Hadoop分布式集群实战

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

学习Hadoop集群环境搭建是Hadoop入门必经之路.搭建分布式集群通常有两个办法: 要么找多台机器来部署(常常找不到机器) 或者在本地开多个虚拟机(开销很大,对宿主机器性能要求高,光是安装多个虚拟机系统就得搞半天……). 那么,问题来了! 有没有更有可行性的办法? 提到虚拟化,Docker最近很是火热!不妨拿来在本地做虚拟化,搭建Hadoop的伪分布式集群环境.虽然有点大材小用,但是学习学习,练练手也是极好的. 文章比较长,建议先倒杯水,听我慢慢到来…… 先说一下我的思路吧: 先使用Dock

安装Ubuntu系统 不论是通过虚拟机方式还是直接在物理机上安装Ubuntu系统,网上都有丰富的教程,此处不再赘述. 为了方便起见,此处设置的机器名最好与书本的设置一致:Master.Slave1和Slave2. 配置root用户登录 这里有一步与普通教程不同.在安装好系统,重启之后,完成了相关配置.可以进行这一步,设置使用root用户登录,方便以后多个服务器相互操作.如下所示. 为了简化权限问题,需要以root用户的身份登录使用Ubuntu系统.而在默认情况下,Ubuntu没有开启root用户

HBase分布式集群环境搭建成功后,连续4.5天实验客户端Map/Reduce程序开发,这方面的代码网上多得是,写个测试代码非常容易,可是真正运行起来可说是历经挫折.下面就是我最终调通并让程序在集群上运行起来的一些经验教训. 一.首先说一下我的环境: 1,集群的环境配置请见这篇博文. 2,开发客户机环境:操作系统是CentOS6.5,JDK版本是1.7.0-60,开发工具是Eclipse(原始安装是从google的ADT网站下载的ADT专用开发环境,后来加装了Java企业开发的工具,启动Flas

分布式环境搭建之环境介绍 之前我们已经介绍了如何在单机上搭建伪分布式的Hadoop环境,而在实际情况中,肯定都是多机器多节点的分布式集群环境,所以本文将简单介绍一下如何在多台机器上搭建Hadoop的分布式环境. 我这里准备了三台机器,IP地址如下: 192.168.77.128 192.168.77.130 192.168.77.134 首先在这三台机器上编辑/etc/hosts配置文件,修改主机名以及配置其他机器的主机名 [[email protected] ~]# vim /etc/host

Hadoop分布式集群环境搭建步骤如下 实验环境: 系统:win7 内存:8G(因要开虚拟机,内存建议不低于8G) 硬盘:建议固态 虚拟机:VMware 12 Linux:Centos 7 jdk1.7.0_67 hadoop-2.5.0.tar.gz 1.安装VMware虚拟机环境2.安装Centos操作系统3.修改主机名配置网络4.配置ssh无密码登录5.上传jdk配置环境变量6.上传hadoop配置环境变量7.修改hadoop配置文件8.格式化namenode9.启动hadoop并测试1安

一. 安装Java Java下载 官网下载合适的jdk,本人使用的是jdk-7u79-linux-x64.tar.gz,接下来就以该版本的jdk为例,进行Java环境变量配置 创建Java目录 在/usr/local目录下创建java目录,用于存放解压的jdk cd /usr/local mkdir java 解压jdk 进入java目录 cd java tar zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz 配置环境变量 编辑profile文件 cd /etc vim profi

简介 Ganglia可以监控分布式集群中硬件资源的使用情况,例如CPU,内存,网络等资源.通过Ganglia可以监控Hadoop集群在运行过程中对集群资源的调度,作为简单地运维参考. 环境搭建流程 1.我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境 2.在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录.修改配置文件 3.克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射.做免密码登录 4.启动Ganglia和Hadoop集群.实现wordcount实例

一.集群原先配置: 主机名sparkMaster,Ubuntu12.04-32 ,用户名Root , 内存4g    (只用于任务调度和分配,不做计算节点) 从机名sparkSlave1,Ubuntu12.04-32 ,用户名Root , 内存4g    (计算节点) 从机名sparkSlave2,Ubuntu12.04-32 ,用户名Root , 内存1.7g (计算节点) 二.扩展原因:计算数据量增大,原先的两个工作节点已不不能满足实时性的需求,由于实验室计算资源有限,故将原先的调度节点也增