本指南概述了HDFS Federation功能以及如何配置和管理联合集群. 当前HDFS背景 HDFS主要有两层: 1.Namespace (1)包含目录,文件和块. (2)它支持所有命名空间相关的文件系统操作,如创建,删除,修改和列出文件和目录. 2.Block Storage,分为两部分:  (1)块管理(在Namenode中执行)通过处理注册和周期性心脏跳动来提供Datanode集群成员资格.处理块报告并维护块的位置.支持块相关操作,如创建,删除,修改和获取块位置.管理复制块下的副本放置,

原有集群安装步骤:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/15797788.html 1.拉取镜像 集群中新节点需要执行 docker pull rabbitmq:3.8.3-management 2.上传docker-compose文件,设置可执行权限 相关文地址:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/13292779.html cd /usr/local/bin/ chmod +x /usr/local/bin/d

1.需求情景:机房网络调整,突然要回收我k8s集群上一台node节点机器的ip,并调予新的ip到这台机器上,所以有了k8s集群节点更换ip一说:同时,k8s集群节点更换ip也相当于k8s集群添加新节点,他们的操作流程是一样的. 2.机器更换ip后发生的现象: (1)查看节点状态,kubectl get node ,还是原来的节点名称和Ready状态,但事实上它已经不工作了: (2)查看集群pods,运行在已更换ip node节点的pod已处于Terminating,已无法正常工作 3.修复nod

1.在新节点中进行操作系统配置,包括主机名.网络.防火墙和无密码登录等. 2.在所有节点/etc/host文件中添加新节点 3.把namenode的有关配置文件复制到该节点 4.修改master节点slaves文件,增加改节点 5.单独启动该节点上的datanode和nodemanager $hadoop-daemon.sh start datanode(在新增加节点启动 datanode) $yarn-daemon.sh start nodemanager 运行start-balancer.s

hadoop集群支持动态扩展,不需要停止原有集群节点就可以实现新节点的加入. 我是使用docker搭建的进群环境,制作了镜像文件,这里以我的工作基础为例子介绍集群中添加集群的方法 一.制作一个新节点 1.为新节点搭建hadoop环境 如果是一般情况下,将一个新物理机添加到集群中,参照集群中其他节点,在新机器上安装与集群中其他节点相同版本的jdk.hadoop等必要程序,安装路径最好一致,这样比较容易管理.这里我使用docker搭建的环境,所以只需要启动一个容器即可. 2.修改新节点主机名映射 v

0.说明 Hadoop集群已经运行正常,现在新买了一些机子,要加入到集群里面增加新的节点.以下就是增加的过程. 1.配置运行环境 安装与master和其他slave相同的java环境,jdk版本要相同.具体安装过程这里不再赘述. 修改新节点的ip和主机名对应关系,修改/etc/hosts配置文件,定义ip与hostname的映射. 关闭新节点防火墙,因为Hadoop集群是在内网环境运行,可以关闭防火墙. 配置新节点ssh免密码登录,使得master可以免密码登录到新节点主机.过程这里不再赘述.

准备好需要添加的节点:如何创建节点 启动创建的节点: 启动成功: 添加新节点:redis-cli --cluster add-node 127.0.0.1:7006 127.0.0.1:7000  第一个ip:port 为需要添加的节点ip和端口,第二个ip:port为当前集群中的节点和端口 新添加的节点是没有哈希曹的,所以并不能正常存储数据,需要给新添加的节点分配哈希曹:分配哈希曹 为了提高redis集群的可用性,为当前新增的主节点增加一个副本节点: 新增副本节点

集群搭建 下面只用同一台服务器进行三个成员节点的开启 节点1 ./etcd --name cd0 --initial-advertise-peer-urls http://127.0.0.1:2380 --listen-peer-urls http://127.0.0.1:2380 --listen-client-urls http://127.0.0.1:2379 --advertise-client-urls http://127.0.0.1:2379 --initial-cluster-t

一.创建节点(接上文) 1.在H1服务器/root/soft目录下创建7002目录 2.将7001目录的配置文件redis.conf拷贝到7002,并修改配置文件的端口 3.进入 redis-5.0.5 目录下,执行启动命令 ./src/redis-server ..//redis.conf 4.进入H2创建7002的salve,步骤与前三个步骤一样 二.添加节点 1.第一个ip:port 为需要添加的节点ip和端口,第二个ip:port为当前集群中的节点和端口:先后执行以下命令: ./src/

服务端操作: 方法一: 获取master的join token kubeadm token create --print-join-command 重新加入节点 kubeadm join 192.168.1.7:6443 --token iweubu.ebjsywhlaklmgjep     --discovery-token-ca-cert-hash sha256:f03b27e002e77fcec510e057385ce382c02171b7f28d71ac95d8ac0f7c7330b1

使用sqoop将oracle数据导入hdfs集群 集群环境: hadoop1.0.0 hbase0.92.1 zookeeper3.4.3 hive0.8.1 sqoop-1.4.1-incubating__hadoop-1.0.0.tar 首先,当然前提是Hadoop集群环境已经搭建好了.如没有搭建好,可以参考上期日志:http://blog.csdn.NET/shatelang/article/details/7605939 将hadoop,Hbase,zookeeper以及Oracle j

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 4. 为CDH 5集群添加Kerberos身份验证 4.1 安装sentry1.点击“操作”,“添加服务”:2.选择sentry,并“继续”: 3.选择一组依赖关系 4.确认新服务的主机分配 5.配置存储数据库: 在mysql中创建对应用户和数据库: mysql>create database sentry default character set utf8 collate utf8_general_ci; mysq

在不同版本号hdfs集群之间转移数据     最简单的办法就是把src集群的数据导到本地,然后起还有一个进程将本地数据传到des集群上去. 只是这有几个问题: 效率减少 占用本地磁盘空间 不能应付实时导数据需求 两个进程须要协调,复杂度添加     更好的办法是在同一个进程内一边读src数据,一边写des集群.只是这相当于在同一个进程空间内载入两个版本号的hadoop jar包.这就须要在程序中使用两个classloader来实现.      下面代码能够实现classloader载入自己定义的

HDFS集群PB级数据迁移方案-DistCp生产环境实操篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 用了接近2个星期的时间,终于把公司的需要的大数据组建部署完毕了,当然,在部署的过程中踩了不少坑,自己也对系统,网络,各个大数据生态圈常用软件进行了调优操作,后期等我整理好笔记后会分享给大家参考的.集群是部署好了,但是没有数据的话也没有人会去用.因此我们需要把旧集群的数据迁移至新集群中(旧集群的数据都是存放在云平台上的,而新集群),在迁移的过程中,参考网上的很多解决方案,最

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x

Redis3.0集群添加节点 1:首先把需要添加的节点启动 cd /usr/local/cluster/ mkdir 7006 cp /usr/local/cluster/redis.conf  /usr/local/cluster/7006/ cd /usr/local/cluster/7006/ vi redis.conf ##修改redis.conf中的port参数的值为7006 redis-server redis.conf 2:执行以下命令,将这个新节点添加到集群中 cd /usr/l

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物

前言 上一篇详细介绍了HDFS集群,还有操作HDFS集群的一些命令,常用的命令: hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R /xxx hdfs dfs -chown -R zyh:zyh /xxx 注意:

1-> 集群的准备工作 1)关闭防火墙(进行远程连接) systemctl stop firewalld systemctl -disable firewalld 2)永久修改设置主机名 vi /etc/hostname 注意:需要重启生效->reboot 3)配置映射文件 vi /etc/hosts #127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1         loca

阅读目录(Content) 一.Hadoop客户端配置 二.Java访问HDFS集群 2.1.HDFS的Java访问接口 2.2.Java访问HDFS主要编程步骤 2.3.使用FileSystem API读取数据文件 三.实战Java访问HDFS集群 3.1.环境介绍 3.2.查询HDFS集群文件系统的一个文件将它文件内容打印出来 3.3.我们在IEDA中执行来获取文件系统的内容并打印在控制台和相应的本地文件中 3.4.获取HDFS集群文件系统中的文件到本地文件系统 3.5.通过设置命令行参数变

阅读目录(Content) 一.HDFS概述 1.1.HDFS概述 1.2.HDFS的概念和特性 1.3.HDFS的局限性 1.4.HDFS保证可靠性的措施 二.HDFS基本概念 2.1.HDFS主从结构体系 2.2.数据块(DataBlock) 2.3.名字节点(主节点:NameNode) 2.4.数据节点(从节点:DataNode) 2.5.SecondaryNameNode 2.6.总结NameNode和DataNode 四.单点故障(单点失效)问题 4.1.单点故障问题 4.2.解决方案