Spark环境搭建(一)-----------HDFS分布式文件系统搭建

spark 环境搭建

下载的压缩文件放在~/software/    解压安装在~/app/

一:分布式文件系统搭建HDFS

1,下载Hadoop

  HDFS环境搭建    使用版本:hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

  下载:wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz

  解压:tar http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/

2,安装JDK

  下载:从官网下载,ftp上传到software下

  安装: tar -zxvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz -C ~/app/

  配置环境变量:vim ./bash_profile

                 插入  export JAVA_HOME=/root/app/jdk1.7.0_51

             export PATh=$JAVA_HOME/bin:$PATH

           保存   wq

         生效   source ./bash_profile

3,机器参数设置:将多个Linux通过免密SSH连接

  修改机器名:以便直接通过hosts 机器名与IP映射关系直接登录

    vim /etc/sysconfig/network

    NETWORKING=yes

    HOSTNAME=hadoop001

  设置IP与机器名的映射:

    vim /etc/hosts

    192.168.1.116 hadoop001

    127.0.0.1 localhost

  ssh免密登录(这个可以不设置,但是重启hadoop进程时是需要手工输入密码才行)

    cd ~

    ssh-keygen -t rsa             (不需输入密码,一直回车)

    cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys

  测试:ssh hadoop001   直接连接上另一个虚拟机

4,Hadoop文件修改

  cd /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

    1)hadoop-env.sh          配置Java环境

      export JAVA_HOME=/root/app/jdk1.7.0_51

    2)core-site.xml

      <property>

      <name>fs.defaultFS</name>
               <value>hdfs://hadoop001:8020<alue>
           </property>

      <property>
               <name>hadoop.tmp.dir</name>
               <value>/home/hadoop/app/tmp<alue>
           </property>

        

      第一个<property>:添加默认的HDFS名称:hostname 为Hadoop000 端口8020

       第二个<property>:更改Hadoop配置文件目录,默认在temp中,每当系统重启会消失,所有要改成自己建立的文件夹
    

    3) hdfs-site.xml     修改文件系统的副本系数,默认为三个,自己只有一台机器,所以改为1

        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>1</value>
            </property>

5,格式化HDFS
  注意:只是在配置完Hadoop后进行的操作,格式化后数据会丢失

  命令:bin/hdfs namenode -format

6,启动HDFS

   命令:sbin/start-dfs.sh

  验证是否启动成功:

    1)jps

      DataNode

      SecondaryNameNode

      NameNode

    2)浏览器

      http://hadoop000:50070/

  

时间: 2024-10-14 10:44:52

Spark环境搭建(一)-----------HDFS分布式文件系统搭建的相关文章

FastDFS 分布式文件系统 搭建部署

搭建部署FastDFS 分布式文件系统 什么是分布式文件系统 分布式文件系统 ( Distributed File System ) 是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连 分布是文件系统的设计基于客户机/服务器模式 一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器 对等特性允许一些系统扮演客户机和服务的双重角色 衡量分布式文件系统的优劣 数据的存储方式 数据的读取速率 数据安全机制 FastDFS介绍 FastDFS是一款开源分布式文件系统,它用纯

54.HDFS分布式文件系统

HDFS分布式文件系统 HDFS系统借助于一款hadoop工具进行部署,文件系统的主要优势是主要是提高客户端的读取效率,假如一块1TB的磁盘数据需要读取,读取速度为100MB/S,如果将1块磁盘中的数据分别存储到100块磁盘上,那么当用户读取时,它们并行运行,那么用户读取操作就可以瞬间完成. 一个HDFS群集由一个运行于master上的Namenode和多个运行于slave上的Datanode组成. Namenode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作. Datanode负责管

Hadoop系列之hdfs(分布式文件系统)安装配置

Hadoop系列之hdfs(分布式文件系统)安装配置环境介绍:     ip                        节点192.168.3.10      hdfs-master192.168.3.11      hdfs-slave1192.168.3.12      hdfs-slave21.在所有机器添加hosts192.168.3.10      hdfs-master192.168.3.11      hdfs-slave1192.168.3.12      hdfs-slav

HDFS分布式文件系统资源管理器开发总结

  HDFS,全称Hadoop分布式文件系统,作为Hadoop生态技术圈底层的关键技术之一,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在连接的机器上.HDFS能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. 笔者本人接触研究HDFS也有半年之久了,了解了HDFS Java API接口后,就一直设想着设计一个类似于Windows操作系统上的资源管理器一样的

Hadoop之HDFS分布式文件系统具有哪些优点?

随着互联网数据规模的不断增大,对文件存储系统提出了更高的要求,需要更大的容量.更好的性能以及更高安全性的文件存储系统,与传统分布式文件系统一样,HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连,但也有优于传统分布式文件系统的优点. 1. 支持超大文件 HDFS分布式文件系统具有很大的数据集,可以存储TB或PB级别的超大数据文件,能够提供比较高的数据传输带宽与数据访问吞吐量,相应的,HDFS开放了一些POSIX的必须接口,容许流式访问文件系统的数据. 2. 高容错性能 HDFS面向的是成百上千的

详细讲解MFS分布式文件系统搭建(内含源码包)

初步了解分布式原理: 分布式文件系统(Distributed File Systemm)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.简单来说,就是把一些分散的(分布在局域网内各个计算机上)共享文件夹,集合到一个文件夹内(虚拟共享文件夹).对于用户来说,要访问这些共享文件夹时,只要打开这个虚拟共享文件夹,就可以看到所有链接到虚拟共享文件夹内的共享文件夹,用户感觉不到这些共享文件是分散在各个计算机上的.分布式文件系统的好处是集中访问.简化操作.数据容灾,以

hadoop[4]-hdfs分布式文件系统的基本工作机制

一.Namenode 和 Datanode HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成.Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问.集群中的Datanode一般是一个节点一个,负责管理它所在节点上的存储.HDFS暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据.从内部看,一个文件其实被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组Datanode上.Name

Hadoop学习之路(2)Hdfs分布式文件系统

@[TOC] 1.Hadoop架构 Hadoop由三个模块组成:分布式存储HDFS.分布式计算MapReduce.资源调度引擎Yarn 2.HDFS体系架构 2.1NameNode    NameNode负责:文件元数据信息的操作以及处理客户端的请求   NameNode管理:HDFS文件系统的命名空间NameSpace.   NameNode维护:文件系统树(FileSystem)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据信息(matedata)维护文件到块的对应关系和块到节点的对应关系   Na

HDFS分布式文件系统

参考资料:http://os.51cto.com/art/201211/364374.htm 上边这是个结构概览吧.默认情况下,一个file被分成很多个block,每个block被分配到两个rack(机架)的共3个DataNode上,也就是有两个备份.在NameNode保存了每个block对应的DataNode标号,可以快速的定位.主要是读写操作以及同步操作,还有某个机架故障后的备份操作.这也是分布式文件系统的精髓吧.