1、我们先在主机master01上面搭建好Ganglia环境 2、在master01主机上解压JDK和Hadoop到安装目录、修改配置文件 3、克隆出两台主机slave01,slave02并修改主机名和IP主机名映射、做免密码登录 4、启动Ganglia和Hadoop集群、实现wordcount实例 关闭防火墙和Selinux 关闭防火墙和Selinux是因为这两者会对Ganglia和Hadoop环境搭建...
Hadoop管理与监控——安全模式(safemode) 启动Hadoop和HBase之后,执行jps命令,已经看到有HMaster的进程,但是进入到监控界面查看,没有节点信息: 进入到logs目录查看master的日志:发现一直显示下面的内容: 原来是Hadoop在刚启动的时候,还处在安全模式造成的,稍等片刻会自动退出安全模式。 为什么NameNode会处于安全模式呢?
二.配置Map/Reduce Locations 打开Windows—Open Perspective—Other,选择Map/Reduce,点击OK,控制台会出现: 右键new Hadoop location 配置hadoop:输入 Location Name,任意名称即可. 配置Map/Reduce Master和DFS Mastrer,Host为虚拟机IP地址;Port配置成与core-site.xml的设置一致即可。 如我的core-site.xml为 <configura...
hadoop-node1即是master,也是worker 2、配置spark-env.sh $cd/opt/bigdata/hadoop/server/spark-standalone-3.2.0-bin-hadoop3.2/conf# 创建data目录(所有节点都得创建这个目录)$mkdir-p /opt/bigdata/hadoop/data/spark-standalone# copy一份环境变量文件$cpspark-env.sh.template spark-env.sh# 加入以下内容...
RM是YARN的核心组件,或者说是YARN的master节点,一般分配在主节点上,并做HA部署。主要功能是负责处理client的job提交请求,监控NodeManager,并对集群所有资源(CPU和内存)进行管理、分配和调度,对系统中的资源有最高的支配权。可以理解为类似部门经理的角色。
Hadoop的原则就是就近运行,数据和程序要在同一个物理节点里,数据在哪里,程序就跑去哪里运行。这个工作是JobTracker做的,监控task,还会重启失败的task(于不同的节点),每个集群只有唯一一个JobTracker,类似单点的NameNode,位于Master节点 (2)TaskTracker TaskTracker叫任务跟踪器,MapReduce体系的最后一个后台进程,位于每个...
Hadoop 集群具体来说包含两个集群:HDFS 集群和YARN 集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。 另外,对于 Hadoop 的集群来讲,可以分为两大类角色:master 和 slave。 (1)HDFS 集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有:NameNode(一个,master)、DataNode(若干,slave)和SecondaryNameNode(一个)。(2)YARN 集群...
JobTracker:Master 节点,只有一个,管理所有作业,作业/任务的监控、错误处理等;将 任务分解成一系列任务,并分派给 TaskTracker。 TaskTracker:Slave 节点,运行 Map Task 和 Reduce Task;并与 JobTracker交互,汇报任务 状态。 Map Task:解析每条数据记录,传递给用户编写的 map(),并执行,将输出结果写入本地磁 ...
AppMaster：负责某个具体应用程序的调度和协调，为应用程序申请资源，并对任务进行监控 Container：YARN 中...
jobtracker:master节点,只有一个,管理所有作业,任务/作业的监控,错误处理等,将任务分解成一系列任务,并分派给tasktracker。 tacktracker:slave节点,运行 map task和reducetask;并与jobtracker交互,汇报任务状态。 map task:解析每条数据记录,传递给用户编写的map()并执行,将输出结果写入到本地磁盘(如果为map—only作业,...