1. Hadoop集群部署规划 全分布模式下部署Hadoop集群时，最低需要两台机器，一个主节点和一个从节点。本书拟将Hadoop集群运行在Linux上，将使用三台安装有Linux操作系统的机器，主机名分别为hadoop_base、hadoop_copy1、hadoop_copy2，其中hadoop_base作为主节点，hadoop_copy1和hadoop_copy2作为从节点。具体Hadoop集群部署规划表如表1-2所示。2.准备机器。编者使用VMwareWorkstationPro共安装了3台CentOS虚拟机，分别为hadoop_base、hadoop_copy1、hado
有什么方法可以获取集群上存活(运行)、提交、失败的不同作业的详细统计信息？我还想获得每个作业的插槽利用率和每个队列的资源利用率。HadoopResourceManager的Web控制台已经做到了这一点，但我想要一些工具(具有更好的表示)或一些可以派生相同的java库。 最佳答案 尝试http://host:port/jmx以JSON格式获取(相应资源的)JMX的响应。如果您想要与工作相关的统计信息，请使用:http://:50030/jmx(在Hadoop1中，我不确定Hadoop2)。
我正在评估各种系统监控工具，以便使用其中一个来监控我的hadoop集群。我印象深刻的工具之一是collectl。几天以来我一直在研究它。我正在努力寻找如何在使用colmux时聚合collectl捕获的指标？比如说，我的hadoop集群中有10个节点，每个节点都将collectl作为服务运行。使用colmux我可以看到单个View中每个节点的性能指标(单行和多行格式)。太棒了!但是，如果我正在考虑集群中所有节点上的CPU、IO等聚合，该怎么办？那就是我要找的通过将每个节点的性能指标聚合到相应的集群中，我的集群整体表现如何数字，从而为我提供集群级指标而不是节点级指标。非常感谢任何帮助。谢谢
环境centos73台虚拟机(vagrant创建的)node1=192.168.3.51,node2=192.168.3.61,node3=192.168.3.62第一步：下载tar.gz文件，并且解压，我的是解压到/usr/local/#node1、node2、node3采用安装包安装wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.5.2-linux-x86_64.tar.gzwgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/ela
我有一个运行单独的小型spark程序的java程序，那么如何让我的java程序在集群上运行小型spark模块/程序？例如:我有一个程序名executor(java程序)。和一些spark程序--添加两个数字--减去两个数字那么我如何从我的java程序(在这种情况下为执行程序)在Cluster上运行这些spark程序。谢谢!!! 最佳答案 检查sparkjobserver项目，让您创建共享上下文并从rest接口(interface)执行作业:https://github.com/spark-jobserver/spark-jobser
我们正在寻找一个自动化脚本的可能性，我们可以给出我们需要多少主节点和数据节点，它会配置一个集群。可能在属性文件中提供凭据。目前我们的做法是登录控制台配置Hadoop集群。如果能有一种自动化的方法来解决它，那就太好了。 最佳答案 我已经看到使用Foreman做得非常好,Chef,和AmbariBlueprints.Foreman用于配置VM，Chef脚本用于安装Ambari、配置Ambari蓝图，并使用蓝图创建集群。 关于hadoop-使用自动化脚本配置AWS集群，我们在StackOver
我最近部署了大数据集群。在这方面，我使用了ApacheKafka和zookeeper。但是我仍然不了解它在集群中的用法。什么时候需要两者以及出于什么目的？ 最佳答案 我在这里简化概念。您可以在此处找到详细说明articleKafka是一种快速、可扩展、本质上分布式的设计、分区和复制的提交日志服务。它具有独特的设计。特定类型的消息流被定义为主题。生产者可以是任何可以向主题发布消息的人。然后，发布的消息存储在一组称为代理或Kafka集群的服务器中。消费者可以订阅一个或多个主题，并通过从代理中提取数据来消费发布的消息。ZooKeeper是
我想知道一些参数来加速我的YARN集群上的Spark作业。我有以下Spark/YARN配置，但我对执行速度不满意。我有很多未使用的vcores和内存。Spark配置:-spark.yarn.am.cores=2-spark.executor.memory=5g-spark.executor.cores=8yarn配置:-yarn.nodemanager.resource.memory-mb=31744-yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=15-yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=31744从图片来看，在节点3和
如何在不使用Cloudera管理器的情况下在100节点集群上安装ClouderaCDH？在集群中的每个节点上手动安装和配置CDH是一项艰巨的任务。使用哪些工具和技术来自动化生产中的任务？ 最佳答案 CDH支持基于Parcel和基于Package的安装。如果您愿意，可以使用Puppet/Chef这些类型的配置管理工具来进行基于包的安装。但是，推荐的方式是使用ClouderaManager进行基于Parcel的安装。ClouderaManager提供了许多OOTB功能，包括监控、配置版本控制、基于向导的安全配置、滚动升级等。如果您不使用
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