Hadoop集群相关知识
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阿里云搭建Hadoop集群1 前言 在讲述Hadoop集群搭建之前,首先要了解Hadoop和集群两个名词,Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,简单理解就是大数据技术应用的基础。集群可以理解为多台装有hadoop的服务器。搭建Hadoop集群的目的就是为了管理多台服务器,使多台服务器之间能够协调工作。本文选择了3台阿里云服务器。从下图中可以对整个大数据架构有了大体的了解。 Hadoop主要有HDFS(分布式文件存储系统)、Yarn(集群资源管理与调度)和MapReduce(分布式计算框架)组成。Hadoop集群中分为主机(mas
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Hadoop集群下线datanode说明:最近需要把hadoop集群中的几台datanode拿出来另作它用,记录一下下线操作datanode下线后可以直接关掉nodemanager进程,resourcemanager会将任务分配给其他节点操作:1.在hdfs-site.xml中增加以下参数:<property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1/etc/hadoop/excludes</value><property>2.在namenode节点对应路径下创建相关文件,并写入需要下线节点的IP地址echo "192.168.127.3" >> /hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1/etc/hadoop/excludes3.在namenode节点执行
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Hadoop集群常见问题 Hadoop集群常见问题1、运行mr程序出错connecting to resoucemanager retrying .... retrying ..... 原因是没有启动yarn或者启动失败2、初始化工作目录结构hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的【注意】namenode和datanode的clusterID要保持一致(多次格式化namenode就可能使得两者不一致),否则集群启动时,datanode会起不来3、datanode不被namenode识别的问题 namenode在format初始化的时候会形成两个标识:blockPoolId;clusterId;新的datanode加入时,会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识 一旦namenode重新for
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流式大数据计算实践(2)----Hadoop集群和Zookeeper一、前言1、上一文搭建好了Hadoop单机模式,这一文继续搭建Hadoop集群二、搭建Hadoop集群1、根据上文的流程得到两台单机模式的机器,并保证两台单机模式正常启动,记得第二台机器core-site.xml内的fs.defaultFS参数值要改成本机的来启动,启动完毕后再改回来2、清空数据,首先把运行单机模式后生成的数据全部清理掉rm -rf /work/hadoop/nn/currentrm -rf /work/hadoop/dn/current hdfs namenode -format3、启动集群(1)storm1作为namenode节点,所以在这台机上面执行命令启动namenode$HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start namenode(2)storm2作为datanode节点,所以在这台机上面执行命令启动datanod
Hadoop集群相关课程
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快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年,大数据已经成为各大企业,乃至整个社会关注的重要资源,未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此,大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是: —计算机专业在校生,未来准备从事大数据相关岗位的同学; —想要转行大数据的Java岗位工作者; —对大数据感兴趣的软件行业从业者,希望在大数据领域有所提升; 那么恭喜,你来对地方了! 想学习大数据,就绕不开Hadoop,它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程,从0开始,带你手写代码。课程知识点完整详细,采用原理与实践结合的讲解方式,配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中,你可以收获: —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习,你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理;独立完成Hadoop分布式集群的安装部署;实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期,特别是互联网行业,企业中对大数据的需求会越来越多,本门课程可以帮助大家快速入门大数据,提升自身技术能力。
讲师:徐老师 初级 12383人正在学习
Hadoop集群相关教程
- 2. Mirror 集群模式与 Federation 集群模式概述 Mirror 集群模式:Mirror 集群模式,其中文含义为镜像集群模式。主要就是通过镜像的概念来实现集群的搭建。镜像这一概念,相信大家都不陌生,所以在本节中不做介绍,我们直接来看什么是 RabbitMQ 的镜像集群模式。镜像集群模式的核心就是其中的 Mirror 镜像队列, Mirror 镜像队列和其他普通的消息队列一样,只不过在不同的场景中所叫的名称不同罢了。每一个镜像队列中存储消息的方式也和普通队列相同,都需要生产者将消息推送到队列中,从而供消费者获取并消费消息。正式由于 Mirror 镜像队列的存在,才使得在 RabbitMQ 集群环境下,数据可以达到 100% 的投递可靠性,因此,Mirror 镜像集群模式也成为了 RabbitMQ 众多集群模式中的经典集群模式,在互联网大厂,以及其他一线互联网公司中,Mirror 镜像集群模式一直都被推崇,成为了搭建 RabbitMQ 集群的首选方案。 Mirror 镜像集群模式的架构如下图所示:从上图中我们可以看到,我们的应用程序或者是消息的生产者,需要请求我们的 RabbitMQ Server 时,请求首先会被发送到一个虚拟主机上,这个虚拟主机是实现 Mirror 镜像集群模式所必须的组件或者说是工具,该虚拟主机可以通过当下主流的 KeepAlived ,以及 HaProxy 组件来实现。在通过 KeepAlived 和 HaProxy 组件配置好我们所需的虚拟主机,即 Virtual Host 之后,虚拟主机会根据我们的请求所在的 ip 地址,来将请求分发到不同的 RabbitMQ Server 中,接着,RabbitMQ Server 就会根据我们请求的具体内容,来使用其中相应的镜像队列,最后,消费者再从这些镜像队列中获取并消费消息。Tips: 1. 可以看到,在上述的架构图中,我们的 RabbitMQ Server 有 3 个节点,这个节点的数量不是随便凭空指定的,如果我们想确保消息在镜像模式的集群中需要做到 100% 投递,那么我们镜像模式中的 RabbitMQ Server 节点的数量最少应该部署 3 个; 2. KeepAlived 和 HaProxy 组件我们会在后续的小节中进行详细的介绍,本小节同学们只需要知道我们会用到这些工具组件即可。Federation 集群模式:Federation 模式,在 RabbitMQ 中,被称为多活的集群模式。Federation 这一单词本身的意思是表示一种联盟、结盟的含义,本义其实并没有多活的意思,多活则是根据这一集群模式的特点转义而来的。为什么称 Federation 模式为多活的集群模式呢?其实,我们可以将 Federation 模式理解为是上一小节中 Shovel 远程模式的进化版本。通过学习上一小节内容,我们可以知道,Shovel 远程模式其实就是将 RabbitMQ Server 根据不同的地域,部署到了不同的地域位置,从而实现对 RabbitMQ Server 的远程调用,但是,这种远程调用方式配置起来过于繁琐,会花费很长的时间,这有点得不偿失。所以,RabbitMQ 官方考虑到了这一弊端,才会有今天的 Federation 多活集群模式,我们先来看一下这个 Federation 多活集群模式的架构图:从上图中我们可以看到,我们根据不同的地里位置,分别声明了三个节点区域,并且在不同的区域节点中,我们分别部署了两台 RabbitMQ Server 节点,在不同的地域节点之间,我们通过 Federation 插件进行连接,实现不同地域节点间的通信。当我们的应用程序,或者生产者需要使用我们的 RabbitMQ Server 时,就会向我们的 RabbitMQ Server 发送请求,由图可知,该请求会被我们所配置的负载均衡策略所截获,同时,负载均衡策略会根据请求的内容,来将请求分发到相应的地域节点中的 RabbitMQ Server 中。Federation 多活集群模式与 Shovel 远程调用集群模式最大的不同之处在于,Shovel 远程调用集群模式需要指定主区域,即可以理解为主节点,但是 Federation 多活集群模式不需要指定,它的每一个节点都相当于是主节点,每一个节点都是活跃的, 请求只会根据不同的负载均衡策略来分发到不同的地域节点上而已。正式由于 Federation 多活集群模式的这一特点,才广泛被人们称之为是多活的集群模式。Tips: 1. Federation 多活集群模式需要我们首先对 Federation 插件有所了解,因为在不同的地域节点之间,我们需要使用 Federation 插件进行连接和通信,这个插件我们会在后续的实操小节进行介绍; 2. Federation 多活集群模式支持我们配置较远距离的 RabbitMQ Server 节点,这对我们的业务拓展来说提供了一定的便利性,如果我们的业务是在较远的异地,则可以考虑使用该集群模式来搭建我们的 RabbitMQ Server 集群。
- 3. Warren 集群模式与 Shovel 集群模式使用流程概述 Warren 集群模式使用流程概述要想搭建 Warren 集群模式,需要我们首先了解一些 Warren 集群模式的配置文件,并且通过使用一个组件 HaProxy 来完成 Warren 集群模式的搭建(HaProxy 组件会在后面进行介绍)。Shovel 集群模式使用流程概述RabbitMQ 官方针对 Shovel 集群模式,为我们提供了丰富的集群配置属性和集群配置文件,我们需要自定义我们自己的 Shovel 集群配置文件,并且将这一文件部署到 RabbitMQ 节点上,这样才能使用 Shovel 集群模式。Tips: 本小节只是对 RabbitMQ 中的 Warren 集群模式和 Shovel 集群模式的使用流程或搭建方式做一个简单的介绍,并不会详细介绍集群模式搭建的流程和步骤,我们会在后续小节中专门介绍不同集群模式的详细搭建流程和步骤,让我们一起期待吧。
- 3. Mirror 集群模式与 Federation 集群模式使用流程概述 Mirror 集群模式使用流程概述要想搭建 Mirror 集群模式,需要我们首先了解两个工具组件,他们分别是 KeepAlived 和 HaProxy 组件,这两个组件分别发挥着不同的作用,在搭建 Mirror 集群模式时,我们首先要将 KeepAlived 和 HaProxy 组件搭建好,形成一组虚拟的网络,之后才可以将我们的 RabbitMQ Server 节点与之相连接,才可完成 Mirror 集群的搭建。Federation 集群模式使用流程概述由于 Federation 集群模式是一种多活的集群模式,所以我们也需要用到我们的 KeepAlived 和 HaProxy 组件,只不过这次所使用的组件搭建方式,与 Mirror 镜像模式的搭建有所不同,所发挥的作用也不相同,但是都需要先将这两个组件搭建好后,方可接入我们的 RabbitMQ Server 节点。Tips: 本小节只是对 RabbitMQ 中的 Mirror 集群模式和 Federation 集群模式的使用流程或搭建方式做一个简单的介绍,并不会详细介绍集群模式搭建的流程和步骤,我们会在后续小节中专门介绍不同集群模式的详细搭建流程和步骤,以及 KeepAlived 和 HaProxy 组件的使用方法,让我们一起期待吧。
- 2. Zookeeper 集群模式部署 在上一节中,我们学习了 Zookeeper 的单机模式,我们可以在此基础上进行 Zookeeper 集群模式的部署。Zookeeper 集群的数量通常是大于等于 3 的奇数,比如 3、5、7,但也不宜太多,太多的集群数量会影响集群之间的同步性能。这里我们以 3 的集群数量来进行讲解。Tips: Zookeeper 集群的数量为什么需要奇数个呢?如果采用偶数,在 Leader 节点选举投票时,有可能会产生两个 Leader 节点,两个 Leader 都不能满足大多数选票的原则,这时就会出现脑裂问题。
- 4. Zookeeper 集群的启动流程 Zookeeper 集群启动时,首先会通过配置文件判断 Zookeeper 的启动方式是否为集群模式,如果为集群模式,则通过配置文件进行初始化工作,然后集群的节点进行 Leader 选举,选举完毕后, Follower 节点与 Leader 节点进行数据同步,完成同步后就可以启动 Leader 和 Follower 实例了。
- 3 RabbitMQ 集群出现故障的原因分析 问题一:集群宕机出现集群宕机问题的原因,我们可以从服务器所处的运行环境进行考虑,考虑几种因素:服务器本身硬件配置较低,不足以支撑我们的集群服务环境,导致集群运行环境崩溃。一台服务器上同时部署了超过 3 个或以上数量的项目,导致服务器内存被占满,使我们的集群运行环境不能正常运行。由于开发人员自身技术问题,在部署集群时,导致集群节点没有加入到我们的 RabbitMQ 集群队列中去,导致我们在启动集群时,这一集群节点不能被启动。问题二:集群间通信延迟出现集群间通信延迟问题的原因,我们可以从程序本身,以及集群所处的位置来考虑,考虑几种因素:我们在配置 RabbitMQ 集群时,不同节点间所设置的集群配置属性的数值不合理,导致配置小的集群节点需要等待配置大的集群节点。我们在部署 RabbitMQ 集群时,我们所部署的地理位置区域之间的间隔过大,例如,我们在北京区域部署了一个服务节点,然后我们又在香港区域部署了一个服务节点,这样无形之中就会加重我们集群节点间服务的响应时间。在处理用户请求时,用户请求没有按照我们之前设定好的 RabbitMQ 集群分发策略来进行,导致用户请求被分发到了非目标集群节点上,导致服务响应缓慢。问题三:集群数据文件丢失就请你数据文件丢失问题的原因,我们可以从运维和服务提供商来考虑,考虑集中因素:服务运维人员主动将 RabbitMQ 集群数据文件删除,以报复公司或报复社会。我们的服务器服务提供方没有提供集群数据备份机制,或服务提供方的机房不稳定,由于外界因素导致机房断电,RabbitMQ 集群数据文件来不及备份而丢失。我们在配置 RabbitMQ 集群时,没有配置集群数据文件备份策略,导致发生突发情况时,集群数据文件直接丢失。
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