Hadoop3.1.3集群搭建
当Hadoop采用分布式模式部署和运行时,存储采用分布式文件系统HDFS,而且,HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。这时,数据就可以分布到多个节点上,不同数据节点上的数据计算可以并行执行,这时的MapReduce分布式计算能力才能真正发挥作用。
我们使用三个虚拟机节点来搭建集群环境:
| ip | 主机名 | 功能 |
|---|---|---|
| 192.168.36.121 | hadoop1 | NameNode DataNode ResourceManager NodeManager |
| 192.168.36.122 | hadoop2 | DataNode NodeManager |
| 192.168.36.123 | hadoop3 | SecondryNameNode DataNode NodeManager |
分别在上述的节点上修改hosts文件,增加IP和主机名的映射关系:
# 打开hosts文件
vim /etc/hosts
# 添加如下内容
192.168.36.121 hadoop1
192.168.36.122 hadoop2
192.168.36.123 hadoop3
另外,Hadoop 集群运行需要 Java 运行环境,所以,在各个节点上需要安装 JDK!
注意:以下步骤均在hadoop1节点上进行操作,特殊说明除外!
hadoop-3.1.3.tar.gzhadoop官网下载:https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.1.3/hadoop-3.1.3.tar.gz
将下载好的 hadoop-3.1.3.tar.gz 上传到 hadoop1 虚拟机节点 /opt/module 目录下。
cd /opt/module
# 解压
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz
# 修改目录名
mv hadoop-3.1.3 hadoop
path变量vim ~/.bashrc
# 添加如下内容:
export PATH=$PATH:/opt/module/hadoop/bin:/opt/module/hadoop/sbin
# :wq! 保存退出后执行如下命令,使配置生效
source ~/.bashrc
cd /opt/module/hadoop/etc/hadoop
hadoop-env.shvim hadoop-env.sh
# 添加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131
workersvim workers
# 将localhost去掉添加如下内容
hadoop1
hadoop2
hadoop3
注意:需要把所有数据节点的主机名写入该文件,每行一个,默认为
localhost(即把本机作为数据节点),所以,在伪分布式配置时,就采用了这种默认的配置,使得节点既作为名称节点也作为数据节点。在进行分布式配置时,可以保留localhost,让hadoop1节点同时充当名称节点和数据节点,或者也可以删掉localhost这行,让hadoop1节点仅作为名称节点使用。
core-site.xml<!--修改为如下内容:-->
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop1:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/opt/module/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>
hdfs-site.xmldfs.replication的值还是设置为 3, 也就是说,一份数据保存三份副本,Hadoop的分布式文件系统HDFS一般都是采用冗余存储。
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop1:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/module/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/module/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml<!--修改为如下内容:-->
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop1:19888</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop</value>
</property>
</configuration>
yarn-site.xml<!--修改为如下内容:-->
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
/opt/module/hadoop复制到其他节点上cd /opt/module
rm -r ./hadoop/tmp # 删除 Hadoop 临时文件
rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件
tar -zxcf hadoop.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制
scp ./hadoop.tar.gz hadoop2:/opt/module
scp ./hadoop.tar.gz hadoop3:/opt/module
cd /opt/module
rm -r ./hadoop # 删掉旧的(如果存在)
tar -zxvf hadoop.tar.gz
首次启动Hadoop集群时,需要先在hadoop1节点执行名称节点的格式化(只需要执行这一次,后面再启动Hadoop时,不要再次格式化名称节点)
hdfs namenode -format
Hadoop集群需要在hadoop1节点上进行
# 启动hdfs
start-dfs.sh
# 启动yarn
start-yarn.sh
# 启动历史服务
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
通过命令jps可以查看各个节点所启动的进程。如果已经正确启动,则在hadoop1节点上可以看到NameNode、ResourceManager、和JobHistoryServer以及DataNode和NodeManager进程
在其他两个节点可以看到DataNode和NodeManager进程,在hadoop3节点上还可以看到SecondryNameNode进程
缺少任一进程都表示出错。
在执行过程中,可以在Linux系统中打开浏览器,在地址栏输入http://hadoop1:8088/cluster,通过Web界面查看任务进度,在Web界面点击 Tracking UI 这一列的History连接,可以看到任务的运行信息。
Hadoop集群关闭Hadoop集群,需要在hadoop1节点执行如下命令:
stop-yarn.sh
stop-dfs.sh
mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
至此,就顺利完成了Hadoop集群搭建。
微信公众号:扫描下方二维码或 搜索 笑看风云路 关注

我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本,可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中?您能否举例说明如何做到这一点?提前谢谢你。 最佳答案 首先,您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后,在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
我已经在Sinatra上创建了应用程序,它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择,是开发还是生产,一些方法的逻辑应该改变,这取决于部署类型。是否有任何想法,如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现? 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
之前在培训新生的时候,windows环境下配置opencv环境一直教的都是网上主流的vsstudio配置属性表,但是这个似乎对新生来说难度略高(虽然个人觉得完全是他们自己的问题),加之暑假之后对cmake实在是爱不释手,且这样配置确实十分简单(其实都不需要配置),故斗胆妄言vscode下配置CV之法。其实极为简单,图比较多所以很长。如果你看此文还配不好,你应该思考一下是不是自己的问题。闲话少说,直接开始。0.CMkae简介有的人到大二了都不知道cmake是什么,我不说是谁。CMake是一个开源免费并且跨平台的构建工具,可以用简单的语句来描述所有平台的编译过程。它能够根据当前所在平台输出对应的m
1.postman介绍Postman一款非常流行的API调试工具。其实,开发人员用的更多。因为测试人员做接口测试会有更多选择,例如Jmeter、soapUI等。不过,对于开发过程中去调试接口,Postman确实足够的简单方便,而且功能强大。2.下载安装官网地址:https://www.postman.com/下载完成后双击安装吧,安装过程极其简单,无需任何操作3.使用教程这里以百度为例,工具使用简单,填写URL地址即可发送请求,在下方查看响应结果和响应状态码常用方法都有支持请求方法:getpostputdeleteGet、Post、Put与Delete的作用get:请求方法一般是用于数据查询,
在VMware16.2.4安装Ubuntu一、安装VMware1.打开VMwareWorkstationPro官网,点击即可进入。2.进入后向下滑动找到Workstation16ProforWindows,点击立即下载。3.下载完成,文件大小615MB,如下图:4.鼠标右击,以管理员身份运行。5.点击下一步6.勾选条款,点击下一步7.先勾选,再点击下一步8.去掉勾选,点击下一步9.点击下一步10.点击安装11.点击许可证12.在百度上搜索VM16许可证,复制填入,然后点击输入即可,亲测有效。13.点击完成14.重启系统,点击是15.双击VMwareWorkstationPro图标,进入虚拟机主
注意:本文主要掌握DCN自研无线产品的基本配置方法和注意事项,能够进行一般的项目实施、调试与运维AP基本配置命令AP登录用户名和密码均为:adminAP默认IP地址为:192.168.1.10AP默认情况下DHCP开启AP静态地址配置:setmanagementstatic-ip192.168.10.1AP开启/关闭DHCP功能:setmanagementdhcp-statusup/downAP设置默认网关:setstatic-ip-routegeteway192.168.10.254查看AP基本信息:getsystemgetmanagementgetmanaged-apgetrouteAP配
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的,针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架⽀持⽅⾯的不⾜,提出了全新的资源管理框架YARN. ApacheYARN(YetanotherResourceNegotiator的缩写)是Hadoop集群的资源管理系统,负责为计算程序提供服务器计算资源,相当于⼀个分布式的操作系统平台,⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现,但是因为具有⾜够的通⽤性,同样可以⽀持其他的分布式计算模
我是ruby的新手,正在配置IRB。我喜欢pretty-print(需要'pp'),但总是输入pp来漂亮地打印它似乎很麻烦。我想做的是默认情况下让它漂亮地打印出来,所以如果我有一个var,比如说,'myvar',然后键入myvar,它会自动调用pretty_inspect而不是常规检查。我从哪里开始?理想情况下,我将能够向我的.irbrc文件添加一个自动调用的方法。有什么想法吗?谢谢! 最佳答案 irb中默认pretty-print对象正是hirb被迫去做。Theseposts解释hirb如何将几乎所有内容转换为ascii表。虽
我想在IRB中浏览文件系统并让提示更改以反射(reflect)当前工作目录,但我不知道如何在每个命令后进行提示更新。最终,我想在日常工作中更多地使用IRB,让bash溜走。我在我的.irbrc中试过这个:require'fileutils'includeFileUtilsIRB.conf[:PROMPT][:CUSTOM]={:PROMPT_N=>"\e[1m:\e[m",:PROMPT_I=>"\e[1m#{pwd}>\e[m",:PROMPT_S=>"FOO",:PROMPT_C=>"\e[1m#{pwd}>\e[m",:RETURN=>""}IRB.conf[:PROMPT_MO
我正在使用Ruby/Mechanize编写一个“自动填写表格”应用程序。它几乎可以工作。我可以使用精彩CharlesWeb代理以查看服务器和我的Firefox浏览器之间的交换。现在我想使用Charles查看服务器和我的应用程序之间的交换。Charles在端口8888上代理。假设服务器位于https://my.host.com。.一件不起作用的事情是:@agent||=Mechanize.newdo|agent|agent.set_proxy("my.host.com",8888)end这会导致Net::HTTP::Persistent::Error:...lib/net/http/pe