Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
Hadoop的部署模式有四种:本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。
前几天写了文章“Hadoop 集群搭建”之后,一个朋友留言说希望介绍下如何使用Docker部署,这个建议很好,Docker不仅在生产环境威力巨大,对于我们在自己电脑中搭建学习实验环境更是非常便利 搭建一个集群环境时需要多台服务器,对于我们个人,这通常是个门槛,需要使用虚拟机,安装操作系统,然后运行起来多个虚机 安装操作系统是个不太轻松的任务,并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求,这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性 使用Docker的话就简单了,不用安装操作系统,直接下载一个镜像,如centos,这样
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。它的目的是从单一的服务器扩展到成千上万的机器,将集群部署在多台机器,每个机器提供本地计算和存储。Hadoop 框架最核心的设计是 HDFS 和 MapReduce。
我们知道hadoop集群搭建之后,并不能马上启动集群进行使用,需要对namenode做格式化。具体执行的命令:hadoop namenode -format。namenode格式化是删除hdfs-site.xml中dfs.namenode.name.dir指定目录下已有的文件信息(包含fsimage和edit文件),然后在该目录下创建VERSION等文件。初次使用集群必须执行,但对已有数据的集群,会导致集群不可用。如若是非HA集群,会导致丢失所有数据的严重后果。
hadoop集群搭建好之后,通过HDFS命令操作HDFS分布式文件系统,HDFS命令与linux命令类似
在大数据的学习过程中,对于集群的掌握,从理论到实操都是要熟练的。然而很多小伙伴在学习之初,往往遇到这样那样的问题。今天我们就从大数据入门的角度,来分享一份Hadoop伪分布式集群环境搭建教程。
在Hadoop 中,NameNode 所处的位置是非常重要的,整个HDFS文件系统的元数据信息都由NameNode 来管理,NameNode的可用性直接决定了Hadoop 的可用性,一旦NameNode进程不能工作了,就会影响整个集群的正常使用。
• Hadoop是由Apache基金会开源的 分布式储存+分布式计算平台提供分布式的储存和计算
(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
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
前几天,Flink官方release了Flink1.10版本,这个版本有很多改动。比如:
本文总结一下常用的Linux文件操作指令,为后面的hadoop集群搭建做准备。本着够用即可的原则,文中所列出的命令只总结其常见用法,点到为止。如果需要进一步的学习,可以查阅网上相关资料。
2021年12月4日,由腾讯教育·腾讯产业互联网学堂联合上海商学院主办的“腾讯大数据师资培训”圆满落地。此次“协同育人”师资培训计划,主要围绕大数据发展趋势,现状与挑战,大数据在行业中的应用前景,以及大数据专业就业前景展开。吸引了超六十位学院老师线上参与,并获得了学员们的一致认可。 教育部为推动校企深度融合,推动提升本科人才的培养质量,贴合头部企业前沿技术发展步伐,联合推动“协同育人”项目的落地和开展。为贯彻落实国家深化产教融合政策,加快培养国家及产业所需要的新型信息技术人才,落实新文科交叉融合培养的人
mac下安装Hadoop 主要是介绍在Mac系统下安装Hadoop的相关步骤,包含: 安装包的下载:JDK和``Hadoop` JDK 的安装和配置 SSH的配置,实现免密登陆 hadoop的安装与配置 hadoop集群搭建 基于Hadoop2.9.2使用云服务器搭建hadoop集群 安装包下载 下载JDK 下载Hadoop 主机名和IP的映射关系实现 编辑/etc/hosts文件 >> vim /etc/hosts # 127.0.0.1 # 写入主机IP地址和名称 172.20.18.3
本文主要介绍了Java编程语言的学习方法、必备知识点和如何学好Java。对于初学者来说,Java基础知识包括面向对象编程、Java核心类库、JVM、类加载器、垃圾回收等是必须掌握的知识。学习Java的方法包括参加正规专业的学习机构、系统学习、大量实践、阅读官方文档和社区、多利用资源、多思考、多解决问题、培养自己的编程思维和逻辑、掌握项目开发流程和工具等。
前几期基本上讲的都是Linux的命令,个人觉得掌握这么多的命令后,基本上就够用啦(相当已经掌握了Windows系统的操作)。学习Linux命令只是开始大数据学习的第一步,后面还有很多路很多坑需要踩,大家跟着我的步伐往前踏哦!
输出java版本 虽然默认已经将Java的路径配置到了系统环境变量中,但由于后续需要使用JAVA_HOME,我们最好将JAVA_HOME显式写入到系统的配置文件中。参考链接:https://segmentfault.com/a/1190000007950960
Java如今已经是全球编程语言排名第一的语言,运用广泛,前景广阔,而且很多软件的开发都离不开Java,而在以Java为核心的开发领域中,JavaEE程序员的需求量10年来一直居于首位! 学习Java如何入门?学习教程要点是什么?如何精通?做好以下这些点,入门更快,掌握Java更轻松。 分享之前我还是要推荐下我自己的java学习群:四九八六九一零五三,不管你是小白还是大牛,小编我都挺欢迎,不定期分享干货,包括我自己整理的一份2017最新的java学习资料和零基础入门教程,送给大家,欢迎初学和进阶中的小伙伴 📷
“本文主要介绍大数据相关集群搭建,包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
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。
安装VMware,使用三台 Ubuntu18.04 虚拟机进行集群搭建,下面是每台虚拟机的规划:
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive
hadoop01-hadoop04:hadoop集群 hadoop01:MySQL服务器 hadoop02:Hive服务端 hadoop03-hadoop04:Hive客户端
在Linux下使用安装Eclipse来进行hadoop应用开发,但是大部分Java程序员对linux系统不是那么熟悉,所以需要在windows下开发hadoop程序,经过试验,总结了如何在windows下使用Eclipse来开发hadoop程序代码。 1、需要下载hadoop的专门插件jar包 hadoop版本为2.3.0,hadoop集群搭建在centos6x上面,把插件包下载后,jar包名字为hadoop-eclipse-plugin-2.3.0,可以适用于hadoop2x系列软件版本。 2、把插件包放到eclipse/plugins目录下 为了以后方便,我这里把尽可能多的jar包都放进来了。 3、重启eclipse,配置Hadoopinstallationdirectory 如果插件安装成功,打开Windows—Preferences后,在窗口左侧会有HadoopMap/Reduce选项,点击此选项,在窗口右侧设置Hadoop安装路径。 4、配置Map/ReduceLocations 打开Windows-->OpenPerspective-->Other 选择Map/Reduce,点击OK,在右下方看到有个Map/ReduceLocations的图标,点击Map/ReduceLocation选项卡,点击右边小象图标,打开HadoopLocation配置窗口:输入LocationName,任意名称即可.配置Map/ReduceMaster和DFSMastrer,Host和Port配置成与core-site.xml的设置一致即可。 去找core-site.xml配置: fs.default.namehdfs://name01:9000 点击"Finish"按钮,关闭窗口。点击左侧的DFSLocations—>myhadoop(上一步配置的locationname),如能看到user,表示安装成功,但是进去看到报错信息:Error:Permissiondenied:user=root,access=READ_EXECUTE,inode="/tmp";hadoop:supergroup:drwx---------。 应该是权限问题:把/tmp/目录下面所有的关于hadoop的文件夹设置成hadoop用户所有然后分配授予777权限。 cd/tmp/ chmod777/tmp/ chown-Rhadoop.hadoop/tmp/hsperfdata_root 之后重新连接打开DFSLocations就显示正常了。 Map/ReduceMaster(此处为Hadoop集群的Map/Reduce地址,应该和mapred-site.xml中的mapred.job.tracker设置相同) (1):点击报错: Aninternalerroroccurredduring:"ConnectingtoDFShadoopname01". java.net.UnknownHostException:name01 直接在hostname那一栏里面设置ip地址为:192.168.52.128,即可,这样就正常打开了,如下图所示: 5、新建WordCount项目 File—>Project,选择Map/ReduceProject,输入项目名称WordCount等。 在WordCount项目里新建class,名称为WordCount,报错代码如下:InvalidHadoopRuntimespecified;pleaseclick'ConfigureHadoopinstalldirectory'orfillinlibrarylocationinputfield,报错原因是目录选择不对,不能选择在跟目录E:\hadoop下,换成E:\u\hadoop\就可以了,如下所示: 一路下一步过去,点击Finished按钮,完成工程创建,Eclipse控制台下面出现如下信息: 14-12-9下午04时03分10秒:EclipseisrunninginaJRE,butaJDKisrequired SomeMavenpluginsmaynotworkwhenimportingprojectsorupdatingsourcefolders. 14-12-9下午04时03分13秒:Refreshing[/WordCount/pom.xml] 14-12-9下午04时03分14秒:Refreshing[/WordCount/pom.xml] 14-12-9下午04时03分14秒:Refreshing[/WordCount/pom.xml] 14-12-9下午04时03分14秒:Updatingindexcentral|http://repo1.maven.o
在Hadoop和Spark集群搭建好了以后,如果我们需要向集群中发送、获取文件,或者是执行MapReduce、Spark作业,通常是搭建一个外围的、集群的客户端,在这个客户端上进行操作。而不是直接在集群的NameNode或者DataNode上进行。此时,集群和客户端的结构如下图所示(简化图,没有考虑NameNode的高可用),本文将介绍如何快速搭建一个集群客户端(有时也叫gateway)。
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
在本系列博客中。为了解析一些概念、解析一些架构、代码測试。搭建了一个实验平台。例如以下图所看到的:
完全分布式基于hadoop集群和Zookeeper集群。所以在搭建之前保证hadoop集群和Zookeeper集群可用。可参考本人博客地址
问题导读 1.你认为Hadoop集群的搭建有什么共同点? 2.低版本升级高版本,你是如何操作的? Hadoop集群的搭建除了Hadoop1与Hadoop2的集群搭建有所区别之外,Hadoop2集群的搭建大部分都是相似的。 1.需要安装ssh,达到无密码互通 无密码互通,很多这里都遇到了问题,这里提供两篇帖子。 linux(ubuntu)无密码互通、相互登录高可靠文档 CentOS6.4之图解SSH无验证双向登陆配置 2.修改hostname hostname有临时修改于永久修改,详细见
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机,主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04,另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章: 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。
本章将从几则故事说起,让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的,并不是遥不可及的,还会介绍大数据的特性,以及大数据对我们带来的技术变革,大数据处理过程中涉及到的技术
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群,以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量,看懂游戏规则,才是入行的前提 大多数人不懂,不会,不做,才是你的机会,你得行动,不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键,风向,比你流的汗水重要一万倍,逆风划船要累
1. HADOOP背景介绍 1.1 什么是HADOOP 1). HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台 2). HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理 3). HADOOP的核心组件有 A. HDFS(分布式文件系统) B. YARN(运算资源调度系统) C. MAPREDUCE(分布式运算编程框架) 4). 广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 1.2 HADOOP产生背景 1). HADOOP最早起源于Nu
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。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信,让若干台计算机联合起来工作(服务),可以是并行的,也可以是做备份。
注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
零基础学习hadoop,没有想象的那么困难,也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂,到能够搭建集群,开发。整个过程,只要有Linux基础,虚拟机化和java基础,其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程,给大家一个参考。
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境,因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章:hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper,使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
最近在学习大数据,需要安装Hadoop,自己弄了好久,最后终于弄好了。网上也有很多文章关于安装Hadoop的,但总会遇到一些问题,所以把在CentOS 7安装Hadoop 3.0.0的整个过程记录下来,有什么不对的地方大家可以留言更正。 一、ssh免密登录 1、测试是否能免密登录 # ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established. 2、设置免密登录 1)、去掉 /etc/ssh/ss
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
由于博主之前没有从事过hadoop相关的开发工作,最近正好遇到一个hadoop相关的项目,于是决定自学研究一下,博主整理的东西绝对是最全最详细的,不要问为什么,
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因: 如果集群中也配置HADOOP_HOME,那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件,当你执行这两个文件,系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了,当然,不修改的话,你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件,这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
1. 计算机基础: 1.1 数据结构基础: 主要学习: 1.向量,链表,栈,队列和堆,词典。熟悉 2.树,二叉搜索树。熟悉 3.图,有向图,无向图,基本概念 4.二叉搜索A,B,C类熟练,9大排序熟悉。 5.树的前中后,层次,之字,最短路。 6.KMP等字符串算法。 1.2 操作系统: 主要学习: 1.进程,线程,进程线程区别。进程间通信 2.进程调度算法理解 3.存储,虚拟内存,分页分段,内存调度算法 4.文件系统,链式,索引 5.死锁:原因,避免,解除k 6.Linux基本操作命
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云