[BigDataHadoop：Hadoop&kafka.V05] [BigDataHadoop.kafka][|章节一|Hadoop生态圈技术栈|kafka|kafka单机模式部署|jdk.v8u231|zookeeper.v3.4.14|kafka.v2.12|]一
我们之前已经在Windows中安装好了Hadoop，并且配置了环境变量。如果要在本地上运行的，还需要这两个文件，可以去找一下，放到Hadoop的bin目录下面。这样我们写好的mr程序就可以直接在Windows上面运行了，不用再去打包上传等等。
配置三台主机的主机名、网络、域名解析 #master hostnamectl set-hostname master bash #slave1 hostnamectl set-hostname slave1 bash #slave2 hostnamectl set-hostname slave2 bash #master nmcli con modify 网卡名 ipv4.addresses 10.10.10.128/24 ipv4.gateway 10.10.10
map过程已经写完了，上面那个流程我们涉及到了泛型以及序列化，我们要知道每个参数代表的含义，这样有助于我们理解整个流程。 下面我们开始reduce，这个过程我们要把map输出的键值对把key值相同的放在一起，具体的流程我们看代码： package MR.wc;import org.apache.hadoop.io.IntWritabl
1，下载Hadoop，解压 2，配置Hadoop环境变量 右键此电脑——属性 高级系统设置 环境变量 新建一个HADOOP_HOME 添加到path 3，cmd窗口查看安装情况：hadoop version
部分学习路线 SSM框架学习路线： SSM框架： Mybatis: Spring： SpringMVC： Linux学习路线： Linux学习： Springboot学习： Springboot： SpringCloud学习： SpringCloud学习： Hadoop框架
目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、Secondary NameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组件1
Hadoop | 集群启动停止脚本 hdp.sh #!/bin/bash if [ $# -lt 1 ] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 hadoop集群 ===================" echo " -------------
1.报错信息（起初我重置了namenode） 2. 启动所有sh文件 在hbase目录下 bin/start-hbase.sh 3.重新创建表格 4.总结 显示初始化可能是没有启动regionserver，可以尝试启动所有的sh文件 参考连接：https://blog.csdn.net/weixin_45838279/article/details/1213898
Jdk环境安装 首先就是一些安装前的准备，这里需要大家先安装好虚拟机，以及安装Ubuntu操作系统(这个到Ubuntu官网自行下载自己所需要的版本即可) 关闭防火墙： SSH安装： 上传jdk安装包到software中：(这里的这个software文件是需要自己创建的) 解压到servers中(解压过程)
一、安装依赖信息 spark版本：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2 hadoop版本：hadoop-3.2.1 scala版本：scala-2.11.12 建议3.12版本 下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html 二、安装 2.1 单机配置环境 vim ~/.bash_profile #Spark3 SPARK_HOME=/Users/Robots2/softWare/spark-3
#!/bin/bash#登录权限source /opt/hadoopclient/bigdata_env#输入账号密码/usr/bin/expect <<-EOFset time 5spawn kinit tianexpect {"Password" {send "Huawei#123\r"}}expect eofEOF#read -p "请输入开始时间:" startDay#read -p "请输入结束时间:"
Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念————Hadoop生态圈。 Hadoop优势（4高） 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算机元素
一·，完善Hadoop伪分布式安装： 关闭防火墙并熟记代码 [root@master ~]# systemctl stop firewalld [root@master ~]# systemctl disable firewalld 配置SSH localhost无密码验证。 掌握生成密钥对： [hadoop@master ~]$ ssh-keygen -t rsa -P '' 完成 JDK的安装和配置 配置环境变
转在doublexi: https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15624795.html 在前面我们已经准备了三台服务器，并做好初始化，配置好jdk与免密登录等。并且已经安装好了hadoop集群。如果还没有配置好的，参考我前面两篇博客：Spark集群环境搭建——服务器环境初始化：https://www.cnblogs.com/doubl
一、下载各项包： Hadoop：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.8.0/hadoop-2.8.0.tar.gz jdk：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 选择jdk-8u321-linux-x64.tar.gz 注意：下载Hadoop时可能会出现下载较慢的情况，只需重新下载就会变快。
Hadoop启动结束 对hdfs ,yarn,historyserver服务的启动，结束 #!/bin/bashif [ $# -lt 1 ]then echo "No Args Input..." exit;ficase $1 in"start") echo "=========启动 Hadoop集群==========" echo "---------启动 hdfs-------
业务场景： Flink消费Kafka数据写入Hbase 组件版本： CDH：6.3.0 Flink：1.12.1 Hbase:2.1.0-cdh6.3.0 问题1： java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.commons.cli.Option.builder(Ljava/lang/string;) 问题原因： hadoop-common依赖中commons-cli版本过低，导致程序运行找不到最新版的方
下载相应包。然后放到linux 相关目录，然后配置环境变量，配置文件如下 vim ~/.bash_profile # .bash_profile # Get the aliases and functions if [ -f ~/.bashrc ]; then . ~/.bashrc fi # User specific environment and startup programs PATH=$PATH:$HOME/.local/
文章目录 JDK安装Hadoop安装Spark安装Zookeeper安装Kafka安装 JDK安装 Hadoop安装 Spark安装 Zookeeper安装 Kafka安装 一.Windows10 64位环境pyspark安装 1.安装JDK1.8 (1)下载JDK1.8，需要注册一下oracle网址 https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jd
Hadoop有三种部署方式，分别为单机模式、伪集群模式、集群模式。 其中单机模式比较简单，自行查找；伪集群模式和集群模式基本一样，区别就是前者都在一台电脑上，后者在不同的电脑上。 下面以生产环境一般用的集群方式部署为例说明，按最小要求3台节点来介绍集群部署方式。本样例是在3台
#!/bin/bash #指定告知系统当前这个脚本要使用的shell解释器 a="hello" 定义变量 echo $a 输出变量 dt=`date '+%F %T'` # +%F表示年月日。%T表示时分秒，单独使用时要加+号。字母可以小写 a=10 readonly a #将变量设置为只读，只读的变量不可修改，但能用来做运算和输出 read -p 'inp
实验内容： 在HDFS的shell客户端和Java API客户端操作HDFS的节点，对文件进行操作 实验数据记录： 在HDFS的shell端操作： 主要使用了 hadoop fs 的一些简单指令 在HDFS的Java API端操作： 打开安装好的IDEA，新建maven项目，点击右上角setting，配置maven: 在pom.xml文件中添加如下内容： <d
一 Hadoop历史背景 起源于2003年谷歌的Google File System相关论文，随后Doug Cutting（我们下面就叫他切哥吧）基于GFS的论文实现了分布式文件系统，并把它命名为NDFS（Nutch Distributied File System）。 2004年谷歌又发表了一篇学术论文，介绍了自己的MapReduce编程模型，这个编程模型适用于大
[2022-03-18 18:26:57.187]Container [pid=92959,containerID=container_1647598528227_0003_01_000002] is running 236038656B beyond the 'VIRTUAL' memory limit. Current usage: 52.4 MB of 1 GB physical memory used; 2.3 GB of 2.1 GB virtual memory used.
