工作笔记之基于Hadoop2.6集群的MapReduce

CDH 是Cloudera 完全开源的Hadoop 分布式系统架构,为了满足企业的需求而特别构建的系统.即一个开源的企业级分布式存储系统.全称:Cloudera Hadoop. 它是在Apache Hadoop基础上打入了很多patch.使之性能更好,更加满足生产环境. Hadoop介绍 Hadoop是apache 的开源项目,开发的主要目的是为了构建可靠.可拓展.稳定的分布式的系统,hadoop 是一系列的子工程的总和,其中包含: 1. hadoop common:为其他项目提供基础设施 2.

Windows Server 2016基于工作组的集群 Part1: 资源分配 成员1 Server01 192.168.10.10 Windows Server 2016 Datacenter SQL Server 2016 Enterprise With SP1 成员2 Server02 192.168.10.11 Windows Server 2016 Datacenter SQL Server 2016 Enterprise With SP1 成员3 Server03 192.168.1

Hadoop2.6集群环境搭建(HDFS HA+YARN)原来4G内存也能任性一次. 准备工作: 1.笔记本4G内存 ,操作系统WIN7 (屌丝的配置) 2.工具VMware Workstation 3.虚拟机:CentOS6.4共四台 虚拟机设置: 每台机器:内存512M,硬盘40G,网络适配器:NAT模式 选择高级,新生成虚机Mac地址(克隆虚拟机,Mac地址不会改变,每次最后手动重新生成) 编辑虚拟机网络: 点击NAT设置,查看虚机网关IP,并记住它,该IP在虚机的网络设置中非常重要. N

转自: 一种改进的red5集群方案的应用: http://wenku.baidu.com/link?url=jYQ1wNwHVBqJ-5XCYq0PRligp6Y5q6BYXyISUsF56My8DP8dc9CZ4pZvpPz1abxJn8fojMrL0IyfmMHStpvkotqC1RWlRMGnzVL1X4IPOa_ 基于Red5服务器集群负载均衡调度算法研究 http://www.doc88.com/p-0456863461331.html

配置安装Hadoop2.2.0 部署spark 1.0的流程 一.环境描写叙述 本实验在一台Windows7-64下安装Vmware.在Vmware里安装两虚拟机分别例如以下 主机名spark1(192.168.232.147),RHEL6.2-64 操作系统,usernameRoot 从机名spark2(192.168.232.152).RHEL6.2-64 操作系统,usernameRoot 二.环境准备 1.防火墙禁用.SSH服务设置为开机启动.并关闭SELINUX 2.改动hosts文件

Hadoop2.6集群环境搭建(HDFS HA+YARN)原来4G内存也能任性一次. 准备工作: 1.笔记本4G内存 ,操作系统WIN7 (屌丝的配置) 2.工具VMware Workstation 3.虚拟机:CentOS6.4共四台 虚拟机设置: 每台机器:内存512M,硬盘40G,网络适配器:NAT模式 选择高级,新生成虚机Mac地址(克隆虚拟机,Mac地址不会改变,每次最后手动重新生成) 编辑虚拟机网络: 点击NAT设置,查看虚机网关IP,并记住它,该IP在虚机的网络设置中非常重要. N

Hadoop集群搭建 目录结构 1. Centos安装之后基本配置 2. 安装和配置JDK 3. 集群网络环境介绍及快速部署 4. ssh免密码登录 5. 规划系统目录. 6. Hadoop集群配置 7. Hadoop集群启动 1. Centos安装之后基本配置 Ø 同步时间 root登陆 $ su - $ ntpdate cn.pool.ntp.org Ø 永久关闭防火墙(非常重要,一定要确认) $ chkconfig iptables off (永久生效) $ service iptable

实验开发环境所用软件: [[email protected] local]# ll total 320576 -rw-r--r-- 1 root root 52550402 Mar 6 10:34 apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz drwxr-xr-x 7 root root 4096 Jul 15 10:46 flume drwxr-xr-x. 11 root root 4096 Jul 10 21:04 hadoop -rw-r--r--. 1 root root

本文转载:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念——弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,