Hadoop Federation + HA 搭建（二） -- hadoop Federation + HA

最新推荐文章于 2023-08-27 17:12:46 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-27 17:12:46 发布 · 936 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hadoop #centos #securecrt

Hadoop Federation + HA 搭建（一） – 环境准备

一 . 搭建ZK的分布式环境（3台机器，如果ZK是StandAlone的模式，只需要一台机器）

1 . 解压Zookeeper包

解压到当前目录
[root@wpixel01 www]# tar -zxvf zookeeper-3.4.10
[root@wpixel01 www]# ll
total 4488
-rw-r--r--.  1 root root  35042811 Oct 22 06:23 zookeeper-3.4.10.tar.gz
drwxr-xr-x. 11 1001 1001      4096 Jan 20 08:12 zookeeper-3.4.10

2 .配置ZK的参数文件：配置文件zoo.cfg

[root@wpixel01 www]# cd zookeeper-3.4.10/conf/
[root@wpixel01 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@wpixel01 conf]# vi zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
#这里配置ZK保存数据的目录(myid文件就在这个目录下)
dataDir=/home/www/zookeeper-3.4.10/tmp
clientPort=2181

#加入ZK集群的所有节点，这里server.1中的1要和myid的内容一致
server.1=wpixel01:2888:3888
server.2=wpixel02:2888:3888
server.3=wpixel03:2888:3888

3 .将配置好的ZK复制到wpixel02和wpixel03上

[root@wpixel01 www]# scp -r zookeeper-3.4.10 root@wpixel02:/home/www/
[root@wpixel01 www]# scp -r zookeeper-3.4.10 root@wpixel03:/home/www/

4 .需要修改wpixel01，wpixel02和wpixel03上的myid（自己创建）

[root@wpixel01 www]# cd zookeeper-3.4.10/tmp/
[root@wpixel01 tmp]# ll
total 1
-rw-r--r--. 1 root root   3 Jan 28 00:52 myid
#myid的内容,和zoo.cfg文件配置的server.1一致，如server.10那myid就写10
[root@wpixel01 tmp]# vi myid 
1

5 .配置zookeeper环境变量，同时配置[wpixel02]和[wpixel03]

export ZOOKEEPER_HOME=/home/www/zookeeper-3.4.10
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

6 .然后在wpixel01，wpixel02和wpixel03上启动ZK

[root@wpixel01 www]# zkServer.sh start
[root@wpixel02 www]# zkServer.sh start
[root@wpixel03 www]# zkServer.sh start

7 .查看zk状态和停止zk命令

#查看zk状态
zkServer.sh status
#停止zk命令
zkServer.sh stop

8 .启动zk后的进程QuorumPeerMain

[root@wpixel01 www]# jps
19648 Jps
7128 QuorumPeerMain
为什么采用Federation：

随着HDFS的数据越来越多，单个namenode的资源使用必然会达到上限，而且namenode的负载能力也会越来越高，限制HDFS的性能。
采用Federation的最主要原因是简单，Federation能够快速的解决了大部分的单点故障问题。

二 . 配置Federation

在10.211.55.111(wpixel01)上进行配置

配置文件都在hadoop-2.8.1/etc/hadoop/目录下
[root@wpixel01 www]# cd hadoop-2.8.1/etc/hadoop/
[root@wpixel01 hadoop]# ll
total 156
-rw-rw-r--. 1 500 500  4707 Jan 28 06:23 hadoop-env.sh
-rw-rw-r--. 1 500 500  1182 Jan 28 06:30 core-site.xml
-rw-rw-r--. 1 500 500  4045 Jan 28 06:41 hdfs-site.xml
-rw-rw-r--. 1 500 500   845 Jan 28 06:45 mapred-site.xml
-rw-rw-r--. 1 500 500  1663 Jan 28 07:05 yarn-site.xml
-rw-rw-r--. 1 500 500    40 Jan 28 07:06 slaves

1 . hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/www/jdk1.8.0_101

2 . core-site.xml

 <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
 <property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://ns1</value>
 </property>
 <!-- 指定hadoop临时目录 -->
 <property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/home/www/hadoop-2.8.1/tmp</value>
 </property>
 <!-- 指定zookeeper地址 -->
 <property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>wpixel01:2181,wpixel02:2181,wpixel03:2181</value>
 </property>

3 . hdfs-site.xml

 <!--block副本冗余度-->
 <property>
  <name>ds.replication</name>
  <value>2</value>
 </property>
 <!-- 指定hdfsde nameservices为ns1和ns2 -->
 <property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>ns1,ns2</value>
 </property>
 <!--ns1下面的两个namenode，分别为nn1，nn2-->
 <property>
  <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
  <value>nn1,nn2</value>
 </property>
 <!--nn1的RPC通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
  <value>wpixel01:9000</value>
 </property>
 <!--nn1的http通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
  <value>wpixel01:50070</value>
 </property>
 <!--nn2的RPC通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
  <value>wpixel02:9000</value>
 </property>
 <!--nn2的http通信地址-->
 <property>
  <name>dfs-namenode.http-address.ns1.nn2</name>
  <value>wpixel02:50070</value>
 </property>
<!--ns2下面的两个namenode，分别为nn3，nn4-->
 <property>
  <name>dfs.ha.namenodes.ns2</name>
  <value>nn3,nn4</value>
 </property>
 <!--nn1的RPC通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2.nn3</name>
  <value>wpixel03:9000</value>
 </property>
 <!--nn1的http通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ns2.nn3</name>
  <value>wpixel03:50070</value>
 </property>
 <!--nn2的RPC通信地址-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2.nn4</name>
  <value>wpixel04:9000</value>
 </property>
 <!--nn2的http通信地址-->
 <property>
  <name>dfs-namenode.http-address.ns2.nn4</name>
  <value>wpixel04:50070</value>
 </property>
 <!--指定namenode的日志在journalNode上的存放位置-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://wpixel01:8485;wpixel02:8485;wpixel03:8485/ns1</value>
 </property>
 <!--指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置-->
 <property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/home/www/hadoop-2.8.1/journal</value>
 </property>
 <!--开启ns1的namenode失败自动切换-->
 <property>
  <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns1</name>
  <value>true</value>
 </property>
<!--配置失败自动切换实现方式-->
 <property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
 <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
 </property>
<!--开启ns2的namenode失败自动切换-->
 <property>
  <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns2</name>
  <value>true</value>
 </property>
<!--配置失败自动切换实现方式-->
 <property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns2</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
 </property>


<!--*************************************************-->

 <!--配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
 <property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>
   sshfence
   shell(/bin/true)
  </value>
 </property>
 <!--使用sshfence隔离机制需要ssh免登陆-->
 <property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
 </property>
 <!--配置sshfence隔离机制超时时间-->
 <property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
  <value>30000</value>
 </property>

4 . mapred-site.xml

 <property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
 </property>

5 . yarn-site.xml

 <!--开启RM高可靠-->
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
  <value>true</value>
 </property>
 <!--指定RM的cluster id-->
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
  <value>yrc</value>
 </property>
 <!--指定RM的名字-->
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
  <value>rm1,rm2,rm3</value>
 </property>
 <!--分别指定RM的地址-->
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
  <value>wpixel01</value>
 </property>
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
  <value>wpixel02</value>
 </property>
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
  <value>wpixel03</value>
 </property>
 <!--指定zookeeper集群地址-->
 <property>
  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
  <value>wpixel01:2181,wpixel02:2181,wpixel03:2181</value>
 </property>
 <property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>

6 . slaves

wpixel01
wpixel02
wpixel03
wpixel04

7 .节点预览

节点
ns1nn1（wpixel01）nn2（wpixel02）
ns2nn3（wpixel03）nn4（wpixel04）

以上配置完成后，拷贝到其他三台主机上

[root@wpixel01 www]# scp -r hadoop-2.8.1/ root@wpixel02:/home/www/
[root@wpixel01 www]# scp -r hadoop-2.8.1/ root@wpixel03:/home/www/
[root@wpixel01 www]# scp -r hadoop-2.8.1/ root@wpixel04:/home/www/

修改ns2节点时需要注意的地方
只要修改两个文件
core-site.xml 和 hdfs-site.xml

修改wpixel03和wpixel04的core-site.xml文件

[root@wpixel03 hadoop]# vi core-site.xml 
 <!-- 指定hdfs的nameservice为ns2 -->
 <property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://ns2</value>
 </property>

ns1节点中的value值：hdfs://ns1  
ns2节点中的value值：hdfs://ns2

修改wpixel03和wpixel04的hdfs-site.xml文件

[root@wpixel03 hadoop]# vi hdfs-site.xml 
 <!--指定namenode的日志在journalNode上的存放位置-->
 <property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://wpixel01:8485;wpixel02:8485;wpixel03:8485/ns2</value>
 </property>

ns1节点中的value值：qjournal://wpixel01:8485;wpixel02:8485;wpixel03:8485/ns1
ns2节点中的value值：qjournal://wpixel01:8485;wpixel02:8485;wpixel03:8485/ns2

8 .配置完毕，启动测试

  • 启动Zookeeper （已经启动了，略）
  • 启动JournalNode
[root@wpixel01 www]# hadoop-daemon.sh start journalnode
[root@wpixel02 www]# hadoop-daemon.sh start journalnode
[root@wpixel03 www]# hadoop-daemon.sh start journalnode
  • 格式化ZooKeeper
在wpixel01和wpixel03上执行hdfs  zkfc -formatZK
这是一个zookeeper控制器，用于HA切换
[root@wpixel01 www]# hdfs zkfc -formatZK 
[root@wpixel03 www]# hdfs zkfc -formatZK
  • 格式化ns1的NameNode
#对wpixel01节点进行格式化
[root@wpixel01 www]# hdfs namenode -format -clusterId hadoop
18/01/28 07:34:09 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   user = root
STARTUP_MSG:   host = wpixel01/10.211.55.111
STARTUP_MSG:   args = [-format, -clusterId, hadoop]
STARTUP_MSG:   version = 2.8.1
STARTUP_MSG:   classpath = /home/w*****************
************************************************************/
18/01/28 07:34:09 INFO namenode.NameNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT]
18/01/28 07:34:09 INFO namenode.NameNode: createNameNode [-format, -clusterId, hadoop1]
Formatting using clusterid: hadoop
***************************
#看到successfully说明格式化成功
18/01/28 07:34:10 INFO common.Storage: Storage directory /home/www/hadoop-2.8.1/tmp/dfs/name has been successfully formatted.

#启动wpixel01的namenode
[root@wpixel01 www]# hadoop-daemon.sh start namenode

#对wpixel02节点进行格式化
[root@wpixel02 www]# hdfs namenode -bootstrapStandby
18/01/28 07:31:43 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   user = root
STARTUP_MSG:   host = wpixel02/10.211.55.112
STARTUP_MSG:   args = [-bootstrapStandby]
STARTUP_MSG:   version = 2.8.1
****************************
18/01/28 07:31:43 INFO namenode.NameNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT]
18/01/28 07:31:43 INFO namenode.NameNode: createNameNode [-bootstrapStandby]
About to bootstrap Standby ID nn2 from:
           Nameservice ID: ns1
        Other Namenode ID: nn1
  Other NN's HTTP address: http://wpixel01:50070
  Other NN's IPC  address: wpixel01/10.211.55.111:9000
             Namespace ID: 1691295794
            Block pool ID: BP-6442734-10.211.55.111-1517142447286
#这里的ID要和wpixel01设置的ID相同，
               Cluster ID: hadoop
           Layout version: -63
       isUpgradeFinalized: true

#启动wpixel02的namenode
[root@wpixel02 www]# hadoop-daemon.sh start namenode

现在可以在浏览器上查看
http://10.211.55.111:50070查看
这里写图片描述
http://10.211.55.112:50070查看
这里写图片描述

  • 格式化ns2的NameNode
#对wpixel03节点进行格式化
[root@wpixel03 www]# hdfs namenode -format -clusterId hadoop1

#启动wpixel03的namenode
[root@wpixel03 www]# hadoop-daemon.sh start namenode

#对wpixel04节点进行格式化
[root@wpixel04 www]# hdfs namenode -bootstrapStandby

#启动wpixel04的namenode
[root@wpixel04 www]# hadoop-daemon.sh start namenode

也可以查看wpixel03和wpixel04
http://10.211.55.113:50070
http://10.211.55.114:50070

  • 然后启动所有的datanode
我这里只启动了一台，所以还要在其他主机上执行
[root@wpixel01 www]# hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/hadoop-root-datanode-wpixel01.out

[root@wpixel02 www]# hadoop-daemon.sh start datanode
[root@wpixel03 www]# hadoop-daemon.sh start datanode
[root@wpixel04 www]# hadoop-daemon.sh start datanode
  • 启动yarn
[root@wpixel01 www]# start-yarn.sh 
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/yarn-root-resourcemanager-wpixel01.out
wpixel02: starting nodemanager, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/yarn-root-nodemanager-wpixel02.out
wpixel03: starting nodemanager, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/yarn-root-nodemanager-wpixel03.out
wpixel04: starting nodemanager, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/yarn-root-nodemanager-wpixel04.out
wpixel01: starting nodemanager, logging to /home/www/hadoop-2.8.1/logs/yarn-root-nodemanager-wpixel01.out

然后在wpixel02和wpixel03的主机上启动resourcemanager

[root@wpixel02 www]# yarn-daemon.sh start resourcemanager
[root@wpixel03 www]# yarn-daemon.sh start resourcemanager

在四台主机上启动zkfc，就会有进行HA选举，standby会有一个变成active状态

[root@wpixel01 www]# hadoop-daemon.sh start zkfc
[root@wpixel02 www]# hadoop-daemon.sh start zkfc
[root@wpixel03 www]# hadoop-daemon.sh start zkfc
[root@wpixel04 www]# hadoop-daemon.sh start zkfc

9 .结果展示一（ 通过web端，查看集群运行情况）
这里写图片描述

10 .结果展示二（ 通过jps查看集群守护进程）
这里写图片描述

Hadoop Federation + HA 搭建（三） – wordCount测试

Hadoop Federation（HA+Federation）
wzc8961661的博客
03-12 2475
学习目标简介Federation 架构设计 简介 单 NameNode 的架构使得 HDFS 在集群扩展性和性能上都有潜在的问题，当集群大到一定程度后，NameNode 进程使用的内存可能会达到上百 G，NameNode 成为了性能的瓶颈。因而提出了 namenode 水平扩展方案——Federation。 Federation 中文意思为联邦,联盟，是 NameNode 的 Federation...
Hadoop3.3.4 + HDFS Router-Based Federation配置
最新发布
snipercai的博客
06-21 1970
HDFS Router-based Federation 3.34
hadoop HA、Federation(联邦)
weixin_39950222的博客
08-29 349
高可用性HA：尽量缩短因日常维护操作(计划)、突发的系统奔溃(非计划)所导致的停机时间，提高系统和应用的可用性 一、背景： 只有一个namenode 的HDFS集群存在单点故障： 1、namenode机器宕机(非计划内)，导致集群不可用，需要重启。 2、namenode节点软件或硬件升级(计划内)，导致集群不可用 解决上述问题，hadoop HDFS高可用HA方案，HDFS通常由两个na...
Hadoop Federation
大数据流浪法师的学习笔记与分享
12-05 356
单NameNode的架构使得HDFS在集群扩展性和性能上都有潜在的问题，当集群大到一定程度后，NameNode进程使用的内存可能会达到上百G，NameNode成为了性能的瓶颈。 因而提出了namenode水平扩展方案-- Federation。 Federation中文意思为联邦,联盟，是NameNode的Federation,也就是会有多个NameNode。 多个NameNode的情况意味着有多...
HDFS Federation(HDFS 联邦)（hadoop2.3）
亡の剑指
04-11 1301
最早接触Federation这个词还是第一家公司用的DB2联邦数据库。 第一代hadoop HDFS： 结构上由一个namenode和众多datanode组成。 功能上划分为namespace和block storage service 两部分。 所谓的HDFS Federation就是有多个namenode（或者说namespace）。 如图：
Federation＋HA集群运维
weixin_33711647的博客
05-21 89
Federation＋HA集群运维 hadoop管理客户端 copy一个hadoop部署目录作为客户端，用于集群的管理和监控，我的客户端如下： 客户端目录： /home/deploy/hadoop/ hadoop-2.0.6-cilent-lin 修改客户端hadoop的core-site.xml <property> <...
11-Hadoop部署多机HDFS+HA+Federation+YARN1
08-03
总之，成功部署Hadoop的HDFS HA+Federation+YARN涉及多步骤，包括配置文件的修改、各个节点服务的启动以及验证整个系统的正常运行。这个过程需要细心和耐心，但一旦完成，将提供一个高可用、可扩展的大数据处理平台...
hadoop HA+federation
10-10
【Hadoop HA + Federation】是Hadoop 2.0架构中的关键特性，旨在解决Hadoop 1.0中单点故障和性能瓶颈的问题。在Hadoop 1.0中，NameNode作为HDFS的核心组件，负责存储所有元数据，这导致了单一命名空间的局限性和资源...
Hadoop-2.0-NameNode-HA和Federation实践1
08-08
在Hadoop 2.0中，NameNode的High Availability（HA）和Federation是为了解决传统Hadoop架构中的两个关键问题：单点故障和集群扩展性。在Hadoop 2.0之前，NameNode作为HDFS的核心组件，它的单点故障可能导致整个...
Hadoop Federation + HA 搭建（一） – 环境准备
Wpixel的博客
01-15 704
开发环境和工具 MAC OS Parallels Desktop 12 SecureCRT SecureFX hadoop环境 Centos7 jdk-8u101-linux-x64 Hadoop2.8.1 zookeeper-3.4.10 集群节点配置 IpAddr HostName 10.211.55.111 wpixel01 10.211
hadoop-HA搭建
08-14
这个文档是本人搭建成功的步骤，能正常使用，里面配置了首先自己要步骤进行
hadoop federation 与hadoop HA
11-06 606
hadoop federation 与hadoop HA
5 Hadoop Federation 联邦
weixin_39563769的博客
08-27 881
注意：如果是第一次启动集群，需要进行初始化，只有第一次启动的时候才需要初始化。
Hadoop集群搭建终极实验(7) _分布式联邦高可用集群部署（Federation+HA）
qq_35447918的博客
12-09 680
参考文档： https://yq.aliyun.com/articles/335669?spm=a2c4e.11155435.0.0.61fd5f09CD5EDz https://blog.51cto.com/sstudent/1392447 前提实验：本实验是基于Federation, Zookeeper和HA这三个实验的综合Hadoop集群部署实验，在前提实验完成的基础上继续进行HDFS...
Hadoop2.x新特性：HA、Federation、快照
HYN205的博客
06-17 1124
NameNode HA（1） 基于NFS共享存储解决方案（2） 基于Qurom Journal Manager（QJM）解决方案NameNode Federation（1） 存在多个NameNode，每个NameNode分管一部分目录（2） NameNode共用DataNode一、HDFS的新特性HA(一)  HDFS的HA机制     Hadoop 2.2.0 版本之前，NameNode是HDF...
hadoop HA+Federation（高可用联邦）搭建配置（一）
anghiking20140716的博客
05-16 336
hadoop HA+Federation（高可用联邦）搭建配置（一） 标签（空格分隔）： 未分类 介绍 hadoop 集群一共有4种部署模式，详见《hadoop 生态圈介绍》。 HA联邦模式解决了单纯HA模式的性能瓶颈（主要指Namenode、ResourceManager），将整个HA集群划分为两个以上的集群，不同的集群之间通过Federation进行连接，使得HA集群拥有了横向扩展...
hadoop Federation（联邦）简介
热门推荐
学习笔记
05-31 1万+
在hadoop1.x中HDFS的架构文件的存储是放在块上的（Block Storage） 文件的元数据是放在namenode上的，只有一个Namespace（命名空间）。随着HDFS的数据越来越多，单个namenode的资源使用必然会达到上限，而且namenode的负载能力也会越来越高，限制HDFS的性能。hdfs主要有两层架构： 1.命名空间（namespace） 由目录、文件、块组成。
Hadoop Federation HA部署
一曲长歌，一剑天涯
08-27 347
Hadoop Federation HA部署 为什么要部署联合命名空间？ 大家都知道，hadoop集群的存储能力受限于namenode的内存，所以才会有所谓的小文件问题。在一些复杂的业务场景下，提高namenode性能成为了提高集群上限的有效途径。 HDFS Federation是 hdfs为了水平扩张namenode的存储性能，提供的多命名空间，基于Federation 搭建的集群在...
Hadoop Federation联邦机制
雾幻的博客
03-27 5770
Hadoop1.0 单namenode架构局限性 NameSpace（命名空间的限制） 由于Namenode在内存中存储所有的元数据（metadata）。NN在管理大规模的命名空间时，单个Namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到Namenode所在JVM的堆【内存大小的限制】。 随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。50G的heap能够存储20亿个对象—&gt;4000个d...
深入讲解Hadoop2.5.1 HA与Federation配置指南
Hadoop2.5.1版本引入了高可用性（High Availability，简称HA）和联邦（Federation）特性，以解决早期版本单点故障和扩展性方面的限制。本文将详细介绍如何配置Hadoop2.5.1的HA+Federation架构，为使用者提供更为可靠...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值