在大数据虚拟化基础运维第五步创建Hadoop集群开始之前,我想先说明,这里我不通过BDE提供的可视化界面来创建集群.原因是,我们之前部署好的vApp包括BDE管理服务器,是通过虚机的方式在运行.此时,它还没能跟vSphereWeb Client进行绑定,从而暂时无法交付可视化管理界面.在之后的博客文章里,我将介绍如何交付可视化界面. 但大家不要担心,BDE管理服务器自身已经提供了完备的对外服务接口(RestAPI),用户只需通过命令行(CLI)的方法操控它,就能开始对Hadoop集群进行快速部署

最近又安装 Hadoop 集群,由于一些原因,没有使用 Hadoop 管理工具或者自动化安装脚本来安装集群,而是手动一步步的来安装,本篇文章主要是记录我手动安装 Hadoop 集群的过程,给大家做个参考. 这里所说的手动安装,是指一步步的通过脚本来安装集群,并不是使用一键安装脚本或者一些管理界面来安装. 开始之前,还是说明一下环境: 操作系统:CentOs6.4 CDH版本:4.7.0 节点数:4个 在开始之前,你可以看看我以前写的一篇文章 使用yum安装CDH Hadoop集群,因为有些细节已

部署环境 OS: Ubuntu12.04 Server Hadoop:CDH3U6 机器列表:namenode 192.168.71.46:datanode 192.168.71.202,192.168.71.203,192.168.71.204 安装Hadoop 添加软件源 /etc/apt/sources.list.d/cloudera-3u6.list 插入 deb  http://192.168.52.100/hadoop maverick-cdh3 contrib deb-src  h

在Big Data Extensions(BDE)上不仅可以在分钟级别非常快速地部署Hadoop集群,这点可以通过前文<大数据虚拟化零起点-6基础运维第五步-使用CLI创建Apache Hadoop集群>和<大数据虚拟化零起点-7基础运维第六步-安装Big Data Extensions Plugin>感受到.部署完成后,BDE还能够方便地管理它们,从软件定义的角度,通过简单的图形界面和直观的命令行两种方法对集群的对象进行管理.下面我们就具体展开,讨论这些日常所需的集群运行管理.

                       Hadoop集群的配置(一) 1.    实验准备 1.1    目的: 在虚拟机环境下,让同学们学会从零开始配置Hadoop-2.2集群,并尝试在真实环境下搭建集群. 1.2    主要内容: 物理机器总共4台,想配置基于物理机的Hadoop集群中包括4个节点: 1 个 Master, 3个 Salve ,节点之间局域网连接,可以相互 ping通.IP的分布如表1所示.             表1        4个节点的IP地址分配及角色 Ma

1.集群搭建策略 分析: 我手上只有3台电脑,两台华硕笔记本i7.i3的处理器,一台台式机Pentium4处理器.为了更好的测试zookeeper的功能, 我们总共需要6台ubuntu(Ubuntu 14.04.3 LTS)的主机.以下是我的主机分布策略: i7:开启4台ubuntu虚拟机分别是 虚拟机名 内存 硬盘 网络连接 master 1G 20G 桥接 master2 1G 20G 桥接 rm 512M 20G 桥接 slave3 1G 20G 桥接 i3: 安装ubuntu系统 ,作为

第一步:安装 (1) 下载hadoop包 http://hadoop.apache.org/ (2) 登录需要配置hadoop的服务器(HadoopSrv01) su -gird(官方建议用grid账户搭建) (3) 解压 tar -xvf hadoop-2.1.0-bin.tar.gz 到一个目录比如/home/gird (4) 进入/home/gird 创建临时目录 tmp (5) 配置 hadoop-env.sh, core-site.xml, hdfs-site.xml,mapred-s

这是一篇总结的文章,主要介绍 Hadoop 集群快速部署权限的步骤以及一些注意事项.如果你想了解详细的过程,请参考本博客中其他的文章. 1. 开始之前 hadoop 集群一共有三个节点,每个节点的 ip.hostname.角色如下: 192.168.56.121 cdh1 NameNode.kerberos-server.ldap-server.sentry-store 192.168.56.122 cdh2 DataNode.yarn.hive.impala 192.168.56.123 cd

    阿法狗把李昌镐都干掉了,不管是图形图片处理集群还是文字文本处理集群都将成为IT公司新一代的基础设施.公司准备先建立文字文本处理集群,即选择阿里E-MapReduce产品,快速搭建文本大数据处理系统,谋划公司新一代大数据处理架构,但是,初级阶段,不想为Hadoop的底层维护花费时间,集群维护一个工程师少说也要5K以上吧(四级城市),还有硬件和电费等等,公司决定先跑一个样本集群,再做下步谋划,以上也是很多公司对集群的态度吧.    创业阶段钱是精打细算了,阿里集群可以按时付费,最低每小时3.