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    自编写二进制安装kubernetes脚本v2.0版本

    [图片] 一键安装 二进制安装Kubernetes(k8s) v2.0 手动安装:https://github.com/cby-chen/Kubernetes 脚本安装:https://github.com.../cby-chen/Binary_installation_of_Kubernetes 使用说明:该脚本示例需要十一台服务器,在十一台服务器中有一台是用于执行该脚本的, 另外有八台k8s服务器,其他俩台作为...执行脚本可使用bash -x 即可显示执行中详细信息。 该脚本已适配centos7和centos8。 脚本中hosts有俩处,记得修改。...在变量中需要几台节点就写几台节点即可 注意的是,新增节点,要在脚本中的hosts中也要修改 不建议乱改。...2022-04更新: 更新kubernetes自主版本选择 优化执行结构 适配多版本 修复BUG 脚本中是需要在GitHub上下载软件包 手动提前下载好 wget https://github.com

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    Hadoop初体验之Hadoop安装包目录结构

    程序 在Hadoop安装包的share/hadoop/mapreduce下有官方自带的mapreduce程序。...mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar pi 2 50 关于圆周率的估算,感兴趣的可以查询资料蒙特卡洛方法来计算Pi值,计算命令中2表示计算的线程数,...image.png 三、安装目录结构说明 1.Hadoop安装包目录结构 bin Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录,这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现,用户可以直接使用这些脚本管理和使用...Hadoop配置文件所在的目录,包括core-site,xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等从Hadoop1.0继承而来的配置文件和yarn-site.xml等Hadoop2.0...sbin Hadoop管理脚本所在的目录,主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。 share Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录,官方自带示例。

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    Hadoop 2.0:主流开源云架构(四)

    五、Hadoop 2.0访问接口 (一)访问接口综述   Hadoop 2.0分为相互独立的几个模块,访问各个模块的方式也是相互独立的,但每个模块访问方式可分为:浏览器接口、Shell接口和编程接口。...http://JobHistoryHostName:19888 mapred-site.xml {mapreduce.jobhistory.webapp.address}   在Hadoop 2.0...此外,distcp用mapreduce来实现两个Hadoop集群之间大规模数据复制。 4. 其他常用命令   sbin/目录下的脚本主要分为两种类型:启停服务脚本和管理服务脚本。...其中,脚本hadoop-daemon.sh可单独用于启动本机服务,方便本机调试,start/stop类脚本适用于管理整个集群,读者只要在命令行下直接使用这些脚本,它会自动提示使用方法。...六、Hadoop 2.0编程接口 (一)HDFS编程 1.

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    MapReduce谢幕,谁将成为最终的接棒者?

    同时,限于其批处理设计,在实时计算中,MapReduce更显狼狈。着眼未来,谁将成为数据处理最终的通用平台尚不得知,但MapReduce的前景已然堪忧。...随着Hadoop 2.0的发布,MapReduce开始为新技术让步。那么,纵观全局,谁又会成为下一个接棒者?...大数据历史中的MapReduce 初期的MapReduce算法基本是根植于Hadoop核心集群管理设施,大数据先锋们在享受其便利的同时,还必须忍受MapReduce的众多缺点。...Hadoop 2.0引进了YARN作为集群管理层的独立算法,它可以执行MapReduce任务,也可以容纳其他的引擎任务。...然而其他的Hadoop组件也不容忽视,像是SQL查询层Hive或者数据转换脚本环境Pig,这种依赖于MapRedeuce的组件该如何处理?要如何利用Hadoop的架构转变来改造这些组件呢?

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    2021年大数据Hadoop(三十):Hadoop3.x的介绍

    Hadoop3.x的介绍 介绍     由于Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4月已停止更新,这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop...2、Classpath isolation:以防止不同版本jar包冲突 3、Shell脚本重构: Hadoop 3.0对Hadoop的管理脚本进行了重构,修复了大量bug,增加了新特性。...MapReduce Hadoop3.X中的MapReduce较之前的版本作出以下更改: 1、Tasknative优化:为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现(...2、MapReduce内存参数自动推断。在Hadoop 2.0中,为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐,一旦设置不合理,则会使得内存资源浪费严重,在Hadoop3.0中避免了这种情况。...MapReduce优化  Hadoop3.x中的MapReduce添加了Map输出collector的本地实现,对于shuffle密集型的作业来说,这将会有30%以上的性能提升。

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    一文带你了解Hadoop3.x

    据Apache hadoop 的最新消息,Hadoop3.x将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据。...2、Classpath isolation防止不同版本jar包冲突 3、Shell脚本重构,启动脚本和Hadoop2.x不同,Hadoop3.x对Hadoop的管理脚本进行了重构,修复了大量的bug增加了新特性...(三)MapReduce的改进 MapReduce任务级本地优化:提高MapReduce的速度,为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现(包括Spill,Sort...MapReduce内存参数自动推断:在Hadoop 2.0中,为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐,一旦设置不合理,则会使得内存资源浪费严重,在Hadoop3.x中避免了这种情况。...Hadoop3.x 对HDFS、MapReduce、YARN等都有较大升级。

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    Hadoop系统架构与简单介绍

    Hadoop系统架构 一、Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster...步骤6 NodeManager 为任务设置好运行环境(包括环境变量、JAR 包、二进制程序 等)后,将任务启动命令写到一个脚本中,并通过运行该脚本启动任务。...运行在YARN上带来的好处 : –一个集群部署多个版本 –计算资源按需伸缩 –不同负载应用混搭,集群利用率高 –共享底层存储,避免数据跨集群迁移 Hadoop 2.0 HA实现方式说明: 利用共享存储在两个...基本流程: 从MapReduce 自身的命名特点可以看出, MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce。...MapReduce 框架会自动将这些中间数据按照 key 值进行聚集,且key 值相同(用户可设定聚集策略,默认情况下是对 key 值进行哈希取模)的数据被统一交给 reduce() 函数处理。

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    Hadoop系统架构

    Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 ?...步骤6 NodeManager 为任务设置好运行环境(包括环境变量、JAR 包、二进制程序 等)后,将任务启动命令写到一个脚本中,并通过运行该脚本启动任务。...运行在YARN上带来的好处 : –一个集群部署多个版本 –计算资源按需伸缩 –不同负载应用混搭,集群利用率高 –共享底层存储,避免数据跨集群迁移 Hadoop 2.0  HA实现方式说明: 利用共享存储在两个...MapReduce基本流程: ? 从MapReduce 自身的命名特点可以看出, MapReduce 由两个阶段组成:Map 和Reduce。...MapReduce 框架会自动将这些中间数据按照 key 值进行聚集,且key 值相同(用户可设定聚集策略,默认情况下是对 key 值进行哈希取模)的数据被统一交给 reduce() 函数处理。

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    Hadoop - YARN Introduce

    MapReduce1.0缺陷 (1)存在单点故障 (2)JobTracker“大包大揽”导致任务过重(任务多时内存开销大,上限4000节点) (3)容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数...MapReduce1.0既是一个计算框架,也是一个资源管理调度框架 到了Hadoop2.0以后,MapReduce1.0中的资源管理调度功能,被单独分离出来形成了YARN,它是一个纯粹的资源管理调度框架...,而不是一个计算框架 被剥离了资源管理调度功能的MapReduce 框架就变成了MapReduce2.0,它是运行在YARN之上的一个纯粹的计算框架,不再自己负责资源调度管理服务,而是由YARN为其提供资源管理调度服务...采用轮询的方式向ResourceManager申请资源 步骤5:ResourceManager以“容器”的形式向提出申请的ApplicationMaster分配资源 步骤6:在容器中启动任务(运行环境、脚本...Hadoop2.0平台上运行。

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