yarn和hdfs

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高

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. NAT设置默认IP会自动生成,但是我们的集群中IP需要手动设置. 本机Win7 :VMn

Hadoop建立起HDFS和YARN两个字系统,前者是文件系统,管数据存储:后者是计算框架,管数据处理. 如果只有HDFS而没有YARN,那么Hadoop集群可以被用作容错哦的文件服务器,别的就没有什么应用可言了.虽然HDFS是个分布式的文件系统,但是对服务器的用户来说那只是他的内部实现,从外部看与一般的Raid结构的文件服务器并无多大的区别. 从功能和层次上看,YARN是HDFS的用户,是HDFS的上一层,YARN的功能是建立在HDFS基础上的,HDFS提供数据供YARN字系统处理和计算. Y

搭建Hadoop Yarn on Docker 一.概览 Docker基于Linux Container技术整合了一堆易用的接口用于构建非常轻量级的虚拟机.Docker Container Executor(DCE)使得Yarn NodeManager服务可以将其container进程运行在Docker容器中.用户可以自定义运行Yarn container的Docker镜像.这些container提供了自定义的.与外部NodeManger隔离的运行环境,还可以指定安装与NodeManager不同

1.机器准备,职责划分如下: 机器名称 IP地址 NameNode DataNode JournalNode ZooKeeper ZKFC HA-Cluster1 HA-Cluster2 Resource Manager Node Manager hadoop01 192.168.147.101 Active     √ √ nn1   √   hadoop02 192.168.147.102 Standy √ √ √ √ nn2     √ hadoop03 192.168.147.103 A

1:原理图 A:NN1.NN2(或者更多个NN节点)只有一个是Active状态,通过自带ZKFailoverController组件(zookeeper客户端)和zookeeper集群协同对所有NN节点进行检测和选举来达到此目的. B:Active NN 的EditLog 写入共享的JournalNode集群中,Standby NN通过JournalNode集群获取Editlog,并在本地运行来保持和Active NN 的元数据同步. C:如果不配置zookeeper,可以手工切换Active

参考文献: http://blog.csdn.net/lxhandlbb/article/details/54410644 每次提交Spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包spark jars并上传)到hdfs上. 恶劣情况下,会在这里卡住很久. 解决: 在hdfs上创建目录: hdfs dfs -mkdir   /spark_jars 上传spark的jars(spark1.6 只需要上传spark-assembly-1.6.0-SNAPSHOT-ha

1. 课程简介 HDFS是Hadoop大数据平台中的分布式文件系统,为上层应用或其他大数据组件提供数据存储,如Hive,Mapreduce,Spark,HBase等. 本文章中所有命令均在CentOS-6.4-x86_64,hadoop-2.5.2,jdk1.8.0_152,zookeeper-3.4.11中运行通过,为减少linux权限对初学者造成影响,所有命令均在linux的root权限下进行操作. 2.理论回顾 Hadoop技术本身包含HDFS.Map/Reduce.HDFS作海量数据存储

1.为什么要让运行时Jar可以从yarn端访问spark2以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包,原来的spark-assembly-*.jar已经不存在 每一次我们运行的时候,如果没有指定 spark.yarn.archive or spark.yarn.jars Spark将在安装路径下的Jar目录,将其所有的Jar包打包然后将其上传到分布式缓存(官网上的原话是:To make Spark runtime jars accessible from YARN side, yo