前面做了基于Hbase自带Zookeeper的安装配置(参考http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51241641),今天做了个基于独立Zookeeper集群的。 一、实验环境 3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 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 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 zooeeper 3.4.8 二、安装配置zooeeper
一、实验环境 3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 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1(一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包) 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
详情参考 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart
在hbase-site.xml配置文件中的添加如下内容,开启hbase thrift服务。 修改完成之后scp给其他机器上hbase安装包。
修改conf/hbase-site.xml,配置hbase使用的数据文件的位置,默认在/tmp/hbase-[username],此目录是linux的临时目录,可能会被系统清空,所以最好修改一下
一、实验环境 3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 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 hbase与hadoop的版本兼容性,参考 http://hbase.apache.org/book.html#basic.prerequisites 二、安装hadoop集群 hadoop 2.7.2 安装,参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装配置hbase 1. 加压缩 tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s hbase-1.2.1 hbase 3. 修改三个配置文件 cd hbase/conf vi hbase-env.sh # 添加以下内容
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获,并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改,实时并保持最终一致性。相关软件版本如下:
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统,深度对接了 Hadoop 大数据组件。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase,以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤:安装和配置Sqoop,创建数据库和表,使用shell脚本生成测试数据,导入到HDFS和HBase。
一、Pinpoint简单介绍 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具,有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。一般来说,前端向后台发起一个查询请求,后台服务可能要调用多个服务,每个服务可能又会调用其它服务,最终将结果返回,汇总到页面上。如果某个环节发生异常,工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的,Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路,收集调用链路上每个服务的性能数据,方便工程师能够快速定位问题。Pinpoint开源在了github上,可以用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小(只增加约3%资源利用率),安装agent是无侵入式的,只需要在被测试的Tomcat中加上3句话,打下探针,就可以监控整套程序了。
当我把hadoop、hbase安装配置(具体参考这里)好了之后,启动hbase的shell交互模式,输入命令却出现了下面这样的错误: ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢,Master为什么没有启动起来呢? 查看logs目录下的Master日志,发现有以下信息: 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.
出错的Java文件编码和CheckStyle设置的编码不同。CheckStyle里设置的编码是UTF-8
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
ZooKeeper可以独立搭建集群,HBase本身不能独立搭建集群需要和Hadoop和HDFS整合。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
整理 | 万佳、核子可乐 当今,数据库可以说是网络空间中每一项技术的实现基石。随着世界各地越来越多边缘智能设备接入互联网,敏感数据暴露的风险也在随之提升。过去几年,大规模数据泄露事件越来越司空见惯,百万甚至千万条记录的大规模泄露事件层出不穷。泄露的原因之一,就是直接接入互联网的数据库存在安全性差 / 未经验证保护的问题。 最近,RedHunt 实验室对网上公开的数据库进行研究,结果令人震惊: 21387 个未经验证保护 / 公开的 MongoDB 数据库 20098 个暴露的 elasticsearch 实
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-
本文首先会简单介绍Kylin的安装配置,然后介绍启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin。
配置文件都在/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/etc/hadoop
链接: https://pan.baidu.com/s/1Tut2CcKoJ9-G-HBq8zexMQ 提取码: v75v
https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/80258283
binlog-format可以选择statement,row,mixed,区别在于:
关于HugeGraph,官方资料是这样介绍的,它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统(Graph Database), 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析(OLAP)。
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》,已经成功安装了Kerberos KDC server,也在Ambari上启用了Kerberos,接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
考虑到Java8仍然是使用最广泛的版本(尤其是国内),因此我们还是安装Java8的版本。在Oracle官方网站的Java下载页https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 找到Java8的安装包并下载,如下图所示:
本文介绍了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。首先介绍了HBase和ZooKeeper的基本概念和架构,然后详细讲解了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。最后通过一个具体的实例展示了如何使用HBase和ZooKeeper实现分布式系统,并提供了相应的代码示例。
Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
要设置yum存储库,请创建名为/etc/yum.repos.d/nginx.repo的文件,内容如下:
Flink可以运行在所有类unix环境中,例如:Linux,Mac OS 和Windows,一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境,后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境,使用的是Centos7.6版本,JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8),本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置,不再从零搭建Centos系统,另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建,如果你目前已经有对应的基础环境,可以忽略本小节,Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
GitBook 是一款现代化的文档平台,这个工具链 (GitBook) 是一个使用 Git 和 Markdown 来构建书籍的工具。它可以将你的书输出很多格式:PDF,ePub,mobi,或者输出为静态网页。
Map Reduce什么的我是不懂啊。 今天是帮马同学搭建Hadoop。 用的2.2.0版本,结果运行时发现提示 “libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard” 的警告。 Google了一下发现是因为 hadoop 2.2.0提供的是libhadoop.so库是32位的,而我们的机器是64位。 解决的办法就是重新在64位的机器上编译hadoop。 恰好马同学刚刚步入linux用户的行列,连机器上的Ubuntu都是新装的,因此,为了编译hadoop,一切都得从头配置。
Opencv的安装配置网上教程一大堆,本文主要是针对安装配置完后可能遇到的一些问题(比如dll的缺失等问题)。不过为了方便大家,还是写出安装配置的简单过程 一 安装配置 Opencv的下载,直接百度去官网就好。链接:http://opencv.org/ 环境变量的配置:需要在环境变量path后面加上:D:\OpenCV2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin(当然版本和vc11/vc10根据自己的情况选择) (1)项目的属性管理器,首先配置项目的Debug版属性,右击Debug | W
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
官网:Flume is a distributed, reliable, and availableservicefor efficientlycollecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.
大家好,许久没更新了,这段时间忙着换工作和交接过度(对,换工作了);另一方面,这段时间试着搭建了一下分布式集群,本来打算跟大家详细分享一下,由于是零基础,中间还有好多没弄清楚,所以先简单分享几种安装思路: 搭建Hadoop、Spark分布式集群,前面的几步一样: 装虚拟机,我用的是Vmware Workstation,装Ubuntu或CentOS系统; 开启系统的root用户; 复制若干台虚拟机; 每台都安装ssh,实现这若干台虚拟机的免密码通信。 之后: 你可以纯手动来安装、利用Ambari半自动安装、或
Otter-入门篇2(Manager安装配置) 前言 上一节已经简单介绍了Otter的基本信息,本节我们就来开准备搭建一个我们自己的Otter环境,因为一个Otter需要Manage+node+数据库
opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性,主要针对具有时间特性和需求的数据,如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库,但并不能称作为数据库,他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上,进行数据结构的优化和处理,从而适合存储具有时间特性的数据,同时提供特定的工具进行查询等操作。
爬虫安装前准备工作:大快大数据平台安装完成、zookeeper、redis、elasticsearch、mysql等组件安装启动成功。
叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头,今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧!
本文主要讲解如何部署Kylin集群,采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式,如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以查看《Apache Kylin基本原理及概念》。
1.官网下载node.js.安装(https://nodejs.org/zh-cn/),配置环境变量。配置好后cmd中执行验证npm。
本节在 Windows Docker 安装配置 HBase 接 Windows Docker 安装部署 Hadoop 0. 实验环境 Docker Desktop for Windows Hadoop 2.7.3 HBase 1.1.2 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 1. 配置环境 1.1 启动 master 容器 docker start -i master 1.2 将 HBase 复制到 容器内 /home 宿主机: F:-1.1.2-bin.tar.gz Docker 容器:/hom
tomcat部署war包出错解决方案, 最最简单直接明了的方法,卸载重新再装一遍 笔者重装了5 6遍 算是整好了 ,写篇博客,希望你萌,少走弯路。这是我走的弯路
Android Studio 是基于 IntelliJ IDEA 的、Google 官方的 Android 应用集成开发环境 (IDE)。我们在官网上找到最新版(截止至本文定稿,最新版为 3.4),下载后启动安装文件,剩下的就是按照系统提示进行 SDK 的安装和工程配置工作了。配置完成后,我们打开 AVD Manager,点击“Create Virtual Device”按钮创建一台 安卓手机模拟器,至此 Android Studio 的安装配置工作就完成了。
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable,后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据;适合存储稀疏的数据,稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储,提供实时增删改查的能力,是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大,可以实现上亿条记录的毫秒级别的
感谢kelgon发布的实验教程,我的实验过程也是按照这位牛人的文章做的,在此感谢。
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