1、分布式环境搭建 采用4台安装Linux环境的机器来构建一个小规模的分布式集群。图1 集群的架构 其中有一台机器是Master节点，即名称节点，另外三台是Slaver节点，即数据节点。这四台机器彼此间通过路由器相连，从而实验相互通信以及数据传输。它们都可以通过路由器访问Internet，实验网页文档的采集。2、集群机器详细信息2.1 Master服务器 名称详细信息机器名称Ma
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2024-04-22 11:56:48
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一、准备三台虚拟机hadoop 192.168.131.128
localhost131 192.168.131.131
localhost134 192.168.131.134(以上是我的三台虚拟机的hostname 和 ip)hadoop 是 master 的 hostname剩下的两个是 slave 的 hostnamelinux 的 hostname 需要自己手动修改 不然会是 local
Hadoop的优势有四高：(1) 高可用: Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失(2) 高扩展: 在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点(3) 高效性: 在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处 理速度(4) 高容错性: 能够自动将失败的任
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2023-07-24 13:56:11
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本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1ighxbTNAWqobGpsX0qkD8w 提取码：lkjh（若链接失效在下面评论，我会及时更新） 搭建环境：hadoop-3.1.3，jdk1.8.0_162一、HA模式简介Hadoop的HA模式是在Hadoop全分布式基础上，利用ZooKeeper等协调工具配置的高可用Hadoop集群。 如果还没有配置全分布式的Hadoo
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2023-07-12 12:57:35
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Hadoop介绍： Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。安装三台虚拟设备 在里面我建议大家选择性能稳定的合适的linux版本进行安装，一般要进行初级学习的话，暂时三台虚拟机就够学习使用了。网络ip设置 首先，选择虚拟机为net模式，看准当前网关和虚拟机能分配的网段。
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2023-08-21 10:35:01
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1.Hadoop集群尽量采用ECC内存，否则可能会出现校验和错误，ECC内存有纠错功能。在磁盘方面，尽管namenode建议采用RAID以保护元数据，但是将RAID用于datanode不会给HDFS带来益处，速度依然比HDFS的JBOD(Just a Bunch Of Disks)配置慢。RAID读写速度受制于最慢的盘片，JBOD的磁盘操作都是独立的。而且JBOD配置的HDFS某一磁盘故障可以直接
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2024-05-16 21:01:32
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简介 Hadoop 是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。它的核心组件有HDFS（分布式文件系统）解决海量数据存储、YARN（作业调度和集群资源管理框架）解决资源任务调度和MapReduce（分布式运算编程框架）解决海量数据计算。另外Hadoop如今拥有一个庞大
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2023-09-22 12:57:04
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HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，而mapreduce必须放在一个资源调度平台（yarn）上来跑，由平台分布内存cup等信息。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 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 /No
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2023-09-20 11:59:47
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Hadoop介绍Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架
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2023-07-30 15:53:33
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写在前面：在本教程中，默认虚拟机系统已配置好hadoop和JDK，并且集群之间的免密登录已经完成。这里我的hadoop版本号为hadoop-2.10.0，记得要全部替换为你自己的版本号哦
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2023-07-24 11:31:20
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安装一个Hadoop分布式集群最小化的Hadoop已经可以满足学习过程中大部分需求，但是为了研究Hadoop集群运行机制，部署一个类生产的环境还是有必要的。因为集群机器比较少，笔者没有配置ssh，所以就需要在每一台机器上手动启动服务。启动上相对繁琐一些，优点是可以高度自定义集群中的任务节点数量，从而更好的理解集群中各个进程的作用。一、环境准备笔者认为一个Hadoop集群管理着两种资源，计算资源（C
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2024-04-19 18:20:08
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http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/04/08/2437875.html
原创
2013-10-27 15:27:14
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端午节，无聊试试，hadoop集群。部署成功，相关资料，记录下来，仅供自己参考~master 192.168.234.20node1 192.168.234.21vi /opt/modules/hadoop/hadoop-1.0.3/conf/core-site.xmlvi /opt/modules/hadoop/hadoop-1.0.3/conf/hdfs-site.xmlvi /opt/mod
原创
2013-06-15 23:44:13
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── 分布式计算开源框架Hadoop入门实践 其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实 也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里 主要重点说一下集群配置运行的过程。 实验环
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2023-07-12 22:13:30
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#StartHadoop是用java编写的，所以如果要在服务器上部署hadoop，必须要在服务器上安装好java环境在我的虚拟机中，java的环境:JAVA_HOME=/usr/lib/jdk/jdk1.8.0_191
JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
PATH=${JAVA_HOME}/b
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2023-07-20 15:02:43
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文章目录一、安装准备工作二、安装1、修改主机名和hosts2.关闭防火墙3、安装包解压4.配置环境变量5、修改Hadoop配置6、同步slave1节点和slave2节点三、启动准备四、启动访问 一、安装准备工作1、虚拟机准备（centos7）master : 192.168.220.134
slave1 : 192.168.220.135
slave2 : 192.168.220.1362、安装
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2023-08-10 11:54:50
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（1）观察集群配置情况[root@master ~]# hdfs dfsadmin -report（2）web界面观察集群运行情况使用netstat命令查看端口监听[root@master ~]# netstat -ntlp浏览器地址栏输入：http://192.168.56.100:50070 （3）对集群进行集中管理a) 修改master上的/usr/local/hadoop/etc
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2023-07-12 11:40:30
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添加白名单 白名单：表示在白名单的主机 IP 地址可以，用来存储数据。 企业中：配置白名单，可以尽量防止黑客恶意访问攻击。 配置白名单步骤如下： 1 ）在 NameNode 节点的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目录 下 分别创建whitelist和blacklist文件（1）创建白名单vim whitelist在
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2024-08-06 12:49:58
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Hadoop在实际使用中，很多用户会发现Hadoop性能较差、结构复杂、开发困难，并不如想像中的那么好。这是因为Hadoop的并行计算框架是重量级的MapReduce，其设计目标是支持几百或上千台的大集群，为了有效地利用大集群的资源和保证容错性，MapReduce的体系结构设计得很复杂，而大多数用户的数据规模是十几台、几十台的中小集群，在这种环境中应用Hadoop会带来
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2023-09-14 13:58:56
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前面介绍的伪分布式是基于单个节点，而完全分布式是基于两个或两个以上节点完成Hadoop集群搭建。 下面基于三个节点完成。整个虚拟机的部署情况：（1）HDFS的服务进程主要有三个：namenode，datanode，secondarynamenode 1）我们以第一台机器作为分布式存储的主节点，也就是namenode所在的节点 2）然后真正存储数据的datanode分布在三台机器中 3）second
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2023-07-12 12:55:46
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