大数据成长之路-- hadoop集群的部署(3)HDFS新增节点

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据成长之路-- hadoop集群的部署(3)HDFS新增节点

大数据成长之路-- hadoop集群的部署(3)

6、HDFS新增节点

服役新数据节点

目标:掌握HDFS新添加节点到集群的步骤

需求基础:

随着公司业务的增长,数据量越来越大,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。
准备新节点

第一步:复制一台新的虚拟机出来

将我们纯净的虚拟机复制一台出来,作为我们新的节点    

第二步:修改mac地址以及IP地址

修改mac地址命令

vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

修改ip地址命令

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

第三步:关闭防火墙,关闭selinux

关闭防火墙

service iptables stop

关闭selinux

vim /etc/selinux/config

第四步:更改主机名

更改主机名命令

vim /etc/sysconfig/network

第五步:四台机器更改主机名与IP地址映射

四台机器都要添加hosts文件

vim /etc/hosts
192.168.52.100 node01.hadoop.com  node01
192.168.52.110 node02.hadoop.com  node02
192.168.52.120 node03.hadoop.com  node03
192.168.52.130 node04.hadoop.com  node04

第六步:node04服务器关机重启并生成公钥与私钥

node04执行以下命令关机重启

reboot 

node04执行以下命令生成公钥与私钥

ssh-keygen

node04执行以下命令将node04的私钥拷贝到node01服务器

ssh-copy-id  node04
ssh-copy-id  node03
ssh-copy-id  node02
ssh-copy-id  node01
scp authorized_keys  node04:$PWD

第七步:node04安装jdk

node04统一两个路径

mkdir -p /export/softwares/
mkdir -p /export/servers/

然后解压jdk安装包,配置环境变量,或将集群中的java安装目录拷贝一份,并配置环境变量。

第八步:解压hadoop安装包

在node04服务器上面解压hadoop安装包到/export/servers

node01执行以下命令将hadoop安装包拷贝到node04服务器

cd /export/softwares/
scp hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-自己编译后的版本.tar.gz node04:$PWD

第九步:将node01关于hadoop的配置文件全部拷贝到node04

node01执行以下命令,将hadoop的配置文件全部拷贝到node04服务器上面

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/
scp ./* node04:$PWD

服役新节点具体步骤

第一步:创建dfs.hosts文件

在node01也就是namenode所在的机器的/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

[root@node01 hadoop]# cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
[root@node01 hadoop]# touch dfs.hosts
[root@node01 hadoop]# vim dfs.hosts

添加如下主机名称(包含新服役的节点)

node01
node02
node03
node04

第二步:node01编辑hdfs-site.xml添加以下配置

在namenode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

node01执行以下命令

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml
<property>
                <name>dfs.hosts</name>
                <value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
        </property>

第三步:刷新namenode

node01执行以下命令刷新namenode

[root@node01 hadoop]# hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful

第四步:更新resourceManager节点

node01执行以下命令刷新resourceManager

[root@node01 hadoop]# yarn rmadmin -refreshNodes
19/03/16 11:19:47 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node01/192.168.52.100:8033

第五步:namenode的slaves文件增加新服务节点主机名称

node01编辑slaves文件,并添加新增节点的主机,更改完后,slaves文件不需要分发到其他机器上面去

node01执行以下命令编辑slaves文件

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim slaves
node01
node02
node03
node04

第六步:单独启动新增节点

node04服务器执行以下命令,启动datanode和nodemanager

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

第七步:浏览器查看

http://node01:50070/dfshealth.html#tab-overview
http://node01:8088/cluster

第八步:使用负载均衡命令,让数据均匀负载所有机器

node01执行以下命令

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
sbin/start-balancer.sh


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
目录
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
42 0
|
10天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
45 2
|
11天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
45 1
|
2天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
【赵渝强老师】部署Hadoop的本地模式
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法,包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤,并通过一个简单的WordCount程序示例,演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
|
28天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
50 1
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
52 2
|
30天前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
133 6
|
1月前
|
SQL 分布式计算 监控
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
Hadoop-20 Flume 采集数据双写至本地+HDFS中 监控目录变化 3个Agent MemoryChannel Source对比
59 3
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
32 4
下一篇
无影云桌面