大数据||hadoop分布式集群安装

简介: 集群前先计划虚拟机,看文章大数据||Hadoop分布式部署虚拟机基于伪分布式环境安装进行展开规划机器与服务()HDFS 文件系统YARN “云操作系统”JobHistoryServer 历史服务监控修改配置文件,设置服务运行...

集群前先计划虚拟机,看文章大数据||Hadoop分布式部署虚拟机

  • 基于伪分布式环境安装进行展开
    规划机器与服务()
    HDFS 文件系统
    YARN “云操作系统”
    JobHistoryServer 历史服务监控
  • 修改配置文件,设置服务运行机器节点()
  • 分发HADOOP安装包至各个机器节点
  • 依据官方集群安装文档,分别启动各节点相应服务
  • 测试 HDFS 、YARN、 MapReduce ,Web UI 监控集群()
  • 配置主节点至各从节点 SSH 无密钥登陆
  • 集群基准测试(实际环境必须的,面试题)

系统基本环境配置

规划机器与服务

copy 伪分布模式步骤
image.png
配置hdfs
  • 配置jdk。


  • 配置hdfs的nameNode地址



  • 配置hadoop数据存储目录及垃圾回收时间

创建hadoop数据存储目录 mkdir -p /opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp


  • 配置secondaryNameNode

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

  • 配置集群 slaves

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/slaves


yarn配置
  • yarn的环境变量配置 。

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-env.sh


  • resourceManager配置

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml


  • 配置集群slaves

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/slaves


配置MapReduce
  • mapReduce环境变量

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/mapred-env.sh


  • 配置jobhistoryserver

vi /opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/mapred-site.xml


分发Hadoop安装包至各个机器节点

  • 首先删除doc文件,此文件夹不需要分发


  • 从主节点(131)到从节点(132,133)无密码登入及测试


ssh-copy-id hadoop-senior02.beifeng.com
ssh-copy-id hadoop-senior03.beifeng.com
说明:ssh-copy-id命令可以把本地主机的公钥复制到远程主机的authorized_keys文件上,ssh-copy-id命令也会给远程主机的用户主目录(home)和~/.ssh, 和~/.ssh/authorized_keys设置合适的权限


  • 分发hadoop安装包到子节点(132,133node节点)

命令scp(ssh copy)
scp -r ./hadoop-2.5.0 root@hadoop-senior02.beifeng.com:/opt/app/
scp -r ./hadoop-2.5.0 root@hadoop-senior03.beifeng.com:/opt/app/

yarn(132)无密码登入

  • 删除复制过来的虚拟机


  • 两个linux机器之间使用ssh不需要用户名和密码

命令:ssh-keygen -t rsa 。

两个linux机器之间使用ssh不需要用户名和密码,采用了数字签名RSA或者DSA来完成这个操作
  • 公钥复制到远程主机的authorized_keys文件上

ssh-copy-id hadoop-senior02.beifeng.com
ssh-copy-id hadoop-senior.beifeng.com
ssh-copy-id hadoop-senior03.beifeng.com


image.png
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
8月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
10月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
504 79
|
8月前
|
分布式计算 Hadoop Java
CentOS中构建高可用Hadoop 3集群
这个过程像是在一个未知的森林中探索。但当你抵达终点,看到那个熟悉的Hadoop管理界面时,所有的艰辛都会化为乌有。仔细观察,尽全力,这就是构建高可用Hadoop 3集群的挑战之旅。
307 21
|
9月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
12月前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
618 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
存储 SpringCloudAlibaba Java
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论
一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论。
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论
|
12月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
536 8
|
12月前
|
SQL 分布式计算 DataWorks
MaxCompute MaxFrame评测 | 分布式Python计算服务MaxFrame(完整操作版)
在当今数字化迅猛发展的时代,数据信息的保存与分析对企业决策至关重要。MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架,支持Python编程接口、兼容Pandas接口并自动进行分布式计算。通过MaxCompute的海量计算资源,企业可以进行大规模数据处理、可视化数据分析及科学计算等任务。本文将详细介绍如何开通MaxCompute和DataWorks服务,并使用MaxFrame进行数据操作。包括创建项目、绑定数据源、编写PyODPS 3节点代码以及执行SQL查询等内容。最后,针对使用过程中遇到的问题提出反馈建议,帮助用户更好地理解和使用MaxFrame。
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据挖掘
MaxFrame 性能评测:阿里云MaxCompute上的分布式Pandas引擎
MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具,基于MaxCompute平台,极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力,无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示,在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时,MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升,最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题,MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。
275 6