由于使用apache hadoop进行部署,部署步骤繁多,管理运维成本较高,于是使用Cloudera Manager进行部署、管理hadoop集群,能够加快部署,减少运维成功,同时支持其他集群的部署和管理,如:kafka、zookeeper、spark等。前言 本文档的搭建说明是基于centos7、jdk8、cdh5.15.1、clo
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2024-11-01 09:57:06
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一、服务器准备1、服务器配置准备3台服务器,建议最低配置如下(阿里云大约每台每月六百多): centos7.4 8c 16G39.101.192.109 node001 39.101.179.3 node002 39.99.236.205 node003为服务器开启外网端口访问 7180、89002、下载安装包把下面列出的共12个文件下载到一台文件服务器上下载cdh文件到/var/www/html
文章目录YARN的基础配置NodeManager CPU配置NodeManager 内存配置NodeManager 本地目录MapReduce内存配置HDFS副本数配置Hive配置及优化HiveServer2的Java堆栈Hive动态生成分区的线程数Hive监听输入文件线程数压缩配置Map输出压缩Reduce结果压缩Hive多个Map-Reduce中间数据压缩Hive最终结果压缩 YARN的基础
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2024-02-02 06:26:23
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具体步骤如下:开始下线前的自检# 自检 hdfs 文件是否有损坏
hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations
# 如果文件有损坏,需要进行修复
hdfs fsck file_name -move选择需要下线的主机,开始下线。为了避免下线过程中出现数据丢失的风险,一次下线的主机数量要小于 h
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2023-10-17 22:05:22
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# CDH 集群节点扩容 Yarn 的步骤指南
当你在使用 CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)集群时,可能会遇到需要扩容集群节点,尤其是对于 Yarn(Yet Another Resource Negotiator)这种资源管理器而言。下面将为你提供一个详细的扩容流程和所需命令。
## 流程概述
以下是进行 Yarn 节点扩容的主要步骤:
| 步骤
原创
2024-09-21 07:45:05
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原来安装都是三个节点,今天要装个单节点的,装完后 MapReduce 总是不能提交到 YARN,折腾了一下午也没搞定MR1 中 Job 提交到 JobTracker,在 YARN 中应该提交到 ResourceManager,但发现起了个 LocalJob,经发现做如下配置并不生效<property>
<name>mapreduce.framework.
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2024-06-25 08:45:28
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上一篇,我们从零开始搭建好了ClouderaManager的安装环境。 接下来,我们开始安装大数据生态组件,并对CDH的一些告警进行调试。创建集群并安装HDFS服务 选择功能授权版本 ->> 创建集群 ->>
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2024-03-08 19:32:47
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最低要求的角色:超级管理员(所谓超级管理员就是 admin)可以通过两种方式从集群中删除主机:使用 Cloudera Manager 删除; 从集群 A 中删除主机,将其提供给由 Cloudera Manager 管理的其他集群; 两种方法都会涉及退役主机(decommission)、删除角色(role)、删除托管服务软件(service),但最终都会保留数据目录。使用 Cloudera Mana
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2024-01-19 23:22:24
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背景由于公司CDH集群资源有限,在使用Hbase对数据厂商上报数据文件进行解析写入hbase过程中,一旦遇到数据上报峰值(如历史数据批量上报,异常数据批量重传),都会导致Hbase可用机器资源不足,导致Hbase服务异常终止。尝试调试解析数据文件的并发线程数及Hbase服务的可分配内存资源均不能有效解决该问题,每次都需要手动重启解决(后续考虑集群扩容以支撑数据读写压力,当前姑息解决)。为了及时发现
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2024-05-21 12:15:54
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# CDH 节点重装后 YARN 启动失败的解决方案
在进行 CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)节点的重装后,YARN(Yet Another Resource Negotiator)可能会遇到启动失败的问题。本文将为你详细讲解解决此问题的完整流程,包括每一步需要执行的命令和相应的解释。我们还会用相关图示来帮助你更好地理解这个过程。
## 整体流程
以
# CDH YARN计算节点动态扩容实践
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何实现CDH YARN计算节点的动态扩容。下面是整个实现过程的流程图:
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建新节点
创建新节点 --> 注册新节点
注册新节点 --> 将新节点加入资源池
将新节点加入资源池 --> 开始分配任务
```
## 第一步
原创
2023-12-30 10:31:32
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中断方式与轮询方式比较
中断的基本概念程序中断通常简称中断,是指CPU在正常运行程序的过程中,由于预选安排或发生了各种随机的内部或外部事件,使CPU中断正在运行的程序,而转到为相应的服务程序去处理,这个过程称为程序中断。二、80x86微处理器的中断 80x86微处理器的中断类型一般分为2类,即由于执行某些指令引起的软中断和由处理器以外其他控制电路发出中断请求信号引起的硬中断。&
Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式。但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode)。这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生变化,不过这个已经在YARN计划中了
1 概述 发现网上很少cloudera集群部署的资料。这里安装cloudera5.7.0集群,是根据cloudera官网Path C方式,期间也趟过不少坑。有必要拿出来分享下。 机器性能: 192.168.89.2 24核cpu 374G内存 192.168.89.3 24核cpu 374G内存 192.168.89.4 24核cpu 374G内存 192.168.89.5 24核cp
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2024-01-26 11:37:02
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1、CDH版本调研和相应依赖整理 综述 一般组件版本管理工具包含两种方式,第一种ambari 第二种为cloudra 两种各有优缺点,但立足公司实际情况,需要一种相对来说,比较稳定,并且易于管理监控更加方便,一般不用二次开发的集群。并且cloudera相对ambari市场占有率比较大解决方案相对比较成熟。因此决定采用cloudera manager 去监控管理公司的集群。 版本选择 Clouder
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2024-06-12 22:45:02
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# CDH Flink 在 YARN 上的运行模式
Apache Flink 是一个强大的分布式数据处理框架,广泛应用于实时数据流处理和批处理。CDH(Cloudera's Distribution including Apache Hadoop)是一个包含多个开源大数据项目的商业发行版,其中也包含 Apache Flink。YARN(Yet Another Resource Negotiato
1.环境说明1.1、linux系统(我这里是centos6.8) 1.2、jdk(我这里安装的Java1.8版本) 1.3、hadoop平台(我这里使用的cdh搭建的,hive版本为1.1.0)2.安装单节点ES2.1、下载es安装包,去https://www.elastic.co/cn官网下载,因为最新更新到7X版本,所以这里选择6X最后一个版本Elasticsearch 6.7.2下载,选择t
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2024-02-20 18:34:19
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# Yarn 获取主节点
## 介绍
在分布式计算中,集群通常由多个节点组成。这些节点相互协作,共同完成任务。在集群中,主节点(Master Node)负责协调和管理任务的分配和执行。为了实现分布式计算的高效性和可靠性,获取主节点是非常重要的。在本文中,我们将介绍如何使用Yarn来获取主节点,并提供相应的代码示例。
## Yarn简介
Yarn是一个开源的分布式计算框架,用于管理和调度在H
原创
2023-12-22 06:54:44
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在一般的公司中,为了部署方便集群,大家一般选择CDH,我们也是。也正是因为这样,所以一开始的时候大家可能会选择 All in One的策略,就是所有的服务都部署在一台机器里面,或许这台机器的配置只有2C 8GB内存,那么如果量大起来之后,我们是否可以进行扩容呢?如果从网络上搜索, cdh 伪分布式扩展, 可能结果并不满意,所以只能自己撸袖子上了。在这儿不打算长篇大论,只是某些感觉有意思的点写一下:
什么是SparkApache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势。首先,Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(