1.修改Linux主机名2.修改IP3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts4.关闭防火墙5.ssh免登陆这里我为了方便用的root用户6.安装JDK，配置环境变量等7.注意集群时间要同步8.集群部署节点角色的规划（3节点）依次为node-1节点角色,node-2节点角色,node-3节点角色9.安装配置zooekeeper集群1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3
二、原理 产生背景：Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障，难以应用于在线场景 HA NameNode压力过大，且内存受限，影扩展性 F MapReduce存在的问题 &nb
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2023-06-20 18:21:08
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什么是高可用性？高可用集群是指以减少服务中断时间为目的的服务器集群技术。高可用性HA（HighAvailability）指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。高可用性（HA）的功能：1、软件故障监测与排除2、备份和数据保护 - 3、管理站能够监视各站点的运行情况，能随时或定时报告系统运行状况，故障
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2024-01-10 22:17:12
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序Hadoop高可用全流程讲解since：2021年5月22日 21:36auth：Hadi前言玩hadoop玩了这么久，又快忘记hadoop到底是个啥了，所以继续以写代回忆，重新梳理一下Hadoop高可用的原理以及实现原理。背景在Hadoop 2.0之前，在HDFS集群中时存在NameNode的单点故障的，当NameNode由于各种原因出现故障的时候，将会导致整个集群无法使用，直到这个NameN
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2023-08-04 10:30:00
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HA概述所谓HA（high available），即高可用（7*24小时不中断服务）。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
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2023-09-22 12:58:31
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一、HA概述1）所谓HA（high available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA
机制：HDFS的HA和YARN的HA。
3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外，如宕机
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2023-07-12 12:00:59
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文章目录四、Hadoop HA 高可用4.1 HA 概述4.2 HDFS-HA 工作机制4.2.1 HDFS-HA 工作要点4.2.2 HDFS-HA 自动故障转移工作机制4.3 HDFS-HA 集群配置4.3.1 环境准备4.3.2 规划集群4.3.3 配置 Zookeeper 集群4.3.4 配置 HDFS-HA 集群4.3.5 启动HDFS-HA集群4.3.6 配置 HDFS-HA 自动故
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2023-09-22 12:58:44
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1.环境简述2.QJM HA简述2.1为什么要做HDFS HA？2.2 HDFS HA的方式2.2 HSFS HA的结构2.3 机器要求3.部署HDFS HA3.1 详细配置3.2 部署HDFS HA4. HDFS HA的管理5.自动切换5.1 使用zookeeper实现HA原理5. 部署hdfs自动切换5.1 关闭集群5.2 添加HA配置5.3 在zookeeper中初
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2023-07-28 11:21:35
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前言hadoop高可用是其商用化时三大重点之一，另外两大重点是yarn的资源配置与分布式存储，其次我们要知道高可用，俗称HA，它核心是zookeeper提供的zkfc机制，其实就是一组名为journal node的线程在负责着主、备namenode节点的元数据同步问题而高可用在极端的情况下可能发生脑裂、假死问题，所以大家非商业模式要正式使用的情况下，只是自己本地测试环境那最好还是做单主节点就好了本
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2023-08-10 17:15:23
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最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲，由于接触时间不长，很多技术细节认识不够，也没讲清楚，作为一个技术人员，本着追根溯源的精神，还是有必要吃透，也为自己的工作沉淀一些经验总结。网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA，对于HA为什么要这么做描述甚少，所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍，主要是介绍HA是怎么运作，QJM又是怎么发挥功效的。一、Hadoop 系统架构1.1 Had
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2024-05-30 12:12:39
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在Hadoop集群中，namenode管理整个hdfs系统的元数据信息，直接决定hdfs文件系统的可用性，那么在一个典型的Hadoop集群中，有两台机器被配置为namenode，一台为active，另一台为standy状态。工作中active负责工作，standy保持足够的状态来提供快速故障切换。hdfs和zookeeper实现高可用机制[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来
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2024-01-23 21:57:58
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专栏目录(1)大数据和应用场景介绍(2)大数据技术综述总结(3)HDFS原理与高可用技术原理介绍(4)Yarn架构、资源管理原理和运维技术介绍(5)Kafka原理和高可用介绍1.HDFS简介
HDFS也是由Doug Cutting基于Google公司03年10月开源的论文GFS做的开源实现。目前为止，HDFS的运用非常广泛，基本上很多大数据平
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2023-10-07 19:50:47
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该ha搭建是在hadoop全分布式基础上搭建，关于hadoop全分布式搭建可以参考另一篇hadoop3分布式环境基础搭建。目录一、高可用简介二、配置hadoop三、zookeeper安装及配置四、namenode节点信息同步五、zookeeper格式化、ha启动及测试一、高可用简介多个namenode，增加namenode增加可用性。ha角色分配如下NN:namenode; &nbs
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2024-03-07 22:24:35
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Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。在生产环境中，高可用部署是非常重要的，以确保数据的持续可靠性和稳定性。在Kubernetes上进行Hadoop的高可用部署是一个很好的选择，通过K8S资源管理和自愈能力，可以提高Hadoop集群的可靠性和容错性。
整个过程可以分为以下几步：
| 步骤 | 内容 |
|------|------
原创
2024-05-23 09:42:58
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hadoop版本 3.1.2 机器数量：5台 nameNode数量 ：3个 dataNode数量： 5个 journalNode数量： 5个这教程是5台机搭建hadoop高可用集群，其中3台机做namenode，5台机都做datanode和journalnode。在这里我已经做好了以下几个前期工作：5台机的zookeeper集群hadoop账号的建立，避免使用root操作hadoop5台机互相免密
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2024-03-24 19:25:07
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HA高可用工作机制，自动故障转移机制，HA集群详细配置一、HA概述二、HDFS-HA工作机制2.1 HDFS-HA工作要点2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制三、Hadoop-HA集群配置3.1 环境准备3.2 规划集群3.4 配置Zookeeper集群3.5 HDFS-HA配置3.5.1 配置HDFS-HA集群3.5.2 启动HDFS-HA集群3.5.3 配置HDFS-HA自动故障转移3
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2024-05-14 15:09:30
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本篇主要从hdfs的namenode和resourcemanager的高可用进行安装和原理的阐述。一、HA安装1、基本环境准备1.1.1、centos7虚拟机安装1.1.2、关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service 1.1.3、修改selinuxvim /etc/selinux/conf
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2024-08-08 13:09:41
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一 Hadoop HA 概述1）所谓HA（High Availablity），即高可用（7*24小时不中断服务）。2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障SPOF（Single Points Of Failure）。4）NameNode主要在以下两个方面
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2023-07-12 15:44:15
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8.1 HA概述1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无
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2023-07-13 17:28:48
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Hadoop1.0在HDFS和MapReduce的高可用、扩展性方面存在问题。一、Hadoop2.x产生背景1.HDFS存在的问题：Namenode单点故障，难以应用在线场景Namenode压力过大，内存受限，影响扩展性2.MapReduce存在的问题：JobTracker访问压力大，影响系统扩展性难以支持除MapReduce之外的计算框架，比如Spark、Storm等二、Hadoop2.xHad
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2023-09-13 16:30:30
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