## Hadoop集群基于什么模式 Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源框架,它采用了分布式计算的方式来处理数据。Hadoop集群是由多台计算机组成的,每台计算机都是一个节点,节点之间通过网络连接进行通信和数据交换。在Hadoop集群中,有两种常见的模式:单节点模式和多节点模式。 ### 单节点模式 在单节点模式下,Hadoop集群只有一个节点。这个节点既充当了NameNode(负责管
原创 2023-08-29 12:50:39
34阅读
# 如何在Hadoop集群上搭建Flink Standalone环境 Flink是一种流处理框架,常与Hadoop集群搭配使用以充分利用Hadoop的数据存储能力。在这篇文章中,我将带你一步一步地实现在Hadoop集群上搭建Flink Standalone环境的流程。 ## 流程概览 以下是搭建Flink Standalone的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |------|-----
原创 8月前
104阅读
# 基于Zookeeper搭建高可用Hadoop集群 ## 引言 在大数据领域,Hadoop是一个被广泛使用的分布式数据处理框架。然而,Hadoop的高可用性一直是一个挑战。为了解决这个问题,我们可以使用Zookeeper来搭建一个高可用的Hadoop集群。本文将介绍如何使用Zookeeper来实现Hadoop集群的高可用性,并提供相应的代码示例。 ## Hadoop集群的高可用性 在理解
原创 2023-10-14 11:19:29
177阅读
基于ZooKeeper的Hadoop HA集群搭建
原创 2018-01-25 20:58:18
1110阅读
一、高可用简介Hadoop高可用(HighAvailability)分为HDFS高可用和YARN高可用,两者的实现基本类似,但HDFSNameNode对数据存储及其一致性的要求比YARNResourceManger高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解:1.1高可用整体架构HDFS高可用架构如下:图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-u
原创 精选 2019-06-20 10:53:26
10000+阅读
1点赞
1评论
本文档以word附件保存在CSDN中,格式更方便查看:http://download.csdn.net/download/yameing/8011891 一、 规划 1. 准备安装包 JDK:http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u67-b01/j
转载 2017-07-18 08:02:00
251阅读
2评论
微信公众号:小康新鲜事儿文章目录​​一、前置准备​​​​二、集群规划​​​​三、集群配置​​​​1. hadoop-env.sh​​​​2. core-site.xml​​​​3. hdfs-site.xml​​​​4. mapred-site.xml​​​​5. yarn-site.xml​​​​6. slaves​​​​四、启动集群(初始化工作)​​​​1. 启动3个Zookeeper​​​​
原创 2021-12-08 10:54:51
813阅读
在上一篇文章中,我们介绍了推荐系统的主要工作流程。在接下来的文章中,我们会详细分析推荐系统中的过滤技术。推荐系统中不同的过滤技术推荐系统要想为用户提供切实有用的推荐服务,高效、准确的推荐技术至关重要,也就是说,理解不同推荐过滤技术的特征和潜力至关重要。下图显示了推荐系统中不同的过滤技术: 推荐过程中不同的过滤技术 基于内容的过滤技术(Content-based f
一、高可用简介Hadoop高可用(HighAvailability)分为HDFS高可用和YARN高可用,两者的实现基本类似,但HDFSNameNode对数据存储及其一致性的要求比YARNResourceManger高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解:1.1高可用整体架构HDFS高可用架构如下:图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-u
原创 2019-09-17 13:04:00
760阅读
zookeeper集群的搭建非常简单,随便网上一搜都几百篇搭建教程,本来不想写这文章的,但后来想想还是为学习留下一点记录吧。步骤:从网上下载zookeeper包并解压修改zookeeper配置文件把zookeeper文件夹拷贝到集群其他服务器(节点)新建dataDir目录和myId文件启动zookeeper,搭建成功一、下载zookeeper地址:https://www-us.apache.org
转载 2024-01-15 08:46:02
28阅读
Hadoop HA集群模式安装一、Hadoop HA集群模式安装1、实验目的2、实验环境3、软件版本4、实验过程5、实验心得 一、Hadoop HA集群模式安装1、实验目的1、完成hadoop高可用完全分布模式的安装 2、Hadoop的相关服务服务进程能够正常启动 3、HDFS能够正常使用 4、Mapreduce示例程序能够正常运行2、实验环境1、五台独立虚拟机 2、主机之间有效的网络连接 3、
Hadoop云盘项目总结0. 项目介绍介绍视频: 基于Hadoop搭建HA高可用网盘系统 搭建过程: 我的搭建过程 小组成员的搭建过程 项目地址待完善后会发出来 技术栈:HDFS、Sqoop、Flume、Ganglia、Azkaban、Zookeeper、Redis、Nginx、Docker、Vue-Cli **实现功能:**使用 Hadoop 搭建 HA 集群实现网盘系统,前端采用
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
转载 2023-07-12 12:57:35
124阅读
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
转载 2024-05-16 21:01:32
23阅读
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。
转载 2023-08-21 10:35:01
80阅读
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
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
转载 2023-09-22 12:57:04
55阅读
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
转载 2023-09-20 11:59:47
101阅读
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
转载 2023-07-30 15:53:33
109阅读
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
转载 2023-07-24 13:56:11
223阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5