03伪分布式

伪分布式Hadoop搭建指南
本文详细介绍如何在单节点上搭建Hadoop伪分布式环境,包括配置主机名、免密远程登录、安装JDK、配置环境变量、格式化namenode等步骤,以及如何使用伪分布式环境进行文件操作。

以下配置时,可在网上进行查询,严谨

伪分布式只需要一个节点

一、伪分布式的搭建

1.验证以下三个中的主机名是否相同
	cat /etc/hosts  关注自身节点
	hostname		主机名
	cat /etc/sysconfig/network  
2.免密远程登录
	ssh-keygen -t dsa -P '' -f /root/.ssh/id_dsa
		参数f指定生成密钥位置,同级目录下的id_dsa.pub为公钥
	cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3.安装JDK
	首先使用传输工具进行传输,然后安装
	rpm -i jdk-7u67-……-x64.rpm
4.配置Java环境变量
	vi /etc/profile
		export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
			在写入的时候忘记啦,使用命令行模式“:! ls -l /usr/java”查看
		export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
5.以上配置的文件执行一下
 source /etc/profile  
6.验证是否配置java环境
 jps     		 
7.将hadoop包传输到node01中
	tar -xf hadoop-2.6…….tar.gz  解压
	mkdir /opt/sxt/  (sxt为目录名称,养成习惯,自己为部署包创建目录)
	mv hadoop-2.6.5 /opt/sxt/
	cd /opt/sxt/     (可查看bin,sbin内容)
8.再次补充配置vi /etc/profile环境如下:
	export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
	export HADOOP_HOME=/opt/sxt/hadoop-2.6.5
	export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
9.执行配置的文件
	“. /etc/profile”
	输入ha、hdfs、start,按Tab键可以提示,则证明以生效
10.JAVA_HOME的二次配置
	cat /etc/profile  复制一下JAVA_HOME的路径
	cd opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
	ls (更改*-env.*这样的文件)
	
		vi hadoop-env.sh
			改为export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
		vi mapred-env.sh
			注释掉的export放开,并改为export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
		vi yarn-env.sh
			注释掉的export放开,并改为export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
11.配置namenode启动
进入目录:
	cd opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
namenode,secondary
	vi core-site.xml
		在<configuration>和</configuration>中间补充:
			<property>
				<name>fs.defaultFS</name>
				<value>hdfs://node01:9000</value>    # node01就是主机名
			</property>
	配置secondary启动
			<property>
				<name>hadoop.tmp.dir</name>
				<value>/var/sxt/hadoop/local</value>    # 此目录下必须为空,不存在会被创建
			</property>
	vi hdfs-site.xml
		在<configuration>和</configuration>中间补充:
			<property>
				<name>dfs.replication</name>
				<value>1</value>
			</property>
			<property>
				<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
				<value>node01:50090</value>
			</property>
12.配置datanode启动
	vi slaves
		将其中的localhost改为本机主机名node01,集群的话直接向下补充
13.格式化
	hdfs namenode -format
		必须看到successfully才为成功

二、伪分布式的使用

1.启动
	start-dfs.sh
2.浏览器可视化
	浏览器进入node01:50070,Utilities下的Browse the file system即可查看
3.创建家目录
	hdfs dfs -mkdir -p /user/root/
4.把文件上传(推送)
	cd 
	hdfs dfs -put ./hadoop-2.6.5.tar.gz /user/root/
5.准备一个文本文件,推送
	for i in `seq 100000`;do echo "hello sxt $i" >> test.txt;done
		注意:那个是漂号,文件为1.6M
	hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put test.txt
		配置单个块的大小为1M(即1048576),并推送
	/var/sxt/hadoop/local/dfs/data/current/BP-1448……/current/finalized/subdir0/sudbir0
		在此目录下blk_……827和blk_……828为切开的两块

完全分布式的搭建点我

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Spark中分布式和伪分布式在数据分析任务中的区别以及它们的适用场景。首先,用户之前的问题是关于单节点伪分布式是否能完成任务,现在进一步询问两者的区别和应用场景。我需要结合用户提供的三个引用内容,并参考之前的回答来构建结构化的内容。首先,引用[1]提到Spark使用RDD作为分布式数据抽象,RDD分布在集群节点上,通过并行操作处理数据。这说明分布式环境下的核心是数据分片和并行计算。而伪分布式虽然在单节点模拟多进程,但数据可能并未真正分片,只是逻辑上的分布。这会影响性能和容错能力。引用[2]比较了Spark和Flink的生态系统,指出Spark适合数据分析、机器学习等任务。这可能意味着Spark的伪分布式在功能完整性上支持这些任务,但性能受限于单节点资源。需要区分分布式和伪分布式在处理不同规模数据时的表现。引用[3]讨论了分布式工业分析的发展方向,如实时性和自动化。这可能关联到伪分布式在实时处理上的局限性,因为单节点无法水平扩展,处理延迟可能较高。 接下来,我需要回顾之前的回答,其中提到了伪分布式的可行性基础、实现步骤、性能限制和应用场景。例如,伪分布式在单节点上通过多进程模拟,支持YARN、Standalone模式,但受限于CPU和内存资源,适合开发和测试。而真正的分布式集群能处理更大规模数据,具备容错和扩展性。 用户现在的问题要求明确两者的区别和应用场景。我需要从数据分布、资源管理、性能、容错、适用场景等方面展开对比。例如,数据分布方面,分布式真正分片存储,伪分布式可能只是逻辑分片;资源管理上,分布式跨节点调度,伪分布式单节点多进程;性能上,分布式可扩展,伪分布式受限于单节点硬件;容错方面,分布式有跨节点恢复机制,伪分布式可能无法完全模拟;适用场景方面,分布式适合生产环境大数据,伪分布式适合开发测试。同时,需要引用用户提供的引用内容来支持观点,例如引用[1]说明RDD的分布式特性,引用[2]说明Spark的适用场景,引用[3]提到工业分析的发展,可能强调分布式在实时和大规模处理中的必要性。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步的问题,如如何选择部署模式、性能调优方法、迁移到分布式的注意事项等。确保问题与主题相关,并帮助用户深入理解。</think>### Spark分布式与伪分布式数据分析对比分析 --- #### 一、核心差异对比 || **分布式集群** | **伪分布式** | |---|---|---| | **数据分布** | 数据物理分片存储在多个节点,通过$RDD$的分区实现并行计算[^1] | 数据逻辑分片但存储在同一节点(如HDFS伪分布式模式) | | **资源管理** | 跨节点资源调度(YARN/Mesos),支持动态扩展 | 单节点多进程模拟,资源上限由节点硬件决定 | | **性能特性** | 可线性扩展计算能力,吞吐量公式:$$T(n) = T(1)/n + C_{network}$$ | 受限于单机硬件,CPU利用率存在瓶颈(Amdahl定律) | | **容错机制** | 跨节点数据副本恢复,Task失败自动迁移 | 仅支持进程级容错,无法模拟物理节点故障 | --- #### 二、适用场景分析 1. **分布式集群适用场景** - **工业级数据分析**:满足工厂预测性维护中TB级数据的实时处理需求[^3] - **复杂计算任务**:需同时调用Spark SQL、MLlib等多模块的混合工作流[^2] - **高可用性要求**:如金融风控系统需要$RDD$跨节点持久化保证数据安全 2. **伪分布式适用场景** - **算法验证**:开发阶段测试SQL查询逻辑或ML模型效果 ```python # 伪分布式环境测试代码示例 spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("Test").getOrCreate() result = spark.sql("SELECT AVG(sales) FROM global_sales_table") # 引用[1]的RDD操作简化版 ``` - **资源受限环境**:WSL等轻量化环境调试数据管道(需配置`spark.sql.shuffle.partitions=2`避免OOM) - **教学演示**:展示Spark调度机制(如通过Web UI观察Executor进程) --- #### 三、关键技术选择建议 | **决策维度** | **选择分布式** | **选择伪分布式** | |---|---|---| | 数据规模 | >100GB | <50GB | | 延迟要求 | 毫秒级实时处理 | 分钟级批处理 | | 硬件成本 | 多节点服务器集群 | 单台开发机 | | 团队技能 | 具备集群运维能力 | 仅需基础Spark API知识 | --- #### 四、典型配置差异示例 1. **分布式集群配置** ```xml <!-- spark-defaults.conf --> spark.executor.instances 16 # 按集群规模动态分配 spark.executor.cores 4 # 物理核数优化 spark.yarn.maxAppAttempts 3 # 增强容错 ``` 2. **伪分布式优化配置** ```python # 启动时指定资源限制 SparkConf().set("spark.driver.memory", "2g") \ .set("spark.executor.memory", "1g") \ .set("spark.local.dir", "/tmp") # 避免WSL磁盘空间不足[^3] ``` --- #### 五、迁移风险提示 1. **伪分布式→分布式** - Shuffle性能差异:网络I/O取代本地磁盘交换,需重设`spark.sql.shuffle.partitions` - 数据倾斜放大效应:真实分片可能暴露隐藏的数据分布问题 - 依赖库冲突:需确保所有节点Python环境一致 2. **反向降级风险** - 本地文件路径需替换为HDFS地址(`hdfs://namenode/path`) - 线程竞争可能导致`local[*]`模式不稳定 --- ###
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