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Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群。
Hadoop集群的部署方式分为三种,分别是单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
(1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的主要角色有:NameNode(一个,master)、DataNode(若干,slave)和SecondaryNameNode(一个)。
(2)YARN集群:负责海量数据运算的资源调度,集群中的角色主要有:ResourceManager(一个,master)和NodeManager(若干,slave)。
(1)单机模式:又称为独立模式,在该模式下,无需运行任何守护进程,所有的程序都在单个JVM上执行。单机模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常方便,所以一般情况下,该模式在学习或者开发阶段调试使用。
(2)伪分布式模式:Hadoop程序的守护进程运行在一台主机节点上,通常使用伪分布式模式来调试Hadoop分布式程序的代码,以及程序执行是否正确,伪分布式是完全分布式模式的一个特例。
(3)完全分布式模式:Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上,不同节点担任不同的角色,在实际应用开发中,通常使用该模式构建企业级Hadoop系统。
hostnamectl set-hostname hadoop000

tzselect

3.安装JDK
wget https://download.oracle.com/java/19/latest/jdk-19_linux-x64_bin.tar.gz
因为个人习惯故用 -C 参数选择解压到指定路径
tar -zxvf jdk-19_linux-x64_bin.tar.gz -C /home/currify/software/jdk
修改系统配置文件
vim /etc/profile
在结尾添加如下代码段(第二行JAVA_HOME后接JDK安装路径)
export PATH=$PATH:JAVA_HOME/bin
export JAVA_HOME=/home/currify/software/jdk/jdk-19.0.1
export CLASSPATH=$:CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/

生效环境变量
source /etc/profile
检查JDK是否安装成功
java -version

SSH为Security Shell(安全外壳协议)的缩写。
SSH是一种网络协议,用于计算机之间的加密登录。很多ftp、pop和telent在本质上都是不安全的,因为它们在网络上用明文传送口令和数据,很多不法分子非常容易就可以截获这些口令和数据。
SSH就是专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。
安装ssh服务
yum install openssh-server

开启ssh服务
systemctl start sshd
生成密钥对
ssh-keygen
或者
ssh-keygen -t rsa

将公钥文件放置到授权列表文件authorized_keys中
cp id_rsa.pub authorized_keys

修改授权列表文件authorized_keys的权限
chmod 600 authorized_keys

验证是否成功配置ssh免密
ssh hadoop000

wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C /home/currify/software/hadoop
(1)bin:存放操作Hadoop相关服务(HDFS、YARN)的脚本,但是通常使用sbin目录下的脚本。
(2)etc:存放Hadoop配置文件。
(3)include:对外提供的编程库头文件(具体动态库和静态库在lib目录中)。
(4)lib:该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库。
(5)libexec:各个服务对应的shell配置文件所在的目录。
(6)sbin:该目录存放Hadoop管理脚本,主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。
(7)share:Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录。
(1)一种是只读的默认配置文件,包括core-default、hdfs-default.xml、mapred-default.xml和yarn-default.xml,这些文件包含了Hadoop系统各种默认配置参数。
(2)另一种是Hadoop集群自定义配置时编辑的配置文件,包括hadoop-env.sh、yarn-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml和slaves共7个文件,可以根据需要在这些文件中对默认配置文件中的参数进行修改,Hadoop会优先选择这些配置文件中的参数。
配置文件 功能描述 hadoop-env.sh 配置Hadoop运行所需的环境变量 yarn-env.sh 配置YARN运行所需的环境变量 core-site.xml Hadoop核心全局配置文件,可在其它配置文件中引用该文件 hdfs-site.xml HDFS配置文件,继承core-site.xml配置文件 mapred-site.xml MapReduce配置文件,继承core-site.xml配置文件 yarn-site.xml YARN配置文件,继承core-site.xml配置文件 slaves Hadoop集群所有从节点(DataNode和NodeManager)列表
设置 HADOOP 环境变量
vim ~/.bashrc
在最后添加
# Hadoop Environment Variables
export HADOOP_HOME=/home/currify/software/jdk/jdk-19.0.1
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
生效环境变量
source ~/.bashrc
配置环境变量hadoop-env.sh
vim /home/currify/software/hadoop/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/currify/software/jdk/jdk-19.0.1

配置核心组件core-site.xml
vim /home/currify/software/hadoop/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/core-site.xml
将以下内容添加
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/soft/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

配置核心组件hdfs-site.xml
该文件主要用于配置HDFS相关的属性,例如复制因子(即数据块的副本数)、NameNode和DataNode用于存储数据的目录等。在完全分布式模式下,默认的块副本是3份。
vim /home/currify/software/hadoop/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml
将以下内容加入
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/soft/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/soft/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<!--这里是你自己的ip,端口默认-->
<value>dfs://localhost:50070</value>
</property>
</configuration>

vim /etc/profile
在底部加入
export HADOOP_HOME=/home/currify/software/hadoop/hadoop-3.3.4
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
生效环境变量
source /etc/profile
检查是否安装成功
hadoop version

初次启动HDFS集群时,必须对主节点进行格式化处理
hdfs namenode -format

启动NameNode
hdfs namenode start
启动DataNode
hdfs datanode start
配置环境变量yarn-env.sh,加入JDK路径
export JAVA_HOME=/home/currify/software/jdk/jdk-19.0.1
配置mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker.http.address</name>
<value>0.0.0.0:50030</value>
</property>
<property>
<name>mapred.task.tracker.http.address</name>
<value>0.0.0.0:50060</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.admin.user.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_COMMON_HOME</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_COMMON_HOME</value>
</property>
</configuration>
配置yarn-site.xml
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<!-- 自己的ip端口默认 -->
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
单节点逐个启动YARN集群进行测试
yarn resourcemanager start
yarn nodemanager start
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我有一个涉及多台机器、消息队列和事务的问题。因此,例如用户点击网页,点击将消息发送到另一台机器,该机器将付款添加到用户的帐户。每秒可能有数千次点击。事务的所有方面都应该是容错的。我以前从未遇到过这样的事情,但一些阅读表明这是一个众所周知的问题。所以我的问题。我假设安全的方法是使用两阶段提交,但协议(protocol)是阻塞的,所以我不会获得所需的性能,我是否正确?我通常写Ruby,但似乎Redis之类的数据库和Rescue、RabbitMQ等消息队列系统对我的帮助不大——即使我实现某种两阶段提交,如果Redis崩溃,数据也会丢失,因为它本质上只是内存。所有这些让我开始关注erlang和
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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