Hadoop开源+zookeeper+Hbase搭建整理

Hadoop Hbase Zookeeper Kafka Hadoop MapReduce split分片 hadoop将mapreduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片。hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录 分片是并行处理的,分片小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡;然后分片切的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定作业的执行时间。 通常,一个合理的分片大小趋于hdfs的一个块大小,默认128MB。因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块大小。如果分片跨越 阅读详情

本文章主要介绍的是搭建hadoop开源集群组件

1、Hadoop生态圈简介

我们通常说到的hadoop包括两部分,一是Hadoop核心技术(或者说狭义上的hadoop),对应为apache开源社区的一个项目,主要包括三部分内容:hdfs,mapreduce,yarn。其中hdfs用来存储海量数据,mapreduce用来对海量数据进行计算,yarn是一个通用的资源调度框架(是在hadoop2.0中产生的)。

另一部分指广义的,广义上指一个生态圈,泛指大数据技术相关的开源组件或产品,如hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop等。

生态圈中的这些组件或产品相互之间会有依赖,但又各自独立。比如habse和kafka会依赖zookeeper,hive会依赖mapreduce。

需要说明的是,上图并没有包括当前生态圈中的所有组件。而且hadoop生态圈技术在不断的发展,会不断有新的组件出现,一些老的组件也可能被新的组件替代。需要持续关注Hadoop开源社区的技术发展才能跟得上变化。

若有任何疑问,请访问HADOOP官网(http://hadoop.apache.org/)

2、基础环境准备

2.1、软件环境

本文将介绍 Redhat7.3开源搭建Hadoop集群,软件版本如下:

NO.

软件名称

版本号

1.

操作系统

Redhat7.3 64位

2.

JDK

8u131-linux-x64

3.

Hadoop

2.7.7

4.

Zookeeper

3.4.10

5.

Kafka

kafka_2.11-2.1.0

6.

Hbase

1.3.1

2.2、配置规划

      本次安装共 3 台服务器,服务器配置及用途如下:

NO.

机器名称

IP

配置

1.

dlcj02

192.168.1.142

48核/32G/5.5T

2.

dlcj03

192.168.1.143

48核/32G/5.5T

3.

dlcj04

192.168.1.144

48核/32G/5.5T

2.3   软件存放目录(所有节点)

为方便管理软件的安装及减少占用根目录下空间,在此对软件进行统一存放:

142/143/144节点都存放在相同的目录下:

以142节点为例,在目录(视个人情况而定)建立如下文件夹:

hadoop:存放hadoop安装文件

hbase:存放hbase安装文件

java:存放jdk1.8安装文件

kafka:存放kafka安装文件

zookeeper:存放zookeeper安装文件

2.4、设置映射关系(所有节点)

Redhat7修改指令为:vim /etc/hosts.此处将所有节点都加入进去。此处界面如下所示:

192.168.1.144  dlcj04

192.168.1.143  dlcj03

192.168.1..142  dlcj02

2.5、设置防火墙(所有节点)

关闭防火墙

     即时生效,重启后会复原:systemctl stop firewalld

     永久生效:systemctl disable firewalld

2.6、配置免密码登录 SSH(所有节点)

a.在root用户下输入ssh-keygen -t rsa 一路回车

b.秘钥生成后在~/.ssh/目录下,有两个文件id_rsa(私钥)和id_rsa.pub(公钥),将公钥复制到authorized_keys并赋予authorized_keys600权限(若没有该文件可以直接创建)。

c. 同理在dlcj03和dlcj04节点上生成秘钥,然后将秘钥复制到master节点上的authoized_keys。这个在复制时,直接使用cat命令将秘钥打印出来,然后直接将其复制到master节点上的authoized_keys即可。

d. 将dlcj02节点上的authoized_keys远程传输到dlcj03和dlcj04的~/.ssh/目录下。

e.检查是否免密登录(第一次登录会有提示)。

2.7、关闭 SELINUX(所有节点)

关闭selinux:

     # setenforce 0 (临时生效)

# vim /etc/selinux/config (永久生效)

: SELINUX=disabled

2.8、安装 oracle JDK1.8 (所有节点)

将jdk-8u131-linux-x64.tar.gz包拷贝到linux系统中,并将其解压到指定目录下。然后在/etc/profile目录下添加(在proifile内容最后添加即可):

export JAVA_HOME=  /usr/lcoal/java/jdk1.8

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar.

最后,执行命令source /etc/profile使配置文件生效,并查看java版本信息。

3、安装Hadoop

3.1 解压Hadoop到指定目录(142)

  tar –zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz  –C /ies/hadoop

3.2 创建HDFS存储目录(142 143 144)

 进入解压后的文件夹: cd /ies_data

 mkdir hdfs

 cd hdfs

 mkdir name data tmp

 ./hdfs/name    --存储namenode文件

 ./hdfs/data      --存储数据

 ./hdfs/tmp       --存储临时文件

3.3  配置环境变量(142)

   vi /etc/profile
在末尾添加:

     export HADOOP_HOME= /ies/hadoop/hadoop-2.7.7

    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

    保存后使新编辑的profile生效:

    source /etc/profile

3.4 修改hadoop配置文件(142)

需要配置的文件的位置为/ieslab/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop,需要修改的有以下几个文件:

hadoop-env.sh

yarn-env.sh

core-site.xml

hdfs-site.xml

mapred-site.xml

yarn-site.xml

slaves

     其中hadoop-env.sh和yarn-env.sh里面都要添加jdk的环境变量

  1. hadoop-env.sh

添加如下代码:export JAVA_HOME= /ies/java/jdk1.8 到如下位置:

b. yarn-env.sh中

添加如下代码:export JAVA_HOME= /ies/java/jdk1.8 到如下位置:

c. core-site.xml中

添加如下代码:

<configuration>

    <property>

       <name>fs.defaultFS</name> ------文件系统用hdfs

          <value>hdfs://dlcj02:9000</value>  --namenode地址

    </property>

    <property>

        <name>hadoop.tmp.dir</name> ------临时文件的存放目录

          <value>file:/ies_data/hdfs/tmp</value>

    </property>

</configuration>

d. hdfs-site.xml

添加如下代码:

<configuration>

        <property>

                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

                <value>dlcj02:9001</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.namenode.name.dir</name> ----存储namenode的路径

                <value>file:/ies_data/hdfs/name</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.datanode.data.dir</name> ---存储上传数据的路径

                <value>file:/ies_data/hdfs/data</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.replication</name>

                <value>3</value> ----副本数

        </property>

        <property>

                <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

                <value>true</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.permissions</name>

                <value>false</value> --设置为false可以不用检查权限

        </property>

        <property>

                <name>dfs.web.ugi</name>

                <value>supergroup</value>

        </property>

</configuration>

e. mapred-site.xml

(注意要将mapred-site.xml.template重命名为 .xml的文件   Mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml)

添加如下代码:

<configuration>

      <property>

      <!—默认为本地单机运行而不是集群模式运行,此处配置为yarn平台运行,yarn负责分配内存!-->

                <name>mapreduce.framework.name</name>

                <value>yarn</value>

        </property>

        <property>

                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

                <value>dlcj02:10020</value>

        </property>

        <property>

                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

                <value>dlcj02:19888</value>

        </property>

</configuration>

f. yarn-site.xml

添加如下代码:

<configuration>

  <property>

                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

                <value>mapreduce_shuffle</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

                <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.address</name>

                <value>dlcj02:8032</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

                <value>dlcj02:8030</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

                <value>dlcj02:8031</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

                <value>dlcj02:8033</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

                <value>dlcj02:8088</value>

        </property>

</configuration>

g. slaves

将里面的localhost删掉,写入从节点主机名

dlcj03

dlcj04

3.5 拷贝hadoop文件至其他节点

   scp -r /ieslab/hadoop root@dlcj03:/ieslab       (143节点)

    scp -r /ieslab/hadoop root@dlcj04:/ieslab       (144节点)

3.6 拷贝profile文件至其他节点

scp /etc/profile  root@dlcj03:/etc            (143节点)

scp /etc/profile  root@dlcj04:/etc            (144节点)

在两个子节点上分别使新的profile生效:

source /etc/profile

3.7 格式化主节点的namenode (只在142执行)

进入hadoop目录(/ieslab/hadoop/hadoop-2.7.7)

然后执行:

./bin/hadoop namenode -format

新版本用下面的语句不用hadoop命令了

./bin/hdfs namenode -format

提示:successfully formatted表示格式化成功

3.8 启动hadoop

进入hadoop目录(/ieslab/hadoop/hadoop-2.7.7)执行

./sbin/start-all.sh

主节点(142)上jps进程如下:

NameNode

SecondaryNameNode

ResourceManager

每个子节点(143/144)上的jps进程如下:

DataNode

NodeManager

如果这样表示hadoop集群配置成功

4、安装Zookeeper和Kafka

   该部分的安装,请详细参考另一博客《Kafka集群搭建》,此处不在赘述.

5、安装Hbase

5.1、准备工作

首先要有一个zookeeper和hadoop集群的环境,并启动zookeeper和hadoop.

(查看进程,已经启动zookeeper和hadoop hdfs相关进程)

5.2、上传hbase安装包并解压

tar -zvxf hbase-1.3.1-bin.tar -C /ieslab/hbase

5.3、修改Hbase配置文件

a. 把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 复制到hbase/conf下

cp /ieslab/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml  /ies/hbase/hbase-1.3.1/conf

cp /ieslab/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml  /ies/hbase/hbase-1.3.1/conf

b. 修改hbase-env.sh

export JAVA_HOME= /ies/java/jdk1.8

//告诉hbase使用外部的zk

export HBASE_MANAGES_ZK=false

     c. 修改 hbase-site.xml

     添加以下代码:

     <configuration>

                   <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->

        <property>

                <name>hbase.rootdir</name>

               <value>hdfs://dlcj02:9000/hbase</value>

        </property>

                   <!-- 指定hbase是分布式的 -->

        <property>

                <name>hbase.cluster.distributed</name>

                <value>true</value>

        </property>

                   <!-- 指定zk的地址,多个用“,”分割 -->

        <property>

                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

                 <value>dlcj02:2181,dlcj03:2181,dlcj04:2181</value>

        </property>

</configuration>

d. 修改 regionservers文件

添加一下内容:

dlcj02

dlcj03

dlcj04

e. 修改 backup-masters来指定备用的主节点(若该文件没有可自行创建即可)

添加一下内容:

dlcj03

f. 配置hbase环境变量

vim /etc/profile

添加以下代码:

export HBASE_HOME=/ies/hbase/hbase-1.3.1

export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile使其立即生效

5.4、拷贝Hbase文件至其他节点

scp -r /ieshbase root@dlcj03:/ies       (143节点)

  scp -r /ies/hbase root@dlcj04:/ies       (144节点)

5.5、拷贝profile文件至其他节点

  scp /etc/profile  root@dlcj03:/etc            (143节点)

scp /etc/profile  root@dlcj04:/etc            (144节点)

在两个子节点上分别使新的profile生效:

source /etc/profile

5.6、启动Hbase进程

首先启动zk集群,启动hdfs集群,之前已启动。

启动hbase,在主节点(142)上运行:

start-hbase.sh

142节点jps进程:

143节点jps进程:

144节点jps进程:

若出现以上进程,则hbse集群成功搭建完毕。

5.7、查看Hbase管理界面

   在浏览器输入192.168.1.142:16010即可查看hbase界面信息,如下所示: 

备用的Hmaster信息截图如下所示:

若在搭建的过程中遇到问题,请咨询博主,谢谢大家捧场!

Hadoop 之 Centos 7 搭建 Zookeeper 3.8.2 集群(六) Centos7 部署 Zookeeper 集群 阅读详情

相关推荐

入门大数据基础:Hadoop,hive,oozie,flume,hbase,kafka,spark,shell,redis,zookeeper都是什么?

文章目录前言一、Hadoop二、Hive三、oozie四、Flume五、Hbase六、 Kafka七、Spark八、 shell九、Redis十、zookeeper总结 前言 目前博主在实习,做大数据相关,从头开始学大数据,遂整理了一波大数据入门的工具都是什么的整理,尽量简洁说明白这些东西都是啥。 首先举例一个流程,可以辅助理解: 一、Hadoop Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/),用java语言实现开源软件框架,实.

Foools的博客 1279

Hadoop+Hdfs+Hbase+Kafka+Zookeeper集群搭建

本文详细介绍了基于centos7的Hadoop集群的搭建过程,给出了Hadoop的基础知识和项目搭建的流程,搭建了一个master结点和两个slave结点的Hadoop集群,在master和slave服务器上配置HDFS(hadoop分布式文件系统) ,HBase(集群数据库),zookeeper(集群维护服务),以及 kafka(消息队列),同时详细给出搭建过程和测试结果,并对搭建过程遇到的bug进行详细的记录

Boxbiu的博客 5219

hadoop菜鸟教程 Hadoop学习资料(云计算学习电子书)

hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表,Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于大数据。它只是一个成功的分布式系统,用于处理离线数据。大数据领域中还有许多其他类型的处理系统。 随着大数据技术的普及,Hadoop已成为其开源功能和卓越性能的新宠。有些人甚至认为大数据是Hadoop。实际上,这是一种误解。 Hadoop只是一个用于处...

fengliaoai的博客 1万+

zookeeper+hadoop+hbase部署

HBase是 Google 的 Bigtable 开发的java版本。是一个建立在 HDFS 之上,面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式(实时读写nosql)数据库。HBase是列式NoSql数据库。Hbase中仅支持的数据类型为byte[];它主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。HBase可以理解为一个非常大的分布式HashMap,在hadoop集群的各个节点中以行主键+列族(包含列)+时间戳为键,以储存的值为值。

weixin_42431069的博客 1013

Hadoop学习(一)初识hadoop

前段时间读完了谷歌的三大论文,现在开始正式学习hadoop,今天就先整理一下hadoop的一些基本要点。 一.从起源开始聊起 hadoop的起源也就是谷歌著名的三大论文,或者可以说是谷歌三大论文的开源实现。Hadoop的核心组件有三个:HDFS,Hadoop MapReduce,HBase,分别是谷歌的GFS,Google MapReduce和BigTable的开源实现。 另外,有趣的是,H...

weixin_40535323的博客 977

大数据工程师整理Hadoop大数据处理框架简介

Hadoop 是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。最初由 Yahoo 的工程师 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在 2005 年合作开发。后来,Hadoop 被贡献给了 Apache 基金会,成为 Apache 基金会的开源项目。 Hadoop 系统简介 Hadoop 是一种分析和处理大数据的软件平台,是一个用 Java 语言实现的 Apac...

大数据基础框架学习教程汇集 1236

字节跳动面试官问我什么是Zookeeper、Zookeeper的应用场景、服务调用、数据模型与节点分类,我整理了下!

极简回答字节面试官提问的Zookeeper,我顺利拿到了Offer!!

冰河的专栏 8759

Zookeeper+Hadoop+Spark+Flink+Kafka+Hbase+Hive 完全分布式高可用集群搭建(保姆级超详细含图文) 附安装包网盘下载

Hadoop+Spark+Flink+Zookeeper+Kafka+Hbase+Hive完全分布式高可用集群搭建 Hadoop高可用集群搭建 Spark高可用集群搭建 Flink高可用集群搭建 Zookeeper高可用集群搭建 Kafka高可用集群搭建 Hbase高可用集群搭建 Hive高可用集群搭建 mysql搭建 jdk部署 大数据集群环境搭建

Mr.L-OAM的博客 2万+

Hbase知识整理(一)Hbase简介,集群搭建

1.Hbase简介 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。...

xiaoyaGrace的博客 294

Windows环境Oracle19C安装与配置全攻略

本文详细介绍了在Windows环境下安装与配置Oracle19C数据库的完整流程,包括环境准备、安装步骤、网络配置、客户端工具设置及常见问题解决方案。特别针对Windows 10和Windows Server 2016及以上版本提供了优化建议,帮助用户高效完成Oracle19C的部署与维护。

weixin_28455801的博客 487

ddr3ip核心_DDR3 IP 核配置

DDR3 控制器 IP 核2.DDR3 IP核配置点击 Flow Navigator 面板下的“Project Manager -->IP Catalog”。 在“Memories & Storage Elements -->Memory Interface Generators”分类展开后,可以看到名为“Memory Interface Generator (MIG 7 ...

weixin_33049919的博客 2935

【大数据基础】大数据处理架构Hadoop:02 Hadoop生态系统

本文讲解Hadoop生态系统,涵盖HDFS、HBase等众多组件。它们各司其职,协同运作,在数据存储、处理、分析、协同及管理等方面发挥优势,为大数据应用提供全面支撑。

Morse_Chen的博客 3125

7.1华为OD机试真题 新系统 - 仓库盘点 (Java/Py/C/C++/Js/Go)

7.1华为OD机试真题 新系统 - 仓库盘点 (Java/Py/C/C++/Js/Go)

算法大师! 507

大数据开发环境搭建系列四:Zookeeper和HBase环境搭建

1. 写在前面 最近学习推荐系统, 想做一个类似于企业上的那种推荐系统(采用的阿里天池赛的一个电商数据集, 然后基于大数据的Lambda架构, 实现离线和在线相结合的实时推荐系统), 这样可以熟悉一下真实环境中的推荐系统流程, 但是这里面需要大数据的开发环境, 所以这里的这个系列是记录自己搭建大数据开发环境的整个过程, 这里面会涉及到Hadoop集群,Spark, zookeeper, HBase, Hive, Kafka等的相关安装和配置,当然后面也会整理目前学习到的关于前面这些东西的相关理论知识和最终的

Miracle8070 889

【WLAN】【基础知识】WIFI那些事儿之信道和频谱(涵盖2.4G、5G、6G,全网最全)

- 从事WIFI相关开发或测试工作,经常要和信道、频宽、频率等打交道,本文仅将平时涉及的2.4G、5G、6G的信道、频宽、频率等做一总结。 - 一图胜万言,本文汇总了工作中经常用到的频谱图,保证全网最全!!! - 本博客地址,https://blog.youkuaiyun.com/qxhgd,欢迎各位关注,转发请注明出处。

一介草民,只为生活。 1万+

Android 系统状态栏中实现高斯模糊背景

至此,我们已经完成了在 Android 系统的 SystemUI 中实现高斯模糊背景的过程。通过以上的布局和代码修改,我们可以在状态栏中看到具有高斯模糊效果的背景。同时,为了在不同版本的 Android 系统上适配高斯模糊效果,可能需要进行一些额外的代码调整和兼容性处理。希望本文能够帮助你理解如何在 Android 系统的 SystemUI 中实现高斯模糊背景,并通过提供的源代码进行相应的开发和调试。首先,我们需要在 SystemUI 的布局文件中添加一个用于展示高斯模糊背景的视图。属性来开启模糊效果。

CyberSparkZ的博客 870

Hue的安装与集成hdfs,yarn,hive,mysql,oozie,hbase,zookeeper

来源 HUE=HadoopUser Experience,看这名字就知道怎么回事了吧,没错,直白来说就是Hadoop用户体验,是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用HUE我们可以在浏览器端的Web控制台上与Ha...

kxj19980524的博客 510

《QGIS快速入门与应用基础》108:CGCS2000对应的投影坐标系

本文详细解析了CGCS2000地理坐标系对应的各类投影坐标系,包括高斯-克吕格3°带/6°带、UTM、地方独立投影和Web墨卡托投影。文章系统阐述了各投影类型的分带规则、参数设置、精度特性及适用场景,并提供了EPSG编码对照表和QGIS操作指南。通过"基准+投影"的绑定机制,这些投影坐标系实现了平面坐标与经纬度的精准转换,满足从大比例尺工程测量到Web地图服务等不同应用需求。内容涵盖投影原理、坐标格式、变形控制等关键技术要点,为GIS开发者和测绘人员提供了实用的参考信息。

LuckyHanMo的博客 543

HBase整理

文章目录1. 概述1.1. Hbase 特点1.2. Hbase 和 Hive2. Hbase 数据模型2.1. 逻辑结构2.2. 物理存储结构3. Hbase 设计架构3.1. Hbase基本架构3.2. RegionServer 架构4. Hbase读写流程4.1. Hbase 写流程4.2. Hbase 读流程4.3. StoreFile Compaction4.3. Region Split5. Hbase 优化5.1. 减少调整5.2. 写数据优化5.3. 读数据优化5.4. Row Key 和

weixin_50405727的博客 971

DeepLabv3+改进专栏

🔥【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】🌟 你是否在为图像分割的精度与效率发愁?📢 本专栏重磅推出:✅ 独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅ 即插即用模块:ASPP+升级、解码器。

AIcurator的博客 2576

学Simulink——基于Simulink的固态变压器(SST)多级协同控制​

本文介绍了基于Simulink的固态变压器(SST)多级协同控制系统设计与仿真方法。SST作为智能电网关键设备,包含AC-DC整流、DC-DC隔离和DC-AC逆变三级变换器。针对级间耦合问题,提出了能量-功率协同控制策略,通过纵向解耦和横向联动实现稳定运行。详细演示了在Simulink中搭建三级主电路、设计协同控制器(含电网定向控制、功率前馈和虚拟惯性控制)的全过程,并通过负载突变测试验证了系统动态性能(直流母线电压波动<2%)。最后给出了工程部署建议,包括数字控制延时补偿、启动序列设计和代码自动生成

xiaoheshang_123的博客 206

hadoop入门系列之二【hadoop项目以及结构】

Hadoop核心体系结构介绍

u014548782的专栏 4786

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Hadoop相关子项目整理

Pig Hadoop客户端 使用类似于SQL的面向数据流的语言Pig Latin Pig Latin可以完成排序,过滤,求和,聚组,关联等操作,可以支持自定义函数 Pig自动把Pig Latin映射为Map-Reduce作业上传到集群运行,减少用户编写java程序的烦恼 三种运行方式:GruntShell,脚本方式,嵌入式   Hbase Google Bigtable的开源实现

lskyne的专栏 4241

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

HBase知识体系探究与整理

Web架构业务日志一般由Tomcat或Nginx生成(Tomcat业务日志带sessionid,Nginx不带),而中大型互联网公司的web架构一般由LVS(Linux虚拟服务器)+Keepalived+Nginx+Tomcat组成。由Nginx单独挂载Tomcat,用Keepalived做主备,用户基数多的还会在前面挂智能CDN。Nginx理论上可以并发连接五万条请求,但实际上只有三万左右。此时假

nanphonfy(南风) 1324

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

HBASE整理

HBase是采用java语言编写的一款 apache 开源的基于HDFS的nosql型数据库,不支持 SQL, 不支持事务, 不支持Join操作,没有表关系。既然是基于HDFS的, 那么也就意味HBase的数据最终是存在HDFS上, 在启动HBase集群之前, 必须要先启动HDFS。HBase中数据存储都是以字节的形式来存储的。主要存储结构化数据以及半结构化的数据。不支持事务, 仅支持单行事务。hbase易于扩展的。

xwcj3的博客 1198

【图书介绍】《Hadoop + Spark生态系统操作与实战指南》

《Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南》 内容简介 本书用于Hadoop+Spark快速上手,本书全面解析Hadoop和Spark生态系统,通过原理解说和实例操作每一个组件,让读者能够轻松跨入大数据分析与开发的大门。 全书共12章,大致分为3个部分,第1部分(第1~7章)讲解了Hadoop的原生态组件,包括Hadoop、ZooKeeper、HBase、Hive环

夏天又到了的专栏 5487
下一篇: 开源Kafka集群搭建过程
wap1990621
博客等级 码龄12年 1粉丝 4原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
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