Hadoop的正确打开方式
最美不过初相见好程序员教你Hadoop的正确打开方式？
最美不过初相见，我和大数据Hadoop的开始始于好程序员。经历了上一阶段的学习，对Java的了解逐渐加深，潜移默化中树立了足够大的自信，并投入到Hadoop的学习。从前辈那里得知这一部分知识是整个大数据培训中的重中之重，因此，更是不敢有一点怠慢。Hadoop的初识便带着十分的专注。近期的知识点总结，已足以验证我的努力与付出，以下是我的部分总结，愿和大家一同分享。
方式一、 Hadoop 是什么？
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，HADOOP 通常是指一个更广泛的概念——HADOOP 生态圈。
方式二、Hadoop 的优势
1 .高可靠性： Hadoop 假设计算元素和存储会出现故障，它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。
2.高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
3.高效性：在 MapReduce 的思想下，Hadoop 是并行工作的，以加快任务处理速度。
4.高容错性：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。
方式三、 Hadoop的组成
1.Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。
2.HadoopMapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。
3.HadoopYARN：作业调度与集群资源管理的框架。
4.HadoopCommon：支持其他模块的工具模块（Configuration、RPC、序列化机制、日志操作）。
方式四、YARN 架构概述
1. ResourceManager(rm)：处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度；
2. NodeManager(nm)：单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager 的命令、处理来自ApplicationMaster 的命令；
3. ApplicationMaster：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错。
4. Container：对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。
方式五、大数据技术生态体系
1. Sqoop：sqoop 是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如： MySQL ,Oracle 等）中的数据导进到Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2.Flume：Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
3.Kafka：它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它的特性在于：
（1）通过磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以 TB 的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
（2）高吞吐量，即使是非常普通的硬件 Kafka 也可以支持每秒数百万的消息。
（3）支持通过 Kafka 服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop 并行数据加载。
（4）Storm 为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm 也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
（5）Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop 上存储的大数据进行计算。
（6）Oozie 是一个管理Hdoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。Oozie 协调作业就是通过时间（频率）和有效数据触发当前的Oozie 工作流程。
（7）HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
（8）Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。
（9）R 语言：R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
（10）Apache Mahout 是个可扩展的机器学习和数据挖掘库，当前Mahout 支持主要的4 个用例：推荐挖掘：搜集用户动作并以此给用户推荐可能喜欢的事物。
聚集：收集文件并进行相关文件分组。
分类：从现有的分类文档中学习，寻找文档中的相似特征，并为无标签的文档进行正确的归类。
频繁项集挖掘：将一组项分组，并识别哪些个别项会经常一起出现。
（11）Zookeeper 是 Google 的 Chubby 一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
大数据的学习是一段遥远而荆棘遍野的过程。而培训班的教学无疑给了我们强悍的装备，帮助我们上阵杀敌。想说，要坚持，要有信仰，要始终相信内心的力量，钢铁是如何炼成的？
程序员是怎么炼成的？红红火火恍恍惚惚，最美莫过初相见，当我们与大数据第一次邂逅，便注定，爱上它，坚守它，攻克它。逆风如解意，容易莫摧残。前路遥遥，也愿风雨兼程…
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.360docs.net/doc/733078023.html,/view/391
hadoop集群完整配置过程详细笔记
本文为笔者安装配置过程中详细记录的笔记 1．下载hadoop hadoop-2.7.1.tar.gz hadoop-2.7.1-src.tar.gz 64位linux需要重新编译本地库 2．准备环境 Centos6.4 64位，3台 hadoop0 192.168.1.151namenode hadoop1 192.168.1.152 datanode1 Hadoop2 192.168.1.153 datanode2 1）安装虚拟机： vmware WorkStation 10，创建三台虚拟机，创建时，直接建立用户ha,密码111111.同时为root密码。网卡使用桥接方式。 安装盘 、 2). 配置IP.创建完成后，设置IP,可以直接进入桌面，在如下菜单下配置IP,配置好后，PING 确认好用。 3)更改三台机器主机名 切换到root用户，更改主机名。 [ha@hadoop0 ~]$ su - root Password: [root@hadoop0 ~]# hostname hadoop0 [root@hadoop0 ~]# vi /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=hadoop0 以上两步后重启服务器。三台机器都需要修改。 4）创建hadoop用户 由于在创建虚拟机时，已自动创建，可以省略。否则用命令创建。
5）修改hosts文件 [root@hadoop0 ~]# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhostlocalhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1localhostlocalhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.1.151 hadoop0 192.168.1.152 hadoop1 192.168.1.153 hadoop2 此步骤需要三台机器都修改。 3．建立三台机器间，无密码SSH登录。 1）三台机器生成密钥，使用hadoop用户操作 [root@hadoop0 ~]# su– ha [ha@hadoop0 ~]$ ssh -keygen -t rsa 所有选项直接回车，完成。 以上步骤三台机器上都做。 2）在namenode机器上，导入公钥到本机认证文件 [ha@hadoop0 ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys 3）将hadoop1和hadoop2打开/home/ha/.ssh/ id_rsa.pub文件中的内容都拷贝到hadoop0的/home/ha /.ssh/authorized_keys文件中。如下： 4）将namenode上的/home/ha /.ssh/authorized_keys文件拷贝到hadoop1和hadoop2的/home/ha/.ssh文件夹下。同时在三台机器上将authorized_keys授予600权限。 [ha@hadoop1 .ssh]$ chmod 600 authorized_keys 5）验证任意两台机器是否可以无密码登录，如下状态说明成功，第一次访问时需要输入密码。此后即不再需要。 [ha@hadoop0 ~]$ ssh hadoop1 Last login: Tue Aug 11 00:58:10 2015 from hadoop2 4．安装JDK1.7 1）下载JDK（32或64位），解压 [ha@hadoop0 tools]$ tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz 2）设置环境变量（修改/etx/profile文件）， export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_67 export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin 3）使环境变量生效，然后验证JDK是否安装成功。
Hadoop集群MYSQL的安装指南
前言 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql，我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到，现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用，而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是：1、写程序利用 mapper-Reducer的算法平台进行分析；2、利用Hive组件进行书写Hive SQL进行分析。 第二种方法用到的Hive组件存储元数据最常用的关系型数据库最常用的就是开源的MySQL了，这也是本篇最主要讲解的。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit、SecureCRT、VSFTP、Notepad++ 软件下载 我们需要从Mysql官网上选择相应版本的安装介质，官网地址如下： MySQL下载地址：https://www.360docs.net/doc/733078023.html,/downloads/
默认进入的页面是企业版，这个是要收费的，这里一般建议选择社区开源版本，土豪公司除外。
然后选择相应的版本，这里我们选择通用的Server版本，点击Download下载按钮，将安装包下载到本地。 下载完成，上传至我们要安装的系统目录。 这里，需要提示下，一般在Linux系统中大型公用的软件安装在/opt目录中，比如上图我已经安装了Sql Server On linux，默认就安装在这个目录中，这里我手动创建了mysql目录。 将我们下载的MySQL安装介质，上传至该目录下。
安装流程 1、首先解压当前压缩包，进入目录 cd /opt/mysql/ tar -xf mysql-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 这样，我们就完成了这个安装包的解压。 2、创建MySql超级管理用户 这里我们需要单独创建一个mySQL的用户，作为MySQL的超级管理员用户，这里也方便我们以后的管理。 groupaddmysql 添加用户组 useradd -g mysqlmysql 添加用户 id mysql 查看用户信息。
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。 继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成MAC 地址，否则IP 会冲突）：
Hadoop大数据平台介绍
Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware
Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant
从移动数据到移动算法
Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性
相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器
hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性
Hadoop-0.20.2详细安装及疑难问题
安装 2011年4月4日 10:13 Hadoop-0.20.2安装使用 1、Cygwin 安装 ssh 2、按照以下的文档配置ssh 在Windows上安装Ha doop教程.pdf 3、几个配置文件的配置 3.1、conf/core-site.xml
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
hadoop3安装和配置
hadoop3.0.0安装和配置1.安装环境 硬件：虚拟机 操作系统：Centos 7 64位 IP：192.168.0.101 主机名：dbp JDK：jdk-8u144-linux-x64.tar.gz Hadoop：hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz 2.关闭防火墙并配置主机名 [root@dbp]#systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙 [root@dbp]#systemctl disable firewalld #关闭防火墙开机自启动 [root@dbp]#hostnamectl set-hostname dbp 同时修改/etc/hosts和/etc/sysconfig/network配置信息 3.配置SSH无密码登陆 [root@dbp]# ssh-keygen -t rsa #直接回车 [root@dbp]# ll ~/.ssh [root@dbp .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys [root@dbp .ssh]# ssh localhost #验证不需要输入密码即可登录
4.安装JDK 1、准备jdk到指定目录 2、解压 [root@dbp software]# tar–xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz [root@dbp software]# mv jdk1.8.0_144/usr/local/jdk #重命名4、设置环境变量 [root@dbp software]# vim ~/.bash_profile 5、使环境变量生效并验证 5.安装Hadoop3.0.0 1、准备hadoop到指定目录 2、解压
Hadoop全分布式安装配置
Hadoop全分布式安装配置 一实验目的： 1、了解Hadoop的体系结构、组成； 2、熟练掌握Hadoop的配置、安装方法； 3、通过安装Hadoop了解Hadoop的原理； 二实验内容： 集群包含三个安装了Linux操作系统的节点。将其中的一个节点作为NameNode，另外两个节点作为DataNode，安装之前先利用ping命令，确认三个节点之间的网络互通，即可以互相ping通。假设三个节点IP地址如下，实际的集群节点IP地址可以不同。 NameNode：192.168.198.2 主机名：master DataNode1：192.168.198.3 主机名：slaver1 DataNode2：192.168.198.4 主机名：slaver2 三实验环境： 在申请的虚拟服务器上安装了VMWare Workstation虚拟3个Ubuntu14.04系统。 四安装配置过程： 1、安装Vmware WorkStation软件 下载安装Vmware WorkStation12.0软件。 2、在虚拟机上安装linux操作系统 在Vmware WorkStation12.0中创建一个Ubuntu14.04系统。拷贝镜像文件复制出三个系统。分别为master、slaver1、slaver2。 3、配置hosts、hostname文件
在三台机器上配置相同的hosts文件 （1）修改hosts sudo gedit /etc/hosts 192.168.198.200 master 192.168.198.199 slave1 192.168.198.198 slave2 （2）修改hostname sudo gedit /etc/hostname 4、配置ip地址 配置ip：sudo gedit /etc/network/interfaces slave2 auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.198.198 gateway 192.168.198.107 netmask 255.255.255.0 slave1 auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.198.199 gateway 192.168.198.107 netmask 255.255.255.0 master auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.198.200 gateway 192.168.198.107 netmask 255.255.255.0
centos下hadoop2.6.0配置
Hadoop-2.6.0配置 前面的部分跟配置Hadoop-1.2.1的一样就可以，什么都不用变，完全参考文档1即可。下面的部分就按照下面的做就可以了。 hadoop-2.6.0的版本用张老师的。 下面的配置Hadoop hadoop-2.6.0的部分 1.修改hadoop- 2.6.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh，添加JDK支持： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45 如果不知道你的JDK目录，使用命令echo $JAVA_HOME查看。 2.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/core-site.xml 注意：必须加在
(完整word版)hadoop安装教程
1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址
打开xshell
点击链接 如果有提示，则接受 输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig查看ip
5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名）
pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安
hadoop2.6基于yarn安装配置详解
Hadoop2.6配置详解 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。 这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.6解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM（由cloudra提出，原理类似zookeeper）。这里我使用QJM完成。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode 1安装前准备 1.1示例机器 192.168.0.10 hadoop1 192.168.0.20 hadoop2 192.168.0.30 hadoop3 192.168.0.40 hadoop4 每台机器都有一个hadoop用户，密码是hadoop 所有机器上安装jdk1.7。 在hadoop2，hadoop3，hadoop4上安装Zookeeper3.4集群。 1.2配置ip与hostname 用root用户修改每台机器的hosts
hadoop安装简要过程和相关配置文件
Hadoop安装简要过程及配置文件 1、机器准备 ①、Linux版操作系统centos 6.x ②、修改主机名，方便配置过程中记忆。修改文件为： /etc/sysconfig/network 修改其中的HOSTNAME即可 ③、配置局域网内，主机名与对应ip，并且其中集群中所有的机器的文件相同，修改文件为 /etc/hosts 格式为： 10.1.20.241 namenode 10.1.20.242 datanode1 10.1.20.243 datanode2 2、环境准备 ①、配置ssh免密码登陆，将集群中master节点生成ssh密码文件。具体方法： 1）、ssh-keygen -t rsa 一直回车即可,将会生成一份 ~/.ssh/ 文件夹，其中id_rsa为私钥文件 id_rsa.pub公钥文件。 2）、将公钥文件追加到authorized_keys中然后再上传到其他slave节点上 追加文件： cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 上传文件： scp ~/.ssh/authorized_keys root@dananode:~/.ssh/ 3）、测试是否可以免密码登陆：ssh 主机名或局域网ip ②、配置JDK ③、创建hadoop用户 groupadd hadoop useradd hadoop -g hadoop 4)、同步时间 ntpdate https://www.360docs.net/doc/733078023.html, 5）、关闭防火墙 service iptables stop 3、安装cdh5 进入目录/data/tools/ (个人习惯的软件存储目录，你可以自己随便选择)； wget "https://www.360docs.net/doc/733078023.html,/cdh5/one-click-install/redhat/ 6/x86_64/cloudera-cdh-5-0.x86_64.rpm" yum --nogpgcheck localinstall cloudera-cdh-5-0.x86_64.rpm 添加cloudera仓库验证： rpm --importhttps://www.360docs.net/doc/733078023.html,/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/RPM-GPG-KEY-cloudera
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
Hadoop的安装与配置及示例wordcount的运行
Hadoop的安装与配置及示例程序 wordcount的运行 目录 前言 (1) 1 机器配置说明 (2) 2 查看机器间是否能相互通信（使用ping命令） (2) 3 ssh设置及关闭防火墙 (2) 1）fedora装好后默认启动sshd服务，如果不确定的话可以查一下[garon@hzau01 ~]$ service sshd status (3) 2）关闭防火墙（NameNode和DataNode都必须关闭） (3) 4 安装jdk1.6(集群中机子都一样) (3) 5 安装hadoop(集群中机子都一样) (4) 6 配置hadoop (4) 1）配置JA V A环境 (4) 2）配置conf/core-site.xml、conf/hdfs-site.xml、conf/mapred-site.xml文件 (5) 3）将NameNode上完整的hadoop拷贝到DataNode上，可先将其进行压缩后直接scp 过去或是用盘拷贝过去 (7) 4）配置NameNode上的conf/masters和conf/slaves (7) 7 运行hadoop (7) 1）格式化文件系统 (7) 2）启动hadoop (7) 3）用jps命令查看进程，NameNode上的结果如下： (8) 4）查看集群状态 (8) 8 运行Wordcount.java程序 (8) 1）先在本地磁盘上建立两个文件f1和f2 (8) 2）在hdfs上建立一个input目录 (9) 3）将f1和f2拷贝到hdfs的input目录下 (9) 4）查看hdfs上有没有f1,f2 (9) 5)执行wordcount（确保hdfs上没有output目录） (9) 6）运行完成，查看结果 (9) 前言 最近在学习Hadoop，文章只是记录我的学习过程，难免有不足甚至是错误之处，请大家谅解并指正！Hadoop版本是最新发布的Hadoop-0.21.0版本，其中一些Hadoop命令已发生变化，为方便以后学习，这里均采用最新命令。具体安装及配置过程如下：
Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
Hadoop详细安装配置过程
1.下载并安装安装ssh sudo apt-get install openssh-server openssh-client 3.搭建vsftpd #sudo apt-get update #sudo apt-get install vsftpd 配置参考的开始、关闭和重启 $sudo /etc/vsftpd start #开始 $sudo /etc/vsftpd stop #关闭 $sudo /etc/vsftpd restart #重启 4.安装 sudo chown -R hadoop:hadoop /opt cp /soft/ /opt sudo vi /etc/profile alias untar='tar -zxvf' sudo source /etc/profile source /etc/profile untar jdk* 环境变量配置 # vi /etc/profile ●在profile文件最后加上 # set java environment export JAVA_HOME=/opt/ export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/:$JAVA_HOME/lib/ export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 配置完成后，保存退出。 ●不重启，更新命令 #source /etc/profile ●测试是否安装成功 # Java –version 其他问题： 出现unable to resolve host 解决方法 参考 开机时停在Starting sendmail 不动了的解决方案 参考安装软件时出现E: Unable to locate package vsftpd 参考vi/vim 使用方法讲解 参考分类: Hadoop
hadoop环境配置入门教程
ubuntu 下安装配置hadoop 1.0.4 第一次搞hadoop，折腾我2天，功夫不负有心人，终于搞好了，现在来分享下， 我的环境 操作系统：wmv虚拟机中的ubuntu12.04 hadoop版本：hadoop-1.0.4(听说是稳定版就下了) eclipse版本：eclipse-jee-indigo-SR2-win32 1.先安装好jdk，然后配置好jdk的环境变量，在这里我就不累赘了！网上多的是 2.安装ssh这个也不用说了 2.把hadoop-1.0.4.tar.gz拖到虚拟机中，解压,比如: /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/ (有的还单独建了个用户,为了舍去不必要的麻烦我都是用root用户来操作的) 3.修改hadoop-1.0.4/conf 下面的core-site.xml文件，如下：
192.168.116.128这个是虚拟机中ubuntu的ip,听说用localhost，127.0.0.1都不行，我没试过，直接写上ip地址了 tmp是预先创建的一个目录 4.修改hadoop-env.sh 把export JAVA_HOME=xxxxxx 这行的#号去掉，写上jdk的目录路径 5.修改hdfs-site.xml如下：