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Hadoop部署

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Hadoop部署相关知识

  • Hadoop两个主要模块以及MapReduce程序的具体实现
    Hadoop系统简介 Hadoop 是一个开源分布式计算平台。以hadoop 分布式文件系统(HDFS)和MapReduce分布式编程模型为核心的Hadoop 为用户提供了分布式基础架构。HDFS的高容错性,高吞吐量等优点允许用户将 Hadoop部署在低廉的硬件上,形成分布式系统。MapReduce分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序。所以用户可以利用Hadoop轻松组织计算机资源,从而搭建自己的分布式计算平台,并且可以充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的运算。 HDFS体系结构
  • Hadoop用户重新部署伪分布式(HDFS)
    上次课我们部署的使用的root用户,在生产环境中,不可能给你root用户,我们就创建一个hadoop用户重新部署伪分布式(HDFS)Hadoop用户重新部署hdfs步骤1.创建Hadoop用户# useradd hadoop# id hadoop# passwd haddop# vi /etc/sudoershadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL2.部署ssh,确保其是运行的查看:默认是已经安装service sshd status3.删除hadoop之前存储的一些残留文件[root@hadoop-01 ~]# cd /opt/software[root@hadoop-01 software]# chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.8.1[root@hadoop-01 software]# kill -9 &(pgrep -f hadoop)[root@hadoop-01 software]# rm -rf /tmp/hadoop-* /tmp/hs
  • 简述Hadoop各种部署方式及学习路线
    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统的基础架构;Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量数据的持久化存储提供了一个分布式环境,MapReduce则是在HDFS的基础之上对海量数据进行计算;需要特别声明的是:MapReduce既是一个计算框架,也是一种编程思想,这种框架为海量数据分布式计算提供了可能性,编程思想则是实现这种计算的思路和灵魂。HDFS自身设计的初衷就是部署在廉价的机器上的,因而必须提供容错性,因此HDFS自身就有高可用机制,可以对失效的节点的数据自动恢复,可以失效的节点数依赖于副本的设定学习Hadoop应该首先了解Hadoop的各种部署方式,并明白各种部署方式的场景和作用,部署部署目的,而是在部署的过程中学习各个组件的功能、各个组件是如何协调的、如何进行基础的故障排错。这篇手记会给介绍几种常见的部署方式,后续手记会介绍详细的部署和安装过程1、本地模式     所谓本地模式,就是在单台服务器上进行开发和调试,这种模式不会使
  • 扣丁学堂大数据开发如何搭建部署一个Hadoop伪分布式
    今天扣丁学堂大数据培训老师给大家详细介绍一下关于如何搭建部署一个Hadoop伪分布式(MapReduce+Yarn)详解,下面我们一起来看一下吧。首先分布式计算必然涉及到资源的调度和分配,所以我们选择MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源调度和作业平台),资源则涉及到网络、内存、IO等。1、修改mapred-site.xml[root@master ~]# cd /usr/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop[root@master hadoop]# cp mapred-site.xml.template  mapred-site.xml[root@master hadoop]# vim mapred-site.xmlmapreduce.framework.nameyarn2、修改yarn-site.xml[root@master hadoop]# vim yarn-site.xmlyarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_

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