源于2014年,由CSDN主办的中国Spark技术峰会已成功举办两届,而到了2016年,峰会更得到了Spark护航者Databricks的支持,所有议题均由Databricks联合创始人兼首席架构师Reynold Xin及峰会主席陈超联合把关。会议将于5月15日北京拉开帷幕,而在这里,笔者就将带大家初窥由Databricks、Hortonworks、Intel、Elastic、腾讯、新浪、AdMaster等国内外知名企业带来的共计12个议题分享。 目前会议门票限时7折(截止至4月29日24点),详情访问官网
HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop生态系统的核心组件之一,它负责存储和管理大规模数据集。有时候,由于某些原因,我们需要重新格式化HDFS并清除所有先前的数据。本文将介绍如何重新格式化HDFS的方案。
摘要:本文将详细介绍如何使用IBCS虚拟专线搭建Hadoop集群,同时阐述IBCS虚拟专线在提高Hadoop集群性能和稳定性方面的优势。
Hadoop是一种开源的分布式处理框架,用于在一组低成本硬件的集群上存储和处理大规模数据集。Ambari是一种基于Web的管理工具,用于轻松管理和监控Hadoop集群。在本文中,我们将探讨如何使用Ambari在Hadoop集群上运行应用程序,包括编写示例代码并将其部署到集群中。
数据管理比以往更加复杂,到处都是大数据,包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里,成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取,管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务,因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
CDH:是Cloudera发布的一个自己封装的Hadoop商业版软件发行包,里面不仅包含了Cloudera的商业版Hadoop,同时CDH中也包含了各类常用的开源数据处理与存储框架,如Spark、Hive、Hbase等。
本篇文章主要讲解Ambari的一些基础知识,让大家对Ambari有一个潜意识的认识。
本文介绍了如何将Spark应用(app jar)发布到Hadoop集群中,并提供了相关步骤、注意事项和示例。
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具,此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群,而是泛指hadoop 整个生态,包括Hdfs,yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper,druid等等,管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理,包括集群的部署,修改,删除,扩展等,监控指Ambari实时监控集群的运行状况,包括运行内存,剩余内存,CPU使用率,节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控,让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍: Ambari:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 HDP:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 HDP-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (Hive相关表结构管理,如果没有用到Hive,无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署,需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库,对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库,进行数据存储) 8. (可选) Flume,Sqoop 部署(主要用于数据采集,数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等, 部署准备:MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点:以上全部部署都是通过命令行来部署,麻烦复杂,容易出错,动态扩展较难,无集群监控 部署优点:整体可控,对集群内部运行逻辑比较清楚,只部署需要的服务,所以对集群要求(内存,CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式: 1. 集群配置(免密登陆,静态IP,防火墙) 2. JDK,MySql 部署 (需要配置Ambari,Hive,Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs,Spark,Hive,Zk,Hbase,Flume等,想怎么部署就怎么部署,鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控,并且对警告及错误进行处理 部署准备:MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util,和上面老的部署方式相比,是不是少了很多 部署注意事项:通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高,因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上,同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务,这对节点的配置(CPU,内存,硬盘)要求比较高,可能运行不起来。 部署优点:部署简单,一键部署,方便监控,方便扩展,多集群同时管理 Ambari 部署步骤: 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点,修改ip及hostname 3. 安装mysql,配置免密登陆 4. 安装httpd,配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了,这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能? 2.监控粒度更细如何自定义实现? 3.哪些监控软件可以自定义? 企业转型大数据,随着发展,可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况;遇到问题,该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况,各自暂用内存、磁盘、网络使用等,都可能是我们想获取的。由于监控软件,粒度比较粗,想定制监控内容,该如何定制,获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样,经常有些初学者想了解或则提问,我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途,大家可以选择
手上管理的其中一个Hadoop集群,承接着大量的数据流量,一直以来运行平稳,最近突然发现集群有时会出现MR作业运行缓慢,put文件至HDFS偶发速度慢的问题,像大数据集群这种问题,有点疑难杂症的味道,本次也是经历了10多个小时的定位才真正把问题解决。
本文是之前elk的后续,故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见:ELK实时日志管理-系统搭建
2、JobTracker负担重,既要负责资源管理,又要进行作业调度;当需处理太多任务时,会造成过多的资源消耗。
当我们想搭建一个Hadoop大数据平台时,碰到的第一个问题就是我们到底该如何选择硬件。
Hadoop slave node会定期发出一些metrics信息来反映服务的健康状况,服务团队可以通过查看这些metrics来了解服务是否处于健康状态,并回溯了解历史表现。一些典型的用例是:
内容来源:2017 年 07 月 29 日,威客安全技术合伙人安琪在“CDAS 2017 中国数据分析师行业峰会”进行《大数据平台基础架构hadoop安全分析》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
作者:GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基(Piotr Krewski)和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦(Adam Kawa)
导读:大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段,对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说,最常遇到的就是扩展问题,此类问题往往导致企业因噎废食,终止大数据应用项目。如果用户能提前对Ha
在hadoop生态越来越完善的背景下,集群多用户租用的场景变得越来越普遍,多用户任务下的资源调度就显得十分关键了。比如,一个公司拥有一个几十个节点的hadoop集群,a项目组要进行一个计算任务,b项目组要计算一个任务,集群到底先执行哪个任务?如果你需要提交1000个任务呢?这些任务又是如何执行的? 为了解决上面的问题,就需要在hadoop集群中引入资源管理和任务调度的框架。这就是——Yarn。 YARN的发展 Yarn在第一代的时候,框架跟hdfs差不多。一个主节点jobtracker,用来分配任务和
好多人问我,这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计,选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发,大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习,让学员有实力入职一线互联网企业。
本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop,因为虚拟化技术很多家都有,但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为:系统管理员,架构师或者开发人员。
Apache Ambari是对Hadoop进行监控、管理和生命周期管理的基于网页的开源项目。它也是一个为Hortonworks数据平台选择管理组建的项目。Ambari支持管理的服务有: Apache HBase Apache HCatalog Apache Hadoop HDFS Apache Hive Apache Hadoop MapReduce Apache Oozie Apache Pig Apache Sqoop Apache Templeton Apache Zookeeper
Apache Ambari是对Hadoop进行监控、管理和生命周期管理的基于网页的开源项目。它也是一个为Hortonworks数据平台选择管理组建的项目。Ambari支持管理的服务有:
本文介绍了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。首先介绍了Nagios的基本概念和架构,然后详细描述了如何使用Nagios对Hadoop YARN集群进行监控。主要包括配置Nagios、定义监控命令和服务、定义服务状态和故障、以及如何使用Nagios进行故障排查。最后,列举了一些常见的问题和注意事项。
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,支持密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布。
场景1:namenode节点故障,active namenode节点状态切换?如何恢复?
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念,对其架构的描述,并指导如何使用它,以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目,可以安装在一组标准机器上,以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来,Hadoop已经非常成功,因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中,并对
该文介绍了如何监控Hadoop YARN集群,包括JVM分析和Ganglia、Ambari监控系统。通过这些方法,管理员可以实时监控集群状态,实现集群资源有效管理和利用。
通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS
距离唯一一次搭建Hadoop集群,已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的,如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西,例如Spark、flink等,想放在Yarn上跑,所以就从Hadoop的搭建开始写起。
在使用BigData大约8年以上之后,我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是,由于有这么多项目出现,我找不到一个可以查看它们的地方。所以,这就是这个页面背后的灵感。一站式,查看所有Apache BigData项目。当然,这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失,请发表评论
Hadoop起源:hadoop的创始者是Doug Cutting,起源于Nutch项目,该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍,因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发,最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣,并组建了团队开发,从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
日前,eBay公司隆重宣布正式向开源业界推出分布式实时安全监控引方案—— Apache Eagle,该项目已正式加入Apache 称为孵化器项目。Apache Eagle提供一套高效分布式的流式策略引擎,具有高实时、可伸缩、易扩展、交互友好等特点,同时集成机器学习对用户行为建立Profile以实现实时智能实时地保护Hadoop生态系统中大数据的安全。 背景 随着大数据的发展,越来越多的成功企业或者组织开始采取数据驱动商业的运作模式。在eBay,我们拥有数万名工程师、分析师和数据科学家,他们每天访问分析数PB
Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
前言:前段时间接触过一个流式计算的任务,使用了阿里巴巴集团的JStorm,发现这个领域值得探索,就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform(Part 1)。在读的过程中半总结半翻译,形成本文,跟大家分享。
(1)Hadoop适不适用于电子政务?为什么? 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化,建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求,而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足,就需要借助海量数据处理平台,例如Hadoop技术,因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下,任何系统没有绝对的适合和不适合,只有当需求出现时才可以决定,在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
在 安装和配置Hadoop(单节点) 这篇文章中,已经进行了Hadoop单机伪集群模式的部署。生产环境中,Hadoop都是以集群方式进行安装和部署的,否则,就不需要使用Hadoop了,分布式存储和分布式运算是Hadoop提供的核心功能。这篇文章将在单机安装的基础上,进行3个节点Hadoop集群的安装,因此如果你还没有单机安装过Hadoop,那么请先查看一下单机安装的这篇文章。
很多Java开发同学经常有一个疑惑,搞Java开发也需要懂算法吗?本文咱们就来谈谈这个问题。
前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法,用于分类、排序和计算词向量。目前,Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。 深度学习(Deep Learning, DL)是雅虎很多产品的核心技术需求。在2015 RE.WORK深度学习峰会上,Yahoo Flickr团队(Simon Osinder
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多,系统加工效率逐步降低,满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求,农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
Linux容器基本覆盖接管了企业,并且我们听到了很多关于Docker和Kubernetes的信息,以至于我们忘记了同样重要的监控和日志收集。Docker继续增长,随之而来的是围绕它构建的服务生态系统的增长。现在,尽管部署容器主要涉及在每个容器内部运行单个应用程序或服务,但随着部署变得越来越大,了解环境的状态和健康状况(不仅仅是操作系统或应用程序级别)变得越来越重要,但在容器层面也是如此。
文章目录 1. Step8:NameNode format(格式化操作) 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format(格式化操作) 首次启动HDFS时,必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作,进行HDFS清理和准备工作 命令: hdfs nam
Hadoop集群环境搭建是很多学习hadoop学习者或者是使用者都必然要面对的一个问题,网上关于hadoop集群环境搭建的博文教程也蛮多的。对于玩hadoop的高手来说肯定没有什么问题,甚至可以说事“手到擒来”的事情,但对于hadoop的初学者来说,hadoop集群环境的搭建着实压力不小。
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吴怡燃, 京东大数据平台高级技术专家,擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
在将新节点添加到HDFS之前,必须先为其配置必要的软件和硬件。在新节点上安装Hadoop软件包,并确保其与现有Hadoop集群版本相同。确保新节点的硬件配置与集群中其他节点相似。建议使用相同的操作系统和硬件配置。
文|指尖流淌 前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置、计算机名等诸多细节。 其实完成这一步之后我们就已经完成了
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