# 实现Hadoop HBase Hive高可用的流程
## 步骤表格
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Hadoop高可用 |
| 2 | 配置HBase高可用 |
| 3 | 配置Hive高可用 |
## 每一步具体操作及代码示例
### 步骤一：配置Hadoop高可用
1. 在`hadoop-env.sh`文件中设置Hadoop集群中各个节点的主
原创
2024-02-27 04:25:52
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文章目录一、配置文件二、启动Journalnode三、删除tmp和logs文件夹四、HDFS格式化五、同步元数据（分发tmp文件给从机）五、启动namenode六、初始化Zookeeper七、全部开启八、测试九、配置高可用YARN1.配置 yarn-site.xml2.启动YARN3.配置Windows系统中的hosts文件 假如我们要配置3台：hadoop100,hadoop101,hadoo
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2023-08-21 19:07:14
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我们首先看一下普通的HA, 由于发生故障时需要依赖于管理员手动切换NameNode，由于管理员不可能随时随地监控集群，所以自动主备切换很有必要。一 HA整体架构HA总共有2个NameNode， ActiveNameNode和StandbyNameNode,2个NameNode互为主备，处于Active状态的是主NameNode，处于Standby状态的是备NameNode，只有主NameNode才
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2023-09-19 07:23:38
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软件环境:linux系统: CentOS6.7
Hadoop版本: 2.6.5
zookeeper版本: 3.4.8主机配置:一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos192.168.179.201: m1
192.168.179.202: m2
192.168.179.203: m3
m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, Reso
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2024-10-12 11:17:11
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目录一、准备模板机(最小化安装)二、配置一台纯净的模板机修改主机名固定IP地址通过yum安装方式安装必要的软件关闭防火墙且禁止自启修改hosts映射文件创建普通用户 并让他能用sudo命令在/opt下创建software和module完成三、搭建完全分布式运行模式3.1克隆第一台机器hadoop102 完成相应配置建议统一管理好修改hadoop102的主机名和IP地址之后 就可以用Xshell登
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2024-09-29 14:34:23
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# 在Docker中部署高可用Hadoop和HBase
随着大数据技术的发展，Hadoop和HBase成为了分析和存储大数据的重要工具。为了保障高可用性，我们可以在Docker环境中进行部署。本文将详细介绍如何在Docker中部署Hadoop和HBase，并确保其高可用性，提供示例代码进行说明。
## 环境准备
在开始之前，需要确保已经安装了Docker和Docker Compose。可以使
[root@server3 ~]# su - hadoop[hadoop@server3 ~]$ jps1408 DataNode1501 Jps[hadoo
原创
2023-01-03 11:39:52
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实验一 Hive的安装部署实验目的• 掌握Hive的安装方式• 掌握Hive的安装过程硬件环境要求实验环境PC机至少4G内存，硬盘至少预留50G空间。软件要求l 安装部署好Hadoop，本次实验演示是基于3个节点的Hadoop集群，主节点主机名为Hadoop00，两个从节点主机名为Hadoop01和Hadoop02。l 安装好mysql数据库&nbs
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2023-07-14 23:40:10
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本篇将在阿里云ECS服务器部署HADOOP集群（一）：Hadoop完全分布式集群环境搭建的基础上搭建。 本地模式需要采用MySQL数据库存储数据。1 环境介绍一台阿里云ECS服务器：master操作系统：CentOS 7.3Hadoop：hadoop-2.7.3.tar.gz
Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz
Hive：apache-hi
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2024-05-18 17:49:56
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一、部署集群节点规划整个集群由3台虚拟机组成，部署规划如下：服务器NameNodeDataNodeResourceManagerNodeManagerJournalNodeZookeeperZKFChadoop01√√√√√√√hadoop02√√√√√√hadoop03√√√√二、环境准备首先搭配普通Hadoop集群，有三台虚拟机，分别为：hadoop01、hadoop02、hadoop03三、
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2023-07-25 11:45:32
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HBase的优化（一）高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。1) 关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）$ bin/stop-hbase.sh2) 在conf目录下创建
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2023-06-13 14:46:57
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hbase的高可用什么是hbase的高可用？指的是：让master节点能够有多个，当节点宕机后，能够有备份的节点顶的上来，此时认为master形成了高可用状态如何实现hbase的主节点的高可用呢？环境为VMware 三台虚拟机在hbase的conf目录下，创建backup-master文件，并添加如下内容:node1中执行:
cd /export/server/hbase-2.1.0/conf/
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2023-09-20 06:36:57
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导读： 本篇博客主要介绍如何搭建HBase HA 高可用集群，笔者是基于ZooKeeper 的 Hadoop HA 上搭建的 一、安装前准备集群主机规划IP主机名安装软件HBase地位进程192.168.242.161node1jdk/hadoop/hbase主MasterNameNode、DFSZKFailoverController
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2023-10-09 20:15:32
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1.HBase简介 HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成
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2024-05-17 10:55:42
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文章目录前言一、Hive是什么？二、使用步骤1.环境准备2.集群规划2.Hive远程模式安装2.使用DBeaver图形化界面工具总结 前言Hive高可用部署 HiveServer2高可用（HA）Metastore高可用（HA）基于Apache hive 3.1.2提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Hive是什么？Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件
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2024-06-04 07:32:16
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在伪分布式搭建完事之后，我打算搭建hdfs高可用。。因为完全分布式是Hadoop 1.0版本，所以我现在要搭建Hadoop 2.0版本的就是所谓的ha高可用，下面简单的对Hadoop2.x版本的介绍：Hadoop 2.x由HDFS、MapReduce和YARN三个分支构成；HDFS：NN Federation（联邦）、HA；2.X:只支持2个节点HA，3.0实现了一主多备MapReduce：运行在
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2023-07-11 22:06:47
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Hadoop高可用集群由于一个HDFS集群由一个NameNode节点和多个DataNode节点组成，一旦NameNode节点宕机，那么HDFS将不能进行文件的上传与下载。 由于一个Yarn集群由一个ResourceManager节点和多个NodeManager节点组成，一旦ResourceManager节点宕机，那么YARN集群将不能进行资源的调度。1.搭建HDFS的高可用集群由于一个H
# 高可用 HBase：确保数据的稳定性与可用性
HBase 是一个分布式、可扩展的列式存储数据库, 基于Google的 Bigtable 设计。高可用性（HA）是指系统在面对故障时，仍能保持正常运行的能力。在大数据场景中，数据丢失或服务中断对业务的影响非常大，因此理解高可用 HBase 的架构和配置是至关重要的。
## HBase 架构
HBase 采用主从架构，通常有以下组件：
| 组
原创
2024-10-10 06:52:50
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后面会写一个shell脚本去启动、关闭、重启、查看集群的博客
一、安装前准备 集群主机规划 IP编号安装软件主机名进程192.168.18.27node1jdk/hadoop/hbase主Master27NameNode、DFSZKFailoverController、ResourceManager、HMaster192.168.18.28node2jdk/hadoop/hb
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2023-09-28 15:59:07
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一、搭建规划： hadoop 高可用集群的搭建依赖于 zookeeper，所以选取三台当做 zookeeper 集群 ，这里总共准备了八台主机(可按实际规划，不一定要这么多台)，分别是 hadoop01，hadoop02，hadoop03，hadoop04， hadoop05，zk01，zk02，zk03。其中 hadoop01 和 hadoop02 做 namenode 的主备切换，hadoop
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2023-07-14 15:21:59
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