的解决办法(图文详解) 是大同小异. 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/      http://www.cnblogs.com/sunnyDream

不多说,直接上干货! 解决办法 因为,如下,我的Hadoop HA集群. 1.首先在hdfs-site.xml中添加下面的参数,该参数的值默认为false: <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name> <value>true</value> </property> 2.在core-site.xml文件中添加下面的参数,该参数的值为ZooKeeper服务器的地

Hadoop分布式集群部署 系统系统环境: OS: CentOS 6.8 内存:2G CPU:1核 Software:jdk-8u151-linux-x64.rpm hadoop-2.7.4.tar.gz hadoop下载地址: sudo wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz 主机列表信息: 主机名 IP 地址 安装软件 Hadoop role Node role

前置章节:hadoop集群配置同步(hadoop完全分布式四)|10 启动namenode之前: 1. 先查看有无节点启动,执行jps查看,有的话停掉 [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ jps 10566 Jps [shaozhiqi@hadoop102 ~]$ 2. 删除每个机器上之前运行的data和logs文件 启动namenode 格式化namenode执行命令和执行成功的部分日志 [shaozhiqi@hadoop102 hadoop-3.1.2]$ bin/hdfs n

最近有安装了一次hadoop集群,NameNode启动失败,查看日志,找到以下原因: 遇到的异常1: org.apache.hadoop.hdfs.server.common.InconsistentFSStateException: Directory /tmp/hadoop-javoft/dfs/name is in an inconsistent state: storage di rectory does not exist or is not accessible.at org.apa

(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

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器

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

1.Overview Ambari是Apache推出的一个集中管理Hadoop的集群的一个平台,可以快速帮助搭建Hadoop及相关以来组件的平台,管理集群方便.这篇博客记录Ambari的相关问题和注意事项.方便为初学者省去搭配各个社区版的烦恼. 2.How to works 在Ambari的官方WIKI上介绍了如何去使用Ambari,［官方文档］.官方说法比较简要,下面我补充相关注意事项,并给大家罗列一个详细的步骤. 2.1 Env 首先,节点(物理机)需要实现准备好,这里笔者准备了5台节点,大

hadoop的集群安装 1.安装JDK,解压jar,配置环境变量 1.1.解压jar tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt/install //将jdk解压到对应的文件目录下 1.2.配置环境变量, sudo vim /etc/profile //添加下面内容:export JAVA_HOME=/opt/install/jdk1.7.0_79 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 2.下载hadoop压缩包,解压jar

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

前段时间搭建Hadoop分布式集群,踩了不少坑,网上很多资料都写得不够详细,对于新手来说搭建起来会遇到很多问题.以下是自己根据搭建Hadoop分布式集群的经验希望给新手一些帮助.当然,建议先把HDFS和MapReduce理论原理看懂了再来搭建,会流畅很多. 准备阶段: 系统:Ubuntu Linux16.04  64位 (下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop) 安装好Ubuntu之后,如果之前没有安装过jdk,需要先安装jdk.这里安装jdk的

layout: "post" title: "Hadoop分布式集群搭建" date: "2017-08-17 10:23" catalog: true --- 基础环境 ## 环境准备 1,软件版本 (1)在VMWare上面跑了三台虚拟机:CentOS7,系统内核3.10 (2)三台虚拟机的IP:192.168.102.3,192.168.102.4,192.168.102.5.三台机器分别作为hadoop的master,slaveA,slav

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1

Hadoop基础-Hadoop的集群管理之服役和退役 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. 在实际生产环境中,如果是上千万规模的集群,难免一个一个月会有那么几台服务器出点故障,在IDE机房这种事情几乎每个星期都会有那么几起事故发生,比如服务器断电,磁盘过慢,网络不同,核心路由故障,接入层交换机故障,在严重点就是一些二级运营商出口被攻击导致网络拥堵等等.刚刚说的这些事件都是我在实际工作中遇到的一些现象,因此,在大规模集群部署上,尤其是大数据,存储的都是海量数据,甚至可以

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

Hadoop+HBase 集群搭建 1. 环境准备 说明:本次集群搭建使用系统版本Centos 7.5 ,软件版本 V3.1.1. 1.1 配置说明 本次集群搭建共三台机器,具体说明下: 主机名 IP 说明 hadoop01 10.0.0.10 DataNode.NodeManager.NameNode hadoop02 10.0.0.11 DataNode.NodeManager.ResourceManager.SecondaryNameNode hadoop03 10.0.0.12 Data

电脑如果是8G内存或者以下建议搭建3节点集群,如果是搭建5节点集群就要增加内存条了.当然实际开发中不会用虚拟机做,一些小公司刚刚起步的时候会采用云服务,因为开始数据量不大. 但随着数据量的增大才会考虑搭建自己的集群,中大型公司肯定会搭建自己的专属集群,毕竟云服务用起来方便,但是还是有很多的局限性. 简单的集群架构图 1.journalnode来现主备节点之间的数据共享. 2.zookeeper实现主备节点的切换,通过选举机制来实现的. 1. 内存的选择一部是大内存容量的,64G 128G以上的,