一、环境描述 我的生产环境ZooKeeper 版本3.4.6，5个节点组成的ZooKeeper集群。ZooKeeper集群为一套8个节点的Hadoop集群和HBase 集群提供高可用保障。 二、问题描述 因为某些特殊原因，需要替换掉myid为5（IP：10.10.10.30）的ZooKeeper节点，故障节点IP：10.10.10.30替换为10.10.10.37。10.10.10.37节点是现有环境的namenode节点，Hadoop用户、相关目录，授权、hosts文件已经满足ZooKeeper的部署要求
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。
新版本的脚本，已经提交到hive分支中，master分支因为之前的课程原因暂不进行升级，之后测试通过后再进行合并。
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
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。
本文详细记录在开发服务器CentOS 6.5上搭建Hadoop的详细过程。 ssh连接免密码配置 由于配置过程中需要频繁的进行ssh连接到开发服务器执行命令以及通过scp命令向服务器拷贝文件等依赖ssh连接的操作。所以，配置本地环境跟服务器之间的ssh免密码连接可以有效的提升工作效率。 由于我本机已经生成过公钥，所以我只需将已有的公钥拷贝到服务器即可。推荐使用ssh-copy-id命令，简单又不会出错。手动copy 再append的公钥文件尾，容易因为操作问题，造成无法正确识别公钥。 注：如果你没有生成过公
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始，本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群（HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等），以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
直接拷贝虚拟机文件； 使用对应版本的VMware虚拟机来打开它； 不知道选择“我已复制该虚拟机”; 知道选择“我已移动该虚拟机”(免设置网络IP)一定要选这个！！！ 如果需要修改IP地址，要做以下内容：
随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在这个博客帖子中，你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中，你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
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
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制？ 2.哪些情况会遇到cpu受限制？ 3.如何选择机器配置类型？ 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格？ 随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
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。
7、启动集群 a)格式化集群 在第一个节点执行 hadoop namenode -format
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。
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。
1、Hadoop 及其承诺 众所周知，商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分，分别存储在每个单独的机器上，数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
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。
准备了四个服务器，IP为192.168.0.236、192.168.0.237、192.168.0.238、192.168.0.239，其中192.168.0.236作为主节点，其他3个作为从节点。具体版本信息如下：
在生产环境的CDH集群中，为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络（管理网段和数据网段），数据网段主要用于集群内部数据交换，一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能，管理网段主要用于集群管理，一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互，在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
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。
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
我的三台CentOS7服务器： 主机：master（192.168.56.110） 从机：slave0（192.168.56.111） 从机：slave1（192.168.56.112）
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。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群，本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍，如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
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。
文章目录 hadoop集群 下载 环境配置 集群配置 测试 📷 hadoop集群 参考使用docker部署hadoop集群-手把手复现 下载 首先查看hadoop版本 hadoop version 📷 下载spark http://spark.apache.org/downloads.html 📷 📷 cd /usr/local #yum -y install wget wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/spark/spark-3.1.1/spark-3.1
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
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
转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 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
注：本文的主要目的是为了记录自己的学习过程，也方便与大家做交流。转载请注明来自：
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。
'readonly' option is set (add ! to override) 查看5.1解决。
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
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业，成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案，作为云计算和大数据的桥梁之一，Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合，下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文： OpenStack Sahara（旧称：Savanna）项目的负责人Serge
hadoop01-hadoop04：hadoop集群 hadoop01：MySQL服务器 hadoop02：Hive服务端 hadoop03-hadoop04：Hive客户端
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）。
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。
Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个。
场景1：namenode节点故障，active namenode节点状态切换？如何恢复？
第六步：node04服务器关机重启并生成公钥与私钥 node04执行以下命令关机重启
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。
export HADOOP_HOME=/app/hadoop/hadoop-1.2.1
关于防火墙，Hadoop本身配置都确定没任何问题，集群启动不报错，但打开50070页面，始终live nodes数目不对，于是我尝试/etc/hosts文件配置是否存在逻辑的错误：
本教程将介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群。Hadoop中是一个Apache的框架，可以让你通过基本的编程处理跨服务器集群的分布式方式的大型数据集。Hadoop提供的可扩展性允许你从单个服务器扩展到数千台计算机。它还在应用层提供故障检测，因此它可以检测和处理故障，作为高可用性服务。
一、实验目的 1. 现有Hadoop集群只有一个NameNode，现在要增加一个NameNode。 2. 两个NameNode构成HDFS Federation。 3. 不重启现有集群，不影响数据访问。 二、实验环境 4台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 192.168.56.104 kettle 其中kettle是新增的一台“干净”的机器，已经配置好免密码ssh，将作为新增的NameNode。 软件版本： hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 spark 1.5.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1 现有配置： master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器 三、配置步骤 1. 编辑master上的hdfs-site.xml文件，修改后的文件内容如下所示。
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