1.HA架构注意事项 两个Namenode节点在某个时间只能有一个节点正常响应客户端请求，响应请求的节点状态必须是activestandby状态要能够快速无缝切换成active状态，两个NN节点必须时刻保持元数据一致将edits文件放到qjournal(一种分布式应用，依赖zookeeper实现，管理edits)，而不存储在两个NN上，如果各个edits放在各个NN上，只能通过网络通信达
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2024-07-26 12:46:37
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redis集群介绍说明：redis集群，也称为redis cluster，这是从3.0版本之后支持的一个架构， redis集群也是一种集群方案. 当数据量很大的话，可能单台redis已经不满足查询、存储的瓶颈，所以需要多台机器构成大集群，用来解决存储空间、查询速度、负载太重或太高这种瓶颈等问题. redis cluster是一种分布式的集群，因为它支持横向扩展，意思增加机器到集群里来很容易，就好比
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2023-08-15 13:08:15
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（一）配置环境
1.1.硬件：
三台机器：ubuntu12.04-64 server
1.2 软件：
jdk 1.6.0_45 64位
hadoop-1.0.3
1.3 分工如下：
node00:NameNode/JobTracker/SecondaryNameNode(这里最好用一台机来单独做SecondaryNameNode)
node01:DataNode/TaskTracker
node
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2024-07-26 12:46:50
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Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它的设计目标是能够在由成千上万台普通计算机组成的集群上高效地存储和处理数据。那么，Hadoop集群中究竟需要多少台计算机才能运行起来呢？本文将通过代码示例和详细解释来科普Hadoop集群的最低配置要求。
在Hadoop集群中，有两个关键的角色：NameNode和DataNode。NameNode是集群的中央节点，负责管理整个文件系
原创
2024-02-02 07:29:20
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# Kubernetes 集群架构入门指南：Master 和 Worker 节点
在建立 Kubernetes（K8s）集群时，新手通常会问：“我应该有多少个 Master 和 Worker 节点？” 本文将教你如何设计和实现一个基本的 K8s 集群架构，以及在每一步中需要做什么，并附上具体的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，了解一下整个流程如下表所示：
| 步骤 | 内容
原创
2024-10-12 05:12:55
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# Hadoop Journal 方案指导
在大数据生态系统中，Hadoop是一个广泛使用的框架，它能够处理和存储大量数据。为了提高数据的可靠性和可用性，Hadoop引入了“JournalNode”概念。为了实现高可用性，通常需要至少三个JournalNode。本文将带您了解如何配置Hadoop的JournalNode，并详细列出流程、步骤及必要的代码示例。
## 整体流程
1. 确定需要的
# 实现"master hadoop"的步骤
## 流程概述
在实现"master hadoop"这个任务时，我们首先需要搭建Hadoop环境，然后学习Hadoop的基本概念和使用方法，最后通过实际操作来掌握Hadoop的应用。下面是整个过程的步骤概要：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 安装Hadoop
2 | 配置Hadoop集群
3 | 学习Hadoop基本概念
4 | 编写和
原创
2024-03-17 04:09:36
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Hadoop管理员负责为用户作业提供一个高效的运行环境。管理员需要从全局出发，通过调整一些关键参数值提高系统的吞吐率和性能。总体上看，管理员需从硬件选择、操作系统参数调优、JVM参数调优和Hadoop参数调优等四个方面人手，为
Hadoop
用户提供一个高效的作业运行环境。
1.硬件选择
Hadoop自身架构的基本特点决定了其硬件配置的选型。Hadoop采用了
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2024-08-02 11:26:25
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hadoop2.6 HA平台搭建一、条件准备软件条件：Ubuntu14.04 64位操作系统，Hadoop 2.6.0, zookeeper 3.4.6硬件条件：1台主节点机器，配置：cpu 8个，内存32G,硬盘200G5台从节点机器，配置均为：cpu 4个，内存16G,硬盘200G各个节点IP如下：服务器名字Ip地址备注（为方便操作将hostname改为如下）Hd-Na
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2024-06-12 19:38:01
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## Hadoop Master和Zookeeper Master的实现流程
为了让这位刚入行的小白能够理解如何实现Hadoop Master和Zookeeper Master，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 安装Hadoop和Zookeeper
2. 配置Hadoop Master
3. 配置Zookeeper Master
下面是整个流程的表格，展示了每个步骤所需做的事情：
| 步骤
原创
2024-01-01 06:38:00
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1.1 The Hadoop EnvironmentDistributed computation:(分布式计算)The computation tire uses a framework called MapReduce.Distributed storage:(分布式存储)A distributed filesystem called HDFS,provides storage.1.2 Wha
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2023-07-24 11:01:29
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说明本博文较长，但是有效，如若计划安装多节点的hadoop，请一步一步坚持下去，有问题请留言，我们可以讨论来解决问题。 本人将该4个节点的hadoop安装在了vmware上了，同时支持安装在物理机或者vmware ESXi上。节点说明ip地址hadoop01主节点192.168.10.61hadoop02从节点192.168.10.62hadoop03从节点192.168.10.63hadoop
文章目录准备工作安全拷贝远程同步免密登录同步脚本正式搭建分布式集群Hadoop完全分布式最终版 准备工作我们在搭建完一台Hadoop机器之后，要再克隆两份机器，我们要将这三台机器的主机名，ip重新配置一下。 三台机器上的节点规划如下 Hadoop中的进程在多台机器运行！HDFS: 1个nn+N个DN
n个2nn
YARN: 1个RM+N个NM
避免单点故障，NN和RM建议分散到多台机器
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2024-05-28 09:46:20
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## Hadoop Master JPS 简介
在使用Hadoop分布式计算框架时，了解Hadoop Master进程（如NameNode，ResourceManager等）的状态是非常重要的。通过使用`jps`命令可以查看当前运行在集群中的Java进程和它们的状态。
本文将介绍如何使用`jps`命令来查看Hadoop Master进程的状态，并且提供相关的代码示例。
### 什么是`jps
原创
2024-05-13 07:08:11
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一、虚拟机创建成功 二、1.打开——>用root用户登陆修改虚拟机主机名为master vim /etc/hostname esc shift+: wq 保存退出三：关闭防火墙1.查看防火墙状态systemctl status firewalld2.关闭防火墙systemctl stop firewalld3.关闭开机自启动systemctl
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2024-09-08 11:28:36
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# 实现Hadoop单独master指导
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备Hadoop环境) --> B(配置hdfs-site.xml)
B --> C(配置core-site.xml)
C --> D(启动NameNode)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
NameNode
原创
2024-07-12 04:42:47
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继续Smart SSD主题相关 本文主要将Smart SSD应用到MapReduce系统中。MapReduce是由谷歌公司提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Map处理原始数据，杂乱无章；Reduce中数据是根据键值对key后面的value来组织的。可以看做把一堆杂乱无章的数据按照某种特征归纳处理，提取出key和value。从而方便进一步处理。
大规模数据就决定了难以全部存档在内存，
Hadoop 部署1.准备环境硬件环境： （1）由于分布式计算需要用到很多机器，部署时用户须提供多台机器，至于提供几台，需要根据部署计划确定。标准方式的部署计划需要6台机器。实际上，完全模式部署Hadoop时，最低需要两台机器（一个主节点，一个从节点）即可实现完全模式部署，而使用多台机器部署（一个主节点，多个从节点），会使这种完全模式体现的更加充分（硬件方面：每台机器最低要求有1GB内存，2
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2023-07-31 17:29:59
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Hadoop知识点配置集群前的规划（提前写在记事本上）确定三台的ip找到三台虚拟机的MAC地址给三台虚拟机起什么名字最好在根目录下(/)建一个目录export,里面建立两个目录(servers存放解压后的软件,software存放从windows传来的压缩包)网络配置配置各个服务器的网络，相互之间能ping通，而且外网也可以ping通主机名的修改，默认都是localhost，把HOSTNAME改一
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2023-10-09 19:15:23
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集群简介HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有NameNode / DataNode(还有SecondaryNameNode)YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager使用4个节点打架,角色分配如下: node
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2024-08-13 17:12:48
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