
hadoop
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wyl9527
将平时的工作进行一下总结。。。。
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hdfs某台服务器datanode服务占用cpu过高
1、问题描述 查看一下6834的进程是hadoop的datanode服务,可以看到cpu负载过高。2、解决方法(1) 关闭大页内存:echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag && echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled原创 2017-08-28 17:09:47 · 2553 阅读 · 0 评论 -
hadoop集群部署--开启聚合日志
1 机器规划服务器角色wyl01NameNode , DataNode,NodeManagerwyl02DataNode ,NodeManager ,ResourceManagerwyl03DataNode ,NodeManager ,SecondaryNameNode2 准备工作获取hadoop-2.9.2二进制文件wyl01机器免密钥到其他...原创 2019-05-12 23:38:32 · 794 阅读 · 0 评论 -
hadoop集群HDFS集群之自动故障转移
1 自动故障转移原理前面学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移,在该模式下,即使现役NameNode已经失效,系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode,防止脑裂问题下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件:ZooKeeper和ZKFailoverController(ZKFC)进程。如上图...原创 2017-11-26 05:07:24 · 764 阅读 · 0 评论 -
Hadoop的HDFS集群高可用之手动故障转移
1 概述所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务)。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将...原创 2017-11-26 05:07:42 · 539 阅读 · 0 评论 -
yarn资源调度---capacity Scheduler和 Fair Scheduler
1 调度器(Resource Scheduler)1 FIFO Scheduler 按照作业提交顺序放到先进先出的队列中执行2 Capacity Scheduler(apache版本默认) apache版本默认使用的 将不同作业放到不同队列中,每个队列按照FIFO或DRF进行分配资源3 Fair Scheduler(cdh版本默认) CDH版本默认使用的 动态划分或指定多个队...原创 2017-11-26 05:07:53 · 601 阅读 · 0 评论 -
hdfs 原理和指令
1 hdfs原理1.1 三大组件 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode1.2 NameNode作用:存储元数据(文件名、创建时间、大小、权限、文件与block块映射关系)数据存储目录:dfs.namenode.name.dir1.3 DataNode作用:存储真实的数据信息数据存储目录:dfs.datanode.data.dirblock块:...原创 2017-11-26 05:08:08 · 249 阅读 · 0 评论 -
spark的分布式部署
目录1.spark是什么?2.spark的原理3. spark的分布式部署3.1 机器信息3.2 安装前准备工作3.2.1 jdk的安装3.2.2python的安装3.2.3 scala的安装3.3 Spark的安装3.3.1 获取安装包3.3.2 解压,配置环境变量3.3.3 修改配置文件,分发到其他机器3.3.4 启动服务3.3....原创 2019-05-24 17:16:36 · 2507 阅读 · 0 评论 -
hadoop集群yarn的高可用
1 架构设计前面我们有介绍到HDFS HA的配置内容,高可用Yarn’s ResourceManager的配置和HDFS类似,在hadoop中默认只有一个ResourceManger,现在增加一个节点,类似我们的NameNode的active/stangdby状态。在一个典型的HA集群中,两台独立的机器被配置成ResourceManger。在任意时间,有且只允许以个活动的ResourceMan...原创 2017-11-26 05:06:40 · 261 阅读 · 0 评论