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9、Hadoop HA集群部署与三种验证方法

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简介：
本教程详细介绍如何构建并配置高可用性(HA)的Hadoop集群，并提供三种验证HA集群有效性的方法。 本段落介绍Hadoop高可用（HA）集群的部署方法，并分为三个部分：HA集群规划、HA集群部署以及验证方式。 前提条件包括： 1. Zookeeper已经成功安装并且运行在server1、server2、server3上。 2. SSH免密登录配置完成，特别是NameNode与另一NameNode之间的相互免密码设置。例如，如果server1和server2分别是两个NameNode，则它们之间已实现免密码登录。 本段落遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，允许在引用原文链接及声明的情况下进行转载。

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  • 9、Hadoop HA集群部署与三种验证方法
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    本教程详细介绍如何构建并配置高可用性(HA)的Hadoop集群，并提供三种验证HA集群有效性的方法。 本段落介绍Hadoop高可用（HA）集群的部署方法，并分为三个部分：HA集群规划、HA集群部署以及验证方式。 前提条件包括： 1. Zookeeper已经成功安装并且运行在server1、server2、server3上。 2. SSH免密登录配置完成，特别是NameNode与另一NameNode之间的相互免密码设置。例如，如果server1和server2分别是两个NameNode，则它们之间已实现免密码登录。 本段落遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，允许在引用原文链接及声明的情况下进行转载。
     
  • 4、NIFI集群的部署与验证
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    简介：本文详细介绍如何部署和配置Apache Nifi集群，并提供实用方法来测试其稳定性和性能，帮助读者轻松搭建高效的数据集成环境。 本段落主要介绍NIFI的两种集群部署方式以及节点的日常管理和state管理的基本概念。需要的前提条件是已经搭建了Zookeeper环境。文章分为三个部分：集群部署、节点管理和state管理。
     
  • Hadoop集群部署与测试实验（一）.docx
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    本文档详细介绍了Hadoop集群的部署步骤和方法，并通过具体实验来验证部署效果，适合初学者学习使用。 ### Hadoop集群部署及测试实验知识点详述 #### 一、实验目的与要求 本实验旨在通过实际操作让学生深入了解并掌握Hadoop集群的基本安装、配置及简单的测试过程，具体目标包括： 1. **理解虚拟机环境搭建**： - 掌握在虚拟机上安装CentOS操作系统的方法。 - 学会使用常见的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS、Red Hat和SUSE Linux）。 2. **熟悉Linux基础操作**： - 掌握基本的Linux命令行操作。 - 理解Linux系统的文件结构。 3. **JDK安装与配置**： - 在Linux系统上安装JDK并正确配置环境变量。 - 了解如何验证JDK安装是否成功。 4. **SSH远程免密登录设置**： - 掌握SSH服务的安装与配置。 - 实现主机之间的免密登录。 5. **Hadoop集群安装与配置**： - 下载并安装Hadoop软件。 - 配置Hadoop的核心文件（包括`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和 `yarn-site.xml`）。 - 启动并测试Hadoop集群。 #### 二、实验条件 - **硬件配置**： - CPU: I3 - 内存: 8GB - 硬盘: 256GB - **操作系统**： - Windows7/Windows8/Windows10 - **软件工具**： - VMware Workstation（用于虚拟机环境搭建） - CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso（操作系统镜像文件） - SecureCRT（用于SSH连接） - **系统架构图**： - Hadoop01 (Master) - Hadoop02 (Slave) - Hadoop03 (Slave) 虚拟交换机采用NAT模式，确保与外网连通。 #### 三、实验步骤详解 1. **下载所需文件**： - 下载CentOS安装镜像和SecureCRT等软件。 2. **创建虚拟机目录**： - 使用英文命名虚拟机文件夹以便于后续管理和识别。 3. **创建并配置虚拟机**： - 打开VMware Workstation，新建一个虚拟机。 - 引导ISO文件安装CentOS系统。 - 根据个人电脑配置合理分配虚拟机资源。 4. **安装操作系统**： - 启动虚拟机后选择GNOME桌面安装（可选）。 - 设置账号密码和创建用户。 5. **启动虚拟机**： - 用户可以选择迷你版或桌面版根据需求进行选择。 6. **Hadoop运行环境搭建**： - 测试虚拟机联网情况。 - 安装必要的工具包，如epel-release 和 net-tools。 - 关闭防火墙以确保网络连接正常。 7. **JDK安装与配置**： - 下载JDK安装包。 - 使用SecureCRT的SFTP功能上传文件至虚拟机中。 - 在 `exportservers` 目录下解压并安装JDK。 - 编辑 `/etc/profile` 文件，设置环境变量以支持 JDK 的使用。 - 执行 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 验证JDK是否成功安装。 8. **Hadoop 安装**： - 下载 Hadoop 2.7 版本的安装包，解压到虚拟机中的 `exportservers` 目录下。 - 编辑 `/etc/profile` 文件并配置环境变量以支持 Hadoop 的使用。 - 执行 `source /etc/profile` 命令使配置生效。 - 使用命令 `hadoop version` 验证Hadoop安装是否成功。 9. **配置Hadoop核心文件**： - 修改 `/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh` 文件，指定JDK路径。 - 配置 `/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml` 文件以设置 HDFS 的默认文件系统。 - 定义数据块副本数量并配置 `hdfs-site.xml` 文件中的相关参数。 - 设置MapReduce和YARN的相关参数，并在 `mapred-site.xml` 和 `yarn-site.xml` 中进行相应的修改。 - 更新 `/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves`文件，添加所有集群节点的主机名。 通过上述步骤可以完成Hadoop集群的搭建与初步测试，为进一步的学习和开发打下坚实的基础。这些步骤涵盖了Hadoop集群部署的关键知识点，并为初学者提供了非常有价值的
     
  • 详解使用Docker部署Hadoop集群的方法
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    本教程详细解析了如何利用Docker容器技术高效部署和管理Hadoop分布式计算环境，适合对大数据处理有需求的技术爱好者与开发者参考。 最近要在公司里搭建一个Hadoop测试集群，因此决定使用Docker来快速部署Hadoop集群。 0. 写在前面 网上已经有很多教程了，但其中有不少问题，在这里记录一下自己安装的过程。 目标：利用Docker构建一个包含一主两从三台机器的Hadoop 2.7.7版本集群 准备： 首先需要一台内存8G以上的CentOS 7系统服务器，我使用的是阿里云主机。 其次将JDK和Hadoop包上传到服务器中。 安装的是Hadoop 2.7.7。相关的文件我已经准备好。 1. 步骤 大致分为以下几步： - 安装
     
  • Docker一键部署Hadoop集群
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    本教程提供了一种使用Docker快速部署和配置Hadoop集群的方法，简化了环境搭建过程，适合开发与测试环境。 【Dockerfile详解】 Dockerfile 是一个文本段落件，包含了构建 Docker 映像的指令序列。在这个场景中，Dockerfile 被用来创建一个包含 Hadoop 集群环境的 Docker 映像。以下是一些可能的关键指令： 1. `FROM`: 指定基础镜像，可能是基于 Ubuntu 或 CentOS 的 Linux 发行版，因为它们是常见的 Hadoop 安装基础。 2. `RUN`: 执行命令来安装必要的软件包，如 OpenJDK（Hadoop 需要 Java 运行环境）和 Hadoop 本身。 3. `COPY`: 将本地文件复制到 Docker 映像中的特定路径，例如复制配置文件或启动脚本。 4. `ENV`: 设置环境变量，如 HADOOP_HOME 或其他配置参数。 5. `VOLUME`: 创建持久化数据卷，用于存储 Hadoop 数据，避免数据丢失。 6. `EXPOSE`: 公开 Hadoop 服务所需的端口，如 8088（Web UI）和 9000（Namenode）。 7. `CMD` 或 `ENTRYPOINT`: 指定容器启动时执行的命令，可能是一个启动 Hadoop 集群的脚本。 【Readme.md 使用指南】 Readme 文件通常提供关于如何使用项目的详细步骤和注意事项。在这个案例中，它会包含： 1. **系统要求**：列出运行 Docker 和 Hadoop 集群所需的硬件和软件环境，如 Linux 发行版和 Docker 版本。 2. **Docker 安装**：指导用户如何在他们的 Linux 系统上安装 Docker。 3. **构建 Docker 映像**：解释如何使用 Dockerfile 构建自定义的 Hadoop 映像。 4. **启动集群**：描述如何使用 `start-container.sh` 或 `start-file.sh` 启动 Docker 容器，并将它们配置为 Hadoop 集群。 5. **配置**：详细说明如何根据需求修改 `config` 目录中的配置文件，例如 core-site.xml、hdfs-site.xml 和 yarn-site.xml。 6. **操作指南**：提供使用 Hadoop 集群的命令行示例，如提交 MapReduce 作业。 7. **故障排查**：列出可能遇到的问题及解决方法。 【Hadoop 集群概念】 Hadoop 是一个分布式计算框架，由 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）组成： 1. **HDFS**：分布式文件系统，将大文件分割成块并存储在多台机器上，提供高可用性和容错性。 2. **NameNode**：HDFS 的主节点，负责元数据管理，如文件名、文件位置等。 3. **DataNode**：存储 HDFS 文件块的从节点。 4. **YARN**：资源调度器，管理集群的计算资源，为应用程序分配内存和 CPU。 5. **ResourceManager**：YARN 的主节点，负责全局资源管理和调度。 6. **NodeManager**：YARN 的从节点，负责单个节点上的资源管理和容器管理。 通过 Docker 安装 Hadoop 集群，可以在不改变主机系统的情况下快速部署和测试，方便开发者和运维人员进行开发、测试和演示。
     
  • WAS9 集群与 IBM HTTP Server 9 部署指南
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    本指南详细介绍了如何在WAS9集群环境中部署IBM HTTP Server 9，包括配置步骤、优化技巧及常见问题解决方案。 文档内容：WAS9 集群双机部署、IBM HTTP Server 9 安装及 plugin配置转发。
     
  • Hadoop 3.1.3 集群配置（含 HA 和 YARN）
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下搭建Hadoop 3.1.3集群，并实现高可用(HA)和资源管理(YARN)的配置。适合大数据技术爱好者及开发者参考学习。 当前环境： CentOS 6.5, JDK 8 准备工作： 1. 实现服务器之间的免密登录。 - 在本地生成SSH密钥对：`ssh-keygen -t dsa -P -f ~/.ssh/id_dsa` - 将公钥添加到远程服务器的授权文件中：`cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys` - 设置权限：`chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys` 2. 确保所有服务器之间的时间同步。 3. 安装Zookeeper集群 搭建步骤： 1. 下载Apache Hadoop 3.1.3并上传到服务器，然后解压。下载地址为https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
     
  • Hadoop 3.1.4 简介与部署：简易验证指南
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    本指南简要介绍了Hadoop 3.1.4版本，并提供了详细的步骤指导用户如何快速进行环境搭建和功能验证。适合初学者入门使用。 本段落介绍了Hadoop 3.1.4的简单介绍及部署方法，并进行了基本验证。文章内容涵盖Hadoop的发展历程、3.1.4版本的特点以及部署步骤与初步测试。 前提条件包括：免密登录设置完成，JDK已安装到位，Zookeeper也已经配置并正常运行。具体细节请参考相关的环境配置文档和Zookeeper专栏的文章。 本段落分为三个部分进行介绍： - Hadoop的发展历史 - 如何在本地环境中部署Hadoop 3.1.4版本 - 部署后的简单验证方法 请注意，文章内容遵循CC 4.0 BY-SA版权协议。
     
  • k8s-helm-helmfile：对比三种在Kubernetes集群上部署应用的方法（kubectl、Helm...）
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    本文探讨了在Kubernetes集群中使用kubectl、Helm和Helmfile三种工具部署应用程序的不同方式，深入比较它们各自的优点与应用场景。 在该项目中，我计划比较三种将同一应用部署到Kubernetes集群的方法：k8s-整个部署使用kubectl工具；Helm-通过完成的部署流程进行操作；helmfile-Helm安装了helmfile插件的情况下使用的版本。 为了开始，请进入一个文件夹来查看其中一种方法。项目架构基于我以前的一个项目，它包含三个组件： 1. postgres：数据库。 2. 看板应用程序：提供REST端点给前端的后端服务。 3. 看板：前端服务。 这是我想实现的简化方案，在此基础上还有一个附加组件-管理员，这是一个用于管理数据库的GUI应用。下面是使用每种方法创建Kubernetes集群后的完整视图： 在测试任何一种描述的方法之前，请先完成以下步骤： 1. 安装Minik（这里指的是安装一个小型化的Kubernetes环境）。