猜测这已经做了很多次，但我找不到一个明确的答案，所以我呼吁你的专业知识以获得更好的解决方案:目标:我正在设置一个中等规模的RHELHadoop集群，并希望自动配置所有节点之间的SSH连接。在第一个节点上，我在文件“remote_ips”中有一个所有IP的列表，并且在文件“hduser_pw”(chmod600)中有hduser密码。第1步)在每个主机上创建“hduser_pw”密码文件forxin$(catremote_ips);做sshpass-p$(cathduser_pw)ssh-oStrictHostKeyChecking=nohduser@$x"echo$(cathduser
我想将大量文件从HDFS发送到GoogleStorage(GS)。所以我想在这种情况下使用distcp命令。hadoopdistcp-libjars-mhdfs://:/gs:///我还需要在core-site.xml中指定*.p12key文件才能访问GS。我需要将此文件分发到集群中的所有节点。google.cloud.auth.service.account.keyfile/opt/hadoop/conf/gcskey.p12我不想手动完成。分发key文件的最佳做法是什么？ 最佳答案 有一个泛型参数-filesspecifycom
我们正在寻找一种可行的方法来使用OpenShift(基于Docker)配置Hadoop生态系统集群。我们希望使用Hadoop生态系统的服务构建集群，即HDFS、YARN、Spark、Hive、HBase、ZooKeeper等。我的团队一直将HortonworksHDP用于本地硬件，但现在将切换到基于OpenShift的基础架构。HortonworksCloudbreak似乎不适合基于OpenShift的基础设施。我找到了this描述了将YARN集成到OpenShift中的文章，但似乎没有更多可用信息。在OpenShift上配置Hadoop生态系统集群的最简单方法是什么？手动添加所有服务
我正在Azure的Hadoop中创建一个多节点(1主和3从)集群，我认为所有的设置都已经完成，但是当我运行一个测试文件时，它遇到了与Stackoverflow中其他人类似的问题，我已经尝试了他们的解决方案，但是，这个问题仍然无法解决。谁能帮助我，我在这个问题上卡了几天org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException):File/benchmarks/TestDFSIO/io_control/in_file_test_io_0couldonlybereplicatedto0nodesinsteadofminReplicat
我正在开发一个spark项目，我正在使用具有以下配置的3个节点的hadoop集群:8coresand16goofRam(Namenode,ApplicationMaster,nodemanagerandsparkmasterandworker).4coresand8goofRam(datanode,nodemanagerandworker)Ram的4cores和4go(datanode、nodemanager和worker)所以我使用以下配置:pyspark--masteryarn-client--driver-memory3g--executor-memory1g--num-exec
我正在尝试通过笔记本电脑上安装的intelliJ在本地连接到hdfs。我正在尝试连接的集群是使用边缘节点进行Kerberized化的。我为边缘节点生成了一个key表，并在下面的代码中进行了配置。我现在可以登录到边缘节点了。但是当我现在尝试访问名称节点上的hdfs数据时，它会抛出错误。下面是试图连接到hdfs的Scala代码:importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.fs.{FileSystem,Path}importor
我刚刚从Spark本地设置迁移到Spark独立集群。显然，加载和保存文件不再有效。我了解我需要使用Hadoop来保存和加载文件。我的Spark安装是spark-2.2.1-bin-hadoop2.7问题1:我仍然需要单独下载、安装和配置Hadoop以与我的独立Spark集群一起工作，我是否正确？问题2:使用Hadoop运行和使用Yarn运行有什么区别？...哪个更容易安装和配置(假设数据负载相当轻)？ 最佳答案 A1。正确的。你提到的包只是打包了指定版本的hadoop客户端，如果你想使用hdfs，你仍然需要安装hadoop。A2。使
Zookeeper集群架构集群角色Leader：领导者事务请求（写操作）的唯一调度者和处理者，保证集群事务处理的顺序性；集群内部各个服务器的调度者。对于create、setData、delete等有写操作的请求，则要统一转发给leader处理，leader需要决定编号、执行操作，这个过程称为事务。Follower:跟随者处理客户端非事务（读操作）请求（可以直接响应），转发事务请求给Leader；参与集群Leader选举投票。Observer:观察者对于非事务请求可以独立处理（读操作），对于事务性请求会转发给leader处理。Observer节点接收来自leader的inform信息，更新自己的
前言在持续集成和部署中，我们通常需要部署多个实例或组件到Kubernetes集群中。通过Jenkins的管道脚本，我们可以自动化这个过程。在本文中，我将演示如何使用JenkinsPipeline及单个YAML模板文件（.tpl）来部署多个类似的Kubernetes组件，而不需要为每个组件提供单独的模板文件。问题背景参照：JenkinsPipeline脚本优化实践：从繁琐到简洁批量生成Kubernetes部署模板：从1到20顺序模板pipeline{agentnone//Usenoneatthetoplevel,eachstagewilldefineitsownagent.environment
我愿意使用virtualbox运行一个12节点的Hadoop集群。我有3台真实机器，每台机器在虚拟框内运行4个数据节点节点。我能够使用LAN线连接2台机器并能够制作8节点集群。现在我必须通过交换机连接第三台机器，这样我才能运行一个12节点的集群。我的NameNode的RAM是1GB，所有数据节点都是512MB。我在所有机器上都使用64位核心i3处理器，每个节点的容量为8GB。我的问题是我可以将下面提到的交换机用于我的网络拓扑吗？http://www.flipkart.com/d-link-5-port-10-100base-t-unmanaged-switch-network/p/it
