最近接连排查了几个问题,居然都是同一个参数引起的,本文就通过实际案例讲述下该参数如何引发问题的,以及问题最终又是如何解决的~
moonbox-0.3.0-beta下载:https://github.com/edp963/moonbox/releases/tag/0.3.0-beta
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yum install autoconfautomake libtool cmake
此系列主要为我的学弟学妹们所创作,在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单,还望见谅!如果文中出现错误,欢迎指正~ 本文主要介绍了Hadoop再探讨High Availability(HA)及YARN原理介绍,除此之外还有High Availability(HA)集群搭建的具体搭建过程。
Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段,第一个是Zookeeper集群的搭建,第二是Hadoop集群的搭建,第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本 1. jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 2. scala-2.11.0.tgz 3. zookeeper-3.4.7.tar.gz 4. hadoop-2.7.
或者 ./runRemoteCmd.sh '~/och200/zookeeper/bin/zkServer-initialize.sh --myid=1' zoo
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等,但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once(收到的消息仅处理一次)的框架只有Apache Flink。
工作流的执行命令参考博客:https://www.jianshu.com/p/6cb3a4b78556,也可以键入oozie help查看帮助
数据质量平台基于定义好的数据稽核和数据质量规则,生成Spark SQL并提交运行到HDP 3.1.5集群的Spark 2.3.2上。Spark 通过以下方式之一获取某Hadoop集群上Hive表的数据:
Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
在开始Hadoop的部署之前需要了解其基础知识及部分原理,由于本文以部署的介绍为主,篇幅有限,因此只会对这部分内容作简单的阐述,后面有机会会撰写专门的Hadoop原理及基础系列文章。
在Hadoop框架当中,Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入,主要是为了解决资源管理和调度的相关问题,是在大数据平台的实际运用当中,根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享,我们就来对Hadoop Yarn组件做个简单的基础解析。
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。
在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种,前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业,本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非Kerberos集群提交Spark作业。
Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更:
在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种,前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》,本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。
作者 | 杨鹏程 策划 | 凌敏 4 月 15 日 -16 日,由 InfoQ 主办的 DIVE 全球基础软件创新大会 通过云上展厅的形式成功召开。在 腾讯云基础软件创新实践专场,来自腾讯云的 TBDS 大数据引擎研发负责人杨鹏程带来了主题为《腾讯云⼤数据 TBDS 在私有化场景万节点集群的实践》的演讲,以下为主要内容。 本次分享主要分为三个部分展开:第一部分是 Hadoop 体系下存算⼀体存在的问题;第二部分是 TBDS 存算分离架构和三层优化;第三部分是云原⽣环境下计算引擎优化和最佳实践,最后是对本次分
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架,其具备可靠、高效、可伸缩等特点。
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
就是一个大数据解决方案。它提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含 hdfs 和 mapreduce。hadoop2.0 以后引入 yarn. hdfs 是提供数据存储的,mapreduce 是方便数据计算的。
到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议。
本期主要介绍 Hadoop HA 完全分布式模式的部署。HA 完全分布式模式(Highly Available Fully-Distributed Mode)是生产环境上最常见的 Hadoop 安装部署方式。HA 即高可用,是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集群中的其他备用机器上去,以保证服务的高可用性。
高可用集群是在多个节点上运行进程来实现Hadoop集群,并在集群中提供两个NameNode、两个ResourceManager节点。
由于 Spark 是计算框架,还需要有底层存储系统、资源协调管理、分布式协作管理等框架等进行支撑,因此我们这里使用在《万字+50图,详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》中部署的 Hadoop 作为 Spark 的存储及管理系统,在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。
场景1:namenode节点故障,active namenode节点状态切换?如何恢复?
Cloudera发布的Cloudera的数据平台(CDP)私有云基础版为用户提供了下一代混合云架构。这篇博文概述了设计和部署包含硬件和操作系统配置的集群的最佳实践,以及有关网络和安全以及与现有企业基础架构集成的指南。
如果一个文件大小为10K,则1亿个文件大小仅为1TB(但要消耗掉NameNode 20GB内存)
一、介绍 Hadoop2.0中,2个NameNode的数据其实是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制,Quorum Journal Node(JournalNode)集群或者Nnetwor
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
环境: hadoop-2.6.5 spark-2.3.0 scala-2.12.5
因为spark的群起命令会和hdfs的命令冲突,所以spark执行命令时使用绝对路径。
海量数据的存储问题很早就已经出现了,一些行业或者部门因为历史的积累,数据量也达到了一定的级别。很早以前,当一台电脑无法存储这么庞大的数据时,采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。
在CDH集群外的节点向集群提交MapReduce作业的方式有多种,前面Fayson介绍了《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》和《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》,本篇文章主要介绍如何在Kerberos集群使用Oozie API接口向集群提交Java作业。
当前版本的Hadoop已解决了hdfs、yarn和hbase等单点,并支持自动的主备切换。
项目方面:项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问,事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
前面Fayson介绍了多种方式在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业,文章中均采用Spark1来做为示例,本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。
了解Spark架构原理及相关任务提交流程前,我们需要先了解一下Spark中的一些角色概念。
Kylin在部署的以后需要依赖Hadoop,Hive以及HBase等组件,最近公司内部在部署Kylin服务的时候遇到了不少问题。主要是HBase集群是独立部署的,与Kylin部署的HDFS不是同一个,因此踩了许多坑,这里将遇到的一些问题记录下来,希望能帮助到大家。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
大数据是一门概念,也是一门技术,是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。
这些资料都是我在工作中学习、解决问题的资料汇总,我不能保证这里罗列的所有资料对看到的人有用,但大部分都经过我的实际验证。在不断学习和实践过程中,我会不断更新和总结这些资料,同时欢迎大家留言交流。感谢这些资料的作者。 一、HDFS 1、集群安装: Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解 2、NameNode: HDFS NameNode内存全景 3、DataNode: Hadoop--HDFS之DataNode 4、权限管理: HDFS权限管理实践 5、数据平衡: How does the
在查询了很多资料以后,发现国内外没有一篇关于hadoop2集群环境搭建的详细步骤的文章。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
后面的启动步骤可以用一步来代替,进入hadoop安装目录的sbin目录,执行:start-dfs.sh 。但建议还是按部就班来执行,比较可靠。
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