导语之前后台小伙伴私信我想了解hadoop的单机环境安装,今天给大家安排上了,废话不多说,直接上干货。目录
前置条件
配置 SSH 免密登录
Hadoop(HDFS)环境搭建
Hadoop(YARN)环境搭建
1、前置条件Hadoop 的运行依赖 JDK,需要预先安装,安装步骤见:1.1 下载并解压在官网 下载所需版本的
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2024-10-10 10:05:41
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hadoop集群1. 安装:1.1 安装工具准备:jdk_1.8(已经安装完毕)hadoop_3.3.0 (压缩包)虚拟机安装:vim (查看配置文件带有高亮)yum install vim -y1.2 集群规划:hadoop1hadoop2hadoop3HDFSNameNodeDataNodeDataNodeSecondaryNameNodeDataNodeYARNNodeManagerReso
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2023-07-12 13:49:33
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一、集群搭建注意问题说明1、此处集群环境搭建我使用了三台主机进行模拟,分别为:hadoop-series.bxp.com
hadoop-series1.bxp.com
hadoop-series2.bxp.com2、集群搭建前需要注意的问题:(1)集群中的节点的用户名登陆名和密码应当保持一致。 (2)hadoop和jdk的安装目录应当保持一致。以上保持一致不是必须的,只是为了防止环境搭建过程中的
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2023-12-15 06:32:20
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提示:所有集群安装zookeeper,并配置相关系统的主机名映射;然后安装Hadoop软件,参考如下步骤进行安装。1 安装java详见java安装手册《JDK1.8安装搭建手册》。2 安装zookeeper详见《Zookeeper安装手册》。3 解压配置(1)将Master节点中hadoop的安装目录打包,发送给各Slave节点,注意必须先打包再发送,否则该目录下的link文件将失效。 本集群
原创
2023-05-11 11:52:32
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一、Hadoop简介:Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS;Hadoop框架最核心设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据提供了存储,MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop要解决的问题:海量数据的存储(HDFS)、海量数据的分析(MapRed
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2023-07-24 09:18:49
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# Hadoop多台主机配置与应用基础
## 什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的框架,旨在处理和存储大规模数据集。Hadoop允许使用集群中的多台主机(节点)来处理数据,可以显著提高数据处理的效率和可靠性。Hadoop主要由以下几个组件组成:
1. **Hadoop Common**:Hadoop的基本工具包。
2. **Hadoop Distributed File Syste
原创
2024-10-17 10:50:58
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主 机:VMWare--Ubuntu-16.04.2-x64-100ask开发板:JZ2440--256M NandFlash, 2M NorFlash, 64M SDRAM, LCD-4.3寸; bootlorder:u-boot1.16, Kernel:2.6.22.6;编译器:arm-linux-gcc-3.4.5 
文章目录一,设置master网络1,配置网卡2,配置主机名与ip地址映射3,在master虚拟机上关闭Selinux 安全机制二,ssh远程登录功能配置1,查看系统是否开启了ssh服务2,设置免密登录3,看master能否免密登录到slave1 slave2上面去 一,设置master网络1,配置网卡设置主机名: hostnamectl set-hostname master 最后那个maste
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2024-03-11 15:41:59
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本文是在自己工作中用到各个组件的安装方式的记录,包括:hadoop,hbase,kafka,es,hive,flume,druid,flink,spark等,在持续更新中。具体的使用记录另有博文具体介绍。hdfs这里是列表文本Hadoop有三种分布模式:单机模式、伪分布、全分布模式,本文讲解分布式搭建方式。 假设有a,b,c三个节点。第一步:新建用户# 增加用户,并赋予其密码
$ adduser
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2024-03-10 11:35:08
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本文目录写在前面配置局域网主机设置虚拟机主机名添加IP地址映射尝试ping查看结果补充一发芝士写在前面本系列文章索引以及一些默认好的条件在 传送门推荐博文:本记录连载,不定时更新 物理机不充足,所以就只好用虚拟机,并假设已经安装好了CentOS7.0 的虚拟机配置局域网主机在确定了宿主机和虚拟机的ip地址之后,我们修改Windows中的hosts文件(位置在C:\windows\system32\
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2024-06-13 15:49:47
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hadoop服务器搭建一、虚拟机环境配置1.创建虚拟机设置虚拟机名称:hadoop01 主机名称:@hadoop01 用户名称:zzk 密码:hadoop123456 给zzk用户sudo权限:sudo su //切换root用户
vim /etc/sudoers添加zzk ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL2.克隆虚拟机①克隆之后设置虚拟机名称hadoop02
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2023-09-14 08:18:33
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Hadoop有一个抽象文件系统的概念,hdfs只是其中的一个实现,Java抽象类org.apache.hadoop.fs.FileSystem定义了hadoop中的一个文件系统接口,hdfs是实现了这个接口的一个文件系统,还有其它的文件系统实现,例如使用了本地磁盘文件系统的Local文件系统和RawLocalFilesystem等。一:hdfs命令行接口 类似于传统的文件系统,hdfs提供命
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2023-07-12 19:07:10
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# 使用Flink在主机上调用Docker安装的Hadoop
随着大数据时代的到来,Apache Flink和Apache Hadoop作为数据处理的重要工具,越来越受到数据工程师的青睐。在实际的开发环境中,Hadoop通常以Docker容器的形式部署,以便于管理和扩展。在本文中,我们将探讨如何在主机上配置Flink,以调用运行在Docker中的Hadoop,解决数据处理中的实际问题。
##
原创
2024-08-20 06:51:22
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# Hadoop 集群主机状态实现流程
本文将向新手开发者介绍如何实现 Hadoop 集群主机状态。我们将按照以下步骤进行操作:
### 步骤概览
以下是实现 Hadoop 集群主机状态的步骤概览:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 配置 Hadoop 集群 |
| 步骤二 | 安装 Ambari |
| 步骤三 | 配置 Ambari |
| 步骤四 |
原创
2024-01-16 04:39:39
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YARN and MapReduce的【内存】优化配置详解在Hadoop2.x中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container。 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Co nt
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2024-10-12 10:51:57
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YDB依赖环境准备一、硬件环境硬件如何搭配,能做到比较高的性价比,不存在短板。合理的硬件搭配,对系统的稳定性也很关键。1.CPU不是核数越高越好,性价比才是关键。 经常遇到很多的企业级客户,他们机器配置非常高,CPU有128 VCore,256G内存,但是只挂载了1块8T的SATA硬盘,千兆网卡。 &nbs
hadoop集群搭建集群规划3台服务器5台服务器版本选择原生安装服务器准备hadoop安装配置资源相关参数容错相关参数本地运行mapreduce 作业效率和稳定性相关参数其他问题 集群规划3台服务器服务器名称搭建服务node01DataNode、NodeManager、NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManagernode02DataNode、NodeMan
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2024-03-30 21:29:02
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# 无法Ping通Hadoop主机的解决方案
在大数据时代,Hadoop作为一种广泛使用的分布式计算框架,已经成为许多企业的数据处理核心。然而,许多初学者在搭建Hadoop集群时,可能会遇到“无法Ping通Hadoop主机”的问题。这种情况不仅会影响集群的正常运行,还可能导致一些服务无法正常启动。本文将为您解析这一问题,并提供解决方案。
## 一、问题描述
在配置Hadoop集群时,不同节点
# Hadoop 主机可替换实践指导
在大数据领域,Hadoop集群的高可用性是一个重要的议题。主机可替换即集群中的任何一台节点故障后,其他节点能够继续工作,而不会影响整体的数据处理能力。本文将为你详细说明如何实现Hadoop主机可替换的流程,并通过代码示例帮助你理解每一步的操作。
## 实施流程
下面是一份实现Hadoop主机可替换的步骤表格,以帮助你更清晰地理解整个流程。
| 步骤 |
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1YARN:Yet Another Resource Negotiator一、Yarn框架1、概念由于MRv1存在的问题,
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2023-07-13 11:32:46
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