在这里我已Dell MD3000i为例，不同存储设备的配置是不一样的，请根据设备提供的文档操作。1、 首先在一台客户端计算机上安装存储管理程序，然后打开程序，点击“创建磁盘组和虚拟磁盘” 2、 选择创建“磁盘组”3、输入“名称”，这里我选择“手动4、选择RAID等级和需要使用的磁盘。5、磁盘组创建完后，开始创建虚拟磁盘。 6、输入磁盘大小和磁盘名称，点击“下一步”7、接下来将创建好的虚拟磁盘映射到
一、说明 本次配置基于上一篇博客《Hadoop完全分布式搭建全过程》做补充，基于完全分布式做高可用搭建。。。。。。二、原理 产生背景：Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障，难以应用于在线场景 HA NameNode压力过大，
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2024-02-23 11:26:04
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CDH版本HADOOP2.6.0高可用集群搭建一、安装包准备hadoop-2.6.0-cdh5.16.2.tar jdk-8u45-linux-x64 zookeeper-3.4.5-cdh5.16.2.tar二、集群规划hadoop01 hadoop02 hadoop03三、搭建过程1、3台虚拟机配置，以第一台为例**1.1 ip设置[root@hadoop01 ~]# vi /etc/sysc
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2023-09-03 16:25:18
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1. 环境说明软件准备JDK Tar包Mysql RPM及其依赖Mysql JDBC Driver Tar包Clouda RPM及其依赖Parcels文件（CDH，KAFKA等）本文以3台机器为例，sys01-sys03，其中sys01是主节点，其他是从节点2. 开始前2.1 修改主机名并添加到hosts文件# 设置主机名
修改 /etc/sysconfig/network 的HostName
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2024-07-06 19:18:47
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# 如何在Ambari中配置YARN高可用性
在大数据处理场景中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组件。实现YARN的高可用性（HA）可以提高集群的可靠性和可用性。在使用Ambari进行Hadoop集群管理时，下面的步骤将指导你如何配置YARN的高可用性。
## 整体步骤
以下是配置YARN高可用性的详细步骤：
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1、 前言 集群是指把不同的服务器集中在一起，组成一个服务器集合，这个集合给客户端提供一个虚拟的平台，使客户端在不知道服务器集合结构的情况下对这一服务器集合进行部署应用、获取服务等操作。集群是企业应用的主要特点，它可以提供： 高扩展性：可以根据自己业务需求添加任意多的服务器到集群； 高可用性：使用透明的负载均衡和容错机制，对客户端隐藏集群内部的错误。 下图为一传统企业应用集群模式：
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2024-07-11 21:39:30
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CentOS7搭建CDH5.16.2集群 HA高可用机器准备：(这里HA是对HDFS和YARN的高可用)主机名cpu内存bigdata-master018c32Gbigdata-master028c32Gbigdata-datanode018c16Gbigdata-datanode028c16Gbigdata-datanode038c16G基本软件目录（/usr/local/soft）自定义创建一
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2024-05-21 12:44:05
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# HUE集成高可用HBase
HBase是一个高可靠、高可扩展的分布式列式数据库，被广泛应用于大数据领域。HUE是一款开源的Hadoop用户界面，提供了对Hadoop生态系统的可视化管理和操作。本文将介绍如何在HUE中集成并实现高可用的HBase。
## HBase高可用架构
在HBase中，高可用主要通过HBase Master的主备切换来实现。HBase Master是HBase的控制
原创
2023-10-03 10:28:13
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flink on yarn两种方式第一种方式：yarn session 模式，在yarn上启动一个长期运行的flink集群使用 yarn session 模式，我们需要先启动一个 yarn-session 会话，相当于启动了一个 yarn 任务，这个任务所占用的资源不会变化，并且一直运行。我们在使用 flink run 向这个 session 任务提交作业时，如果 session 的资
Flink的HA搭建并不复杂，本质来说就是配置2个jobmanager。本文作为Flink集群部署的补充篇。这篇文章来自网络，向作者尼小摩致敬，概述JobManager 协调每个 Flink 部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。 这会产生单点故障(SPOF)：如果 JobManager 崩溃，则无法提交新作业并且导致运行中的作业运行失
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2024-01-17 21:20:59
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# Konx Yarn Resource 高可用配置指南
在大数据处理和分布式计算中，高可用配置是确保系统稳定性和可靠性的关键。本文将教你如何实现 Konx Yarn Resource 的高可用配置。我们将分步进行，并提供相关命令和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Konx Yarn Resource 高可用配置的基本步骤：
| 步骤 | 描述
HDFS 高可用 Yarn 高可用
原创
2022-12-28 15:22:35
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spark 配置yarn 在此博客文章中，我将解释YARN上Spark的资源分配配置，描述yarn-client和yarn-cluster模式，并包括示例。 Spark可以在YARN中请求两个资源：CPU和内存。 请注意，用于资源分配的Spark配置在spark-defaults.conf中设置，名称类似于spark.xx.xx。 其中一些具有客户端工具（例如spark-submit /
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2023-11-21 15:29:48
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CDH 6.3.2 高可用安装步骤官方安装步骤https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.3/topics/cm_ig_reqs_space.html1、安装准备阿里云服务器5台：CentOS7.6 JDK1.8 Mysql 5.7 CDH-6.3.2相关安装包
IP分别为 192.168.5.8 , 192.168.5.9
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2023-10-15 23:50:31
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创
2021-09-10 18:04:32
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目录修改xml配置conf启动HA修改xml配置conf启动HA
原创
2022-01-16 11:00:48
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# Flink on Yarn高可用安装配置
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，可以处理大规模的数据流。在生产环境中，通常需要将Flink部署在YARN集群上以实现高可用性。本文将介绍如何安装和配置Flink在YARN上实现高可用的部署。
## 系统环境准备
在开始之前，请确保您的集群上安装了以下软件：
- Java 8 或更高版本
- Hadoop 2.7 或更高版本（包
基于 YARN 模式配置 Flink 高可用
在大数据处理领域，Apache Flink 作为流式处理的重要框架，其高可用性是确保业务连续性的重要一环。将 Flink 部署在 YARN 模式下，可以借助 YARN 的资源管理功能，实现对任务的高可用性。接下来，我们将详细介绍如何实现“基于 YARN 模式配置 Flink 高可用”的过程。
### 环境准备
#### 软硬件要求
在开始之前，
zookeeper设计步骤 设计path 节点的路径 选择znode类型 普通节点、临时节点等 设计znode数据 节点中的数据 设计watch 节点的监听事件以及对应的处理 ZK实现主备切换架构 1、设计2个临时节点 master slave 2、master节点挂掉时 slave升级master 3、由于切换时可能会数据冲突，master节
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2023-06-06 01:15:36
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本篇是基于Flink1.16对老版本(Flink1.12以下)高可用原理、以Standalone模式下的WebMonitorEndpoint为例的一篇更新 本篇聚焦于Zookeeper的高可用原理。1. leader的选取分布式任务调度系统往往是一个服务集群，但是为了防止任务重复执行，通常只有一个leader去任务池里取任务，leaderLatch和leaderSelector 就是Curator
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2023-11-03 10:25:45
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