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1、在docker中安装CentOS镜像，并启动centos容器，安装ssh。--详见"docker上安装centos镜像"一文。
我们使用hadoop2.6.0版本配置Hadoop集群，同时配置NameNode+HA、ResourceManager+HA，并使用zookeeper来管理Hadoop集群
(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
至此hadoop1和hadoop2已经启用了namenode的高可用特性，其通过zk自动选举。具体如下图所示：
3台主机：1个master、2个slaver/worker ip地址使用docker默认的分配地址：
参照Apache的官方文档，Hadoop2还是蛮好搭建的，但是搭建好后，MapReduce的JobHistory页面却没法进去，这是因为JobHistory没有配置正确或者服务没有启动起来。本文将梳理伪分布模式的搭建过程，并给出配置文档，让你不再为搭建这些过程烦恼。
自从Hadoop2出现之后，其迅速取代了Hadoop1的地位，并丰富了Hadoop的应用场景。如果现在有公司使用Hadoop的话，往往直接采用Hadoop2了。
Hadoop 从 2.x 开始，逐渐演变成：HDFS，YARN，MapReduce 三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是：
Hadoop由Apache基金会开源，是一个分布式的储存与计算平台。目前Hadoop已经更新到了3.x以上的版本，相比于Hadoop2.x，Hadoop3增加了更多便于开发的新特性。
/24的意思是，子网掩码255.255.255.0 @后面的ip为Docker容器宿主机的网关
2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
本文以/data/elasticsearch目录为es的数据存储目录，所以需要先创建此文件夹
根据文章内容，总结为：本文主要介绍了如何从零开始搭建一个Hadoop集群，包括安装、配置、集群部署等步骤，并提供了可能出现的问题和解决方法。同时，本文还介绍了如何格式化节点，以及使用Hadoop进行集群部署的一些常见问题和解决方法。
3 复制hive-default.xml.template，得到一份hive-site.xml
NameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。
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
摘要：本文记录了Hadoop2.2.0版本多节点集群安装过程，并做了基本配置，启动运行和测试了一个单词统计例子。
hadoop 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1S9Sqwl3UN9cq2-dSdBGKRQ 提取码ca8s
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：
Hadoop1和Hadoop2的区别是什么？马 克-to-win @ 马克java社区：原来的Hadoop1的Mapreduce又管资源管理，又管数据处理和计算。而Hadoop2中的MapReduce则只专处理数据 计算。而YARN做资源管理的事。这样其他计算框架比如spark和Tez可以引进了。Hadoop生态圈发展壮大了。谁能拒绝发展呢？
hadoop集群配置 1.多台机器ssh免密配置 修改用户名 # 1.更改hostname hostnamectl --static set-hostname <主机名> scp传输文件 scp <文件路径> <目标账号@地址>: 目标路径 scp /etc/hosts root@hadoop2: /etc/ ssh免密登录 # 配置公钥 ssh-keygen # 配置免密登录 ssh-copy-id <目标ip> 2. 多台主机时间核对 所有机器安装ntp yum -y
Hadoop 是一个性能、可靠性、可扩展性、可管理性的软件，为以后的分布式打下了基础，接下来咱们好好的深刨一下这个有意思的框架。
其中，hadoop1是master机器，hadoop2和hadoop3是两台slave机器。
解决Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 等一系列问题，ljavalangstring 一．简介 Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码，所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件，并在运行Hadoop代码时出现了一系列的问题，搞了好几天终于能运行起代码。接下来我们来看看问题并
关闭防火墙： systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld
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
在搭建Linux集群服务的时候，主服务器需要启动从服务器的服务，如果通过手动启动，集群内服务器几台还好，要是像阿里1000台的云梯hadoop集群的话，轨迹启动一次集群就得几个工程师一两天时间，是不是很恐怖。如果使用免密登录，主服务器就能通过程序执行启动脚步，自动帮我们将从服务器的应用启动。而这一切就是建立在ssh服务的免密码登录之上的。所以要学习集群部署，就必须了解linux的免密码登录。
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户，非root的话要注意操作的权限问题。
1）使用 MySQL 登录客户端后，可以使用 sql 命令查看 FE 状态，目前就一台 FE
端口开放问题 关闭防火墙systemctl stop firewalld，并在服务器开放以下端口：
测试机 三个节点 hadoop1 hadoop2 hadoop3 这三个节点 安装了独立的zookeeper 且我其他hadoop hbase等元数据信息都在上面 我不用Kafka自带的 zookeeper
和Hadoop1一样，YARN也支持可插入式的调度方式。本文将介绍如何在源码的基础上修改调度策略，并将其应用至Hadoop2上，以修改CapacityScheduler为例,其原理和过程如下。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107620.html原文链接：https://javaforall.cn
Yarn是Hadoop2的产物。提到这个问题就不得不说下Hadoop1与Hadoop2的差别。详细的内容可参考博客：https://blog.csdn.net/jiangheng0535/article/details/12946529 。
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
在java中调用sqoop接口进行mysql和hdfs直接数据传输时，遇到以下错误： Found interface org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext, but class was expected 这里需要注意，sqoop有两个版本： sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0.tar.gz（对应hadoop1版本） sqoop-1.4.4.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz（对应hadoop2版本） 出现上面的错误
本地测试环境想跑点东西，就整个三节点的hadoop2.7.7吧。也跑过3.3.0的版本。本地正好跟着友凡老师的教程做些东西，他的课程都是2.6.0的版本。也不想先升级太快不匹配各种找问题了。就找了个2.7.7的包本地跑一跑了
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
大家都听说过Hadoop，本身这个单词没有意义，是一个外国小孩给自己的玩具大象命名的名字，目前一提到大数据基本把它作为大数据的代名词。大数据家族是一个生态。作为hadoop框架的开篇，介绍hadoop常见的家族成员的产生的背景及应用的场景，会让大家更不便于理解大数据家族。hadoop家族成员概貌如下图：
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有
离线需求，一般是根据前一日的数据生成报表，虽然统计指标、报表繁多，但是对时效性不敏感。
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
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
HBase 的全称是 Hadoop Database，是一个分布式的，可扩展，面向列簇的数据库。HDFS 为 Hbase 提供了可靠的底层数据存储服务，Zookeeper 为 Hbase 元数据管理和协调服务，Hbase 是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。HBase 的原型是谷歌的分布式存储系统 BigTable，是谷歌 BigTable 的开源实现。
2、修改 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 文件
SaltStack是一个服务器基础架构集中化管理平台，具备配置管理、远程执行、监控等功能，基于Python语言实现，结合轻量级消息队列（ZeroMQ）与Python第三方模块（Pyzmq、PyCrypto、Pyjinjia2、python-msgpack和PyYAML等）构建。
对于flink的基本概念和基本运行模式讲解的内容请参考这篇文章《Flink流式处理概念简介》。本文主要是讲解flink on yarn的运行原理及基本使用，后面会再出一篇文章将flink on yarn的部署及各种调优。
因为Hadoop2在官网上预编译的包都是在32位下编译的，在64位系统上可能运行出问题，所以需要在64位系统上编译运行。
<configuration> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.guanjian</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn1</name> <value>host1:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.guanjian.nn2</name> <value>host2:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://host1:8485;host2:8485/guanjian</value> </property> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.guanjian</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_dsa</value> </property> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/jn/data</value> </property> <property>
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