Hadoop采用了master/slave架构,其中,master(JobTracker或者NameNode)维护了全局元数据信息,重要性远远大干 slave(TaskTracker或者DataNode)。在较低Hadoop版本中,master均存在单点故障问题,因此,master的配置应远远好于各个slave(TaskTracker或者DataNode),具体可参考Eric Sammer的《Hadoop Operations》 -书。 2.操作系统参数...
(理念来源于谷歌的一篇名为Google File System的论文) 1.Hadoop节点可分为Master node和Slave node。 ①YARN master 负责调度YARN应用程序。 ②MapReduce master负责组织、调度,节点上的计算部分的工作应该在哪个或那些slave节点上被运行。 ③HDFS master负责将数据拆分、存储在各个节点,并持续对数据进行追踪定位。 1.3...
slave1节点与master节点在hostname、IP地址、Hadoop配置这几个方面是有些差异的，在复制好slave1节点之后需进行配置。6.1 配置IP地址 在前面文章中提到过slave1节点IP地址应设置为固定的值：192.168.79.12。详细的配置方法步骤已经在配置master节点时介绍过，配置slave1节点时可以参考一下。修改完成后的配置结果如下...
4 在用户目录下创建数据目录:mkdir hadoopdata//配置文件里面有配置目录名称,我设置的是hadoopdata 5格式化文件系统,这个操作在master上执行:hdfs namenode -format 6启动Hadoop 执行start-all.sh(停止是stop-all.sh) 7启动成功输入jps,master会显示4个进程,slave有3个进程 8启动虚拟机的浏览器,输入http://master...
hadoop集群中，master主要包括4个服务。1、controller服务，副本保持机制、管理所有的pod资源。2、scheduler调度服务，一个管理员让master找有系统资源的节点。3、APIserver服务，给管理员给用户一个登陆的入口。4、etcd服务，键值型数据库用来记录K8s上所有资源的状态用keyvalue方式记录所有资源的信息。
首先打开虚拟机软件VMware然后开启master、slave1、slave2三个虚拟机。一般搭建hadoop分布式集群时需要配置集群中各个节点间的ssh免密登录，然后才可以启动hadoop分布式集群。我们在master虚拟机终端中输入命令ssh slave1 ， 此时出现如下提示，然后输入yes 注意输入exit命令退出slave2的登录。接下来我们就可以远程登录到...
master中有: namenode secondaryNameNode jobTracker slaves中有 tasktracker datanode 1. NameNode 它是Hadoop中的主服务器,管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。 2. SecondaryNameNode 它不是 namenode 的冗余守护进程,而是提供周期检查点和清理任务。
ping master ping slave1 ping slave2 5. 安装配置Java 卸载 查看java -version卸载 自带的Oracle OpenJDK,使用Oracle JDK 代码语言:javascript 复制 rpm-qa|grep jdk 代码语言:javascript 复制 yum-y remove java-1.8.0*yum-y remove java-1.7.0*
[root@master sbin]# ./start-all.sh This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.shStarting namenodes on [master] master: /usr/bin/env: bash: 没有那个文件或目录 master: /usr/bin/env: bash: 没有那个文件或目录 slave1: /usr/bin/env: bash: 没有那个文件或目录 ...
Worker是集群中的计算节点,负责管理资源和执行任务。Worker节点负责接收Master的指令,启动Executor,并向Master报告资源的使用情况。每个Worker节点可以运行多个Executor实例。 Driver是Spark应用程序的主要组件,它负责创建SparkContext、构建任务图,以及将任务分配给Executor执行。Driver程序通常运行在master机器上,是整个Spark应用...