Intel Hadoop 发行版高可用手册2.5.1 IDH-HighAvailabilityGuide_R2-5-1_CN
hadoop运维手册
目录一、hadoop服务启停 (2)各组件和对应的服务名 (2)一次完整的启动过程 (3)一次完整的关闭过程 (3)二、应用服务启停及说明 (3)系统说明： (3)启停说明： (4)三、常用的运维操作 (5)1、修改原有文件的备份数 (5)2、检查hadoop block健康状态 (5)3、更新调度器调度文件 (5)4、杀死正在运行的Job (5)5、离开safe mode (6)四、hdfs目录用途说明 (6)一、hadoop服务启停Hadoop服务启动：service <server_name> start,例：启动namenode为service hadoop-hdfs-namenode start说明：查看是否正常启动，首先看启动是的提示是否为[ok],其次jps查看是否有相应的进程名Hadoop服务停止：service <server_name> stop,例：停止namenode为service hadoop-hdfs-namenode stopzookeeper启动： zkServer.sh start说明：查看是否正常启动zkServer.sh status，查看状态，其中一台的状态为leader，其余均为followerzookeeper停止： zkServer.sh stop各组件和对应的服务名一次完整的启动过程1、启动所有zookeeper2、启动所有的JournalNode3、启动两台NameNode及zkfc，这里可以通过查看namenode的web页面，查看两台机器的状态，一台为active，另一台为standby4、启动所有的DataNode5、启动两台ResourceManager，这里可以通过查看resourceManager的web页面6、启动所有的NodeManager7、启动JobHistory一次完整的关闭过程1、停止JobHistory2、停止所有的NodeManager3、停止两台ResourceManager4、停止所有的DataNode5、停止两台NameNode及ZKFC6、停止所有的JournalNode7、停止所有的zookeeper二、应用服务启停及说明系统说明：应用系统均分为前台和后台，前台为tomcat服务器，后台为shell脚本，对应关系如下表格启停说明：各个应用系统启动类似，特做统一说明，注意：所有服务必须使用tools用户启动，即所有启动操作均需要切换成tools用户再操作前台启动:启动tomcat:cd /opt/app/apache-tomcat-6.0.35/bin./startup.sh停止tomcatcd /opt/app/apache-tomcat-6.0.35/bin./shutdown.sh后台启动：启动：启动上述表格中后台启动shell即可。
intel Hadoop方案介绍
英特尔Hadoop发行版结构化数据连接器 (Sqoop)
提供高效在Hadoop和结构化数据源（比如关系型数据库、数据文件）之间 双向传送数据的连接器组件。它将数据传输任务转换为分布式Map任务实 现，在传输过程中还可以实现数据转换等功能，完成传统数据源和Hadoop 之间ETL的任务。
基本特点: 使用MapReduce框架并行传送，效率高 可以实现增量同步和完全同步 提供扩充接口，实现复制转换
Map/Reduce 1.0.3
Zookeeper 3.4.5
大数据在中国
英特尔Hadoop发行版生态系统
6
英特尔Hadoop发行版分布式文件系统(HDFS)
针对大规模数据的高容错性和高吞吐的分布式 文件系统。它可以构建从几台到几千台由常规 服务器组成的集群中，并提供高聚合输入输出 的文件读写访问。 主要特点 使用低成本存储和服务器构建高可靠性和容错 性系统，数据自动复制 ，可自我修复 支持GB到TB级别大数据文件，提供PB级别的 存储容量 为流式数据访问优化，简化“一致性”，适合 一次写入、多次读 高聚合带宽，高并发访问 移动“计算”比移动“数据”更便宜 ，提供 同节点数据存放和计算能力
4
大数据在中国
英特尔Hadoop发行版
英特尔Hadoop发行版组件
稳定的企业级hadoop发行版 HBase改进和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 利用硬件新技术进行优化 针对行业的功能增强，应对不同行业的大数据挑战
Intel Hadoop Manager 2.2
安装、部署、配置、监控、告警和访问控制
Map(k,v) (k’,v’) Group (k’,v’) by k’ Reduce(k’, v’[]) v’’
hadoop高可用集群搭建
Hadoop高可用集群搭建一、Hadoop高可用原理1.原理Hadoop高可用（Hadoop High Availability），是保证业务连续性的有效解决方案，通常通过设置备用节点的方式实现。
一般将执行业务的名称节点称为活动节点（Active），另一个名称节点作为备用的节点（Standby），当活动节点出现问题导致业务不能正常的执行时，备用节点此时就会监测到，并立即切换为活动状态，从而保证业务的正常运行而不会被中断。
Node高可用NameNode是HDFS的核心，如果NameNode失效了，那么整个HDFS也就不能提供服务了，所以Hadoop提供了高可用的方案，即Hadoop HA；HDFS提供了两种高可用的方案：一种是基于QJM（Quorum Journal Manager），另一种是基于NFS的。
这里使用QJM来解决NameNode的单点故障问题，解决的方案就是在HDFS集群中建立多个NameNode节点。
为了保证NameNode元数据的一致性和编辑日志的安全性，采用Zookeeper 来存储编辑日志文件。
多个NameNode节点中只有一个是处于Active状态的，其余都是Standby 状态，同一时间只能有一个处于Active状态的NameNode节点。
多个NameNode上存储的元数据是实时同步的，当Active的NameNode出现故障时，通过Zookeeper实时切换到Standby的NameNode上，并将状态改为Active。
HDFS HA架构中有两台NameNode节点，一台是处于活动状态（Active）为客户端提供服务，另外一台处于热备份状态（Standby）。
DataNode会将心跳信息和Block汇报信息同时发给两台NameNode，DataNode只接受Active NameNode发来的文件读写操作指令。
为了使备用节点保持其状态与Active节点同步，两个节点都与一组称为“JournalNodes”（JN）的单独守护进程通信。
Hadoop各商业发行版之比较
Hadoop各商业发行版之比较Hadoop 的发行版除了社区的Apache Hadoop 外，Cloudera ，Hortonworks ，MapR ，EMC ，IBM ，Intel ，华为等都提供了自己的商业版本。
商业版主要是提供了专业的技术支持，这对一些大型企业尤其重要。
每个发行版都有自己的一些特点，本文就各个发行版做简单介绍。
2008 年成立的Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop 的商用解决方案，主要是包括支持，咨询服务，培训。
2009 年Hadoop 的创始人 DougCutting 也加盟 Cloudera 公司。
Cloudera 产品主要为CDH ， Cloudera Manager ， Cloudera Support 。
CDH 是 Cloudera 的Hadoop 发行版，完全开源，比 Apache Hadoop 在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
Cloudera Support 即是对 Hadoop 的技术支持。
Cloudera 的标价为每年每个节点 4000 美元。
2011 年成立的Hortonworks 是雅虎与硅谷风投公司 Benchmark Capital 合资组建的公司。
公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop ，这些工程师贡献了 Hadoop 80% 的代码。
雅虎工程副总裁、雅虎 Hadoop 开发团队负责人 Eric Baldeschwieler 出任 Hortonworks 的首席执行官。
Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform (HDP) ，也同样是 100% 开源的产品， HDP 除了常见的项目外还包含了 Ambari ，一款开源的安装和管理系统。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
安装 hadoop 高可用知识点
安装 hadoop 高可用知识点
安装Hadoop高可用性（HA）需要掌握以下知识点：
1. 了解HA的必要性：在Hadoop集群中，NameNode是单点故障（SPOF），如果NameNode机器发生意外或需要升级，集群将无法使用。
因此，实现高可用性是必要的。
2. 掌握HDFS的HA机制：HDFS的HA通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决单点故障问题。
3. 了解之前的单点故障问题：在之前，NameNode存在单点故障，影响HDFS集群的可用性。
4. 掌握HA的配置步骤：安装HA需要配置多个组件，包括ZooKeeper、Active/Standby NameNodes等。
需要了解如何配置这些组件，以确保它们能够正常工作并实现高可用性。
5. 理解HA的工作原理：需要理解HA的工作原理，包括Active/Standby NameNodes的切换机制、如何通过ZooKeeper实现高可用性等。
6. 了解安装HA的注意事项：在安装HA时，需要注意一些问题，例如防火墙设置、网络配置、文件系统一致性等。
需要了解如何解决这些问题，以确保Hadoop集群的高可用性。
7. 掌握故障处理和性能调优：安装HA后，需要掌握故障处理和性能调优的方法。
例如，如何处理Active/Standby NameNodes的切换问题、如何优化Hadoop集群的性能等。
总之，安装Hadoop高可用性需要掌握多个知识点，包括HA的必要性、HDFS的HA机制、之前的单点故障问题、HA的配置步骤、工作原理、注意事项以及故障处理和性能调优等。
Hadoop的英特尔之道
Immersive Experiences
Workload Consolidation
Cloud Connectivity
Open Cloud Architecture
Security & Trust
Data Analytics
Software and Services Group
‹#›
Intel's Vision
Near real-time search • Distributed, keyword or logical expression based search • Zero delay of searching latest data that are just inserted
Software and Services Group
Data Mining and Analytics
Business Intelligenc e RDBM S EDW Statistic Modeling Machine Learning …
Existing IT & Data Systems
Data Marts BI …
All of Your Big Data (Structured & Unstructured)
6 ‹#›
Hadoop的英特尔之道
企业级解决方案 Enterprise-Grade Solution 即时分析 (Instantaneous Analysis) 英特尔Hadoop发行版 更易用 (Reduced Complexity) • 稳定的企业级软件产 品 • 针对垂直行业的功能 增强 前沿技术开发 Advanced Development
Software and Services Group
大数据时代的Intel之Hadoop
大数据时代的Intel之Hadoop系统方案架构师：朱海峰英特尔®中国云计算创新中心2013.4 北京法律声明本文所提供之信息均与英特尔® 产品相关。
本文不代表英特尔公司或其它机构向任何人明确或隐含地授予任何知识产权。
除相关产品的英特尔销售条款与条件中列明之担保条件以外，英特尔公司不对销售和/或使用英特尔产品做出其它任何明确或隐含的担保，包括对适用于特定用途、适销性，或不侵犯任何专利、版权或其它知识产权的担保。
“关键业务应用”是指当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接或间接地造成人员伤害或死亡的应用。
如果您针对此类关键业务应用购买或使用英特尔产品，您应当对英特尔进行赔偿，保证因使用此类关键业务应用而造成的产品责任、人员伤害或死亡索赔中直接或间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费不会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及相关的董事、管理人员和员工造成损害，无论英特尔及其分包商在英特尔产品或其任何部件的设计、制造或警示环节是否出现疏忽大意的情况。
英特尔可以随时在不发布声明的情况下修改规格和产品说明。
设计者不应信赖任何英特产品所不具有的特性，设计者亦不应信赖任何标有保留权利摂或未定义摂说明或特性描述。
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此处提供的信息可随时改变而毋需通知。
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订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处或分销商，了解最新技术规范。
如欲获得本文或其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-548-4725，或访问http：///design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算机系统和/或组件进行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。
hadoop介绍讲解
hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。
它的目标是处理大规模数据集。
Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。
Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。
以下是hadoop的详细介绍。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。
HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。
HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。
它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。
它分为两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。
MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。
3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。
这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。
Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。
Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。
4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。
同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。
5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。
hadoop权威指南第四版 中文 pdf
hadoop权威指南第四版中文 pdf
Hadoop权威指南第四版中文PDF是一本关于Hadoop的技
术指南，由Tom White编写，由O'Reilly出版。
这本书提供了有
关Hadoop的最新信息，包括Hadoop的基础知识，如MapReduce，HDFS，YARN，Hive，Pig，HBase，Spark，Flume，Sqoop，Oozie，ZooKeeper等。
它还提供了有关Hadoop
的实践指南，包括如何在生产环境中部署和管理Hadoop集群，
以及如何使用Hadoop来解决实际问题。
此外，它还提供了有关Hadoop的最新发展的信息，包括YARN，Hive，Pig，HBase，Spark，Flume，Sqoop，Oozie，ZooKeeper等。
Hadoop权威指南第四版中文PDF是一本非常有用的书，它
可以帮助读者更好地理解Hadoop，并学习如何使用它来解决实际问题。
它还可以帮助读者更好地了解Hadoop的最新发展，以便
更好地利用它来解决实际问题。
此外，它还可以帮助读者更好地
了解如何在生产环境中部署和管理Hadoop集群，以及如何使用Hadoop来解决实际问题。
总之，Hadoop权威指南第四版中文PDF是一本非常有用的书，它可以帮助读者更好地理解Hadoop，并学习如何使用它来解决实际问题。
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高可用性Hadoop集群的部署指南
高可用性Hadoop集群的部署指南随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种高效的分布式计算框架，被广泛应用于各行各业。
在实际应用中，为了保证数据的安全性和可靠性，高可用性成为了Hadoop集群部署的重要考虑因素。
本文将介绍高可用性Hadoop集群的部署指南，帮助读者更好地理解和应用Hadoop集群。
一、Hadoop集群概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。
HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责任务的调度和执行。
在传统的Hadoop集群部署中，通常采用主从架构，其中一个节点作为主节点（NameNode），负责管理整个集群的元数据和任务调度；其他节点作为从节点（DataNode），负责存储数据和执行任务。
二、高可用性的需求在传统的主从架构中，主节点的单点故障成为了整个集群的风险点。
一旦主节点发生故障，整个集群将无法正常工作。
为了提高系统的可靠性和可用性，需要引入高可用性机制，将主节点的功能进行冗余，当主节点发生故障时，能够自动切换到备用节点，保证集群的正常运行。
三、高可用性解决方案为了实现高可用性，可以采用以下两种解决方案：1. HDFS的高可用性HDFS的高可用性主要通过引入NameNode的冗余来实现。
传统的Hadoop集群中，只有一个NameNode节点，一旦该节点发生故障，整个集群将无法正常工作。
为了解决这个问题，可以引入多个NameNode节点，并通过ZooKeeper来实现节点间的选举和状态同步。
当主节点发生故障时，ZooKeeper将自动选举出新的主节点，并将元数据同步到新的主节点上，从而实现集群的高可用性。
2. MapReduce的高可用性MapReduce的高可用性主要通过引入JobTracker的冗余来实现。
传统的Hadoop集群中，只有一个JobTracker节点，一旦该节点发生故障，整个集群的任务调度将中断。
2 IDH Hadoop运行的软硬件环境
网络
高端硬件推荐
依据问题规模确定所需要的节点数目，解决大规模问题，使用 高端的内存，高速网络
项目
处理器CPU
指标
双路六核服务器处理器，处理器缓存 15MB，2x6 2.9GHz，依据应用可 以选用更高端的处理器 96G或者以上内存，DDR3，ECC 2xSAS 6GB/s 24x 1TB 高速SAS硬盘 10Gb以太网口 高端网络可以考虑使用InifinBand网络
网络配置环境中的交换机的重要性
千兆以太网接口是最基本的要求，更重要的是交换机的背板带宽，是决定 数据传输的关键因素 一个以太网交换机的接口是以太网交换机到主机的速度，这个速度决定主 机到交换机的速度级别，在Hadoop环境中，这个速度最少应该是千兆以 太网 接口速度即使达到了千兆以太网，实际的运行速度可能并不能真正达到千 兆以太网的速度，因为可能有数十个设备同时共享这个交换机
• IO密集型应用
– 索引，检索 – 统计，聚类 – 数据解码与解压缩
小规模硬件推荐
4~10个节点，解决较小规模问题
项目
处理器CPU 内存 磁盘接口 磁盘 网络
指标
双路四核服务器处理器，2x4 2.6GHz 32G或者以上内存，DDR3，ECC SAS 6GB/s 6x或者12x SATA 1T 7200RPM 监控级硬盘 两个以太网口
构造集群的主要步骤
确保用于构建集群的所有的服务 器满足集群节点要求 (包括硬件 要求、软件要求和网络要求。)
做好构造Hadoop集群的规划
进行系统安装
在集群中的所有 节点上安装需要 的操作系统 在管理服务器上 安装 英特尔Hadoop发 行版 使用Intel® Manager for Apache Hadoop配 置节点
Hadoop权威指南---中文版
目录目录 I初识Hadoop 11.1 数据！数据 11.2 数据的存储和分析 31.3 相较于其他系统 41.4 Hadoop发展简史 91.5 Apache Hadoop项目 12 MapReduce简介 152.1 一个气象数据集 152.2 使用Unix Tools来分析数据 17 2.3 使用Hadoop进行数据分析 19 2.4 分布化 302.5 Hadoop流 352.6 Hadoop管道 40Hadoop分布式文件系统 443.1 HDFS的设计 443.2 HDFS的概念 453.3 命令行接口 483.4 Hadoop文件系统 503.5 Java接口 543.6 数据流 683.7 通过distcp进行并行复制 75 3.8 Hadoop归档文件 77Hadoop的I/O 804.1 数据完整性 804.2 压缩 834.3 序列化 924.4 基于文件的数据结构 111 MapReduce应用开发 1255.1 API的配置 1265.2 配置开发环境 1285.3 编写单元测试 1345.4 本地运行测试数据 1385.5 在集群上运行 1445.6 作业调优 1595.7 MapReduce的工作流 162 MapReduce的工作原理 1666.1 运行MapReduce作业 166 6.2 失败 1726.3 作业的调度 1746.4 shuffle和排序 1756.6 任务的执行 181 MapReduce的类型与格式 1887.1 MapReduce类型 1887.3 输出格式 217 MapReduce 特性 2278.1 计数器 2278.2 排序 2358.3 联接 2528.4 次要数据的分布 2588.5 MapReduce的类库 263 Hadoop集群的安装 2649.1 集群说明 2649.2 集群的建立和安装 268 9.3 SSH配置 2709.4 Hadoop配置 2719.5 安装之后 2869.6 Hadoop集群基准测试 286 9.7 云计算中的Hadoop 290 Hadoop的管理 29310.1 HDFS 29310.2 监控 30610.3 维护 313Pig简介 32111.1 安装和运行Pig 322 11.2 实例 32511.3 与数据库比较 32911.4 Pig Latin 33011.5 用户定义函数 34311.6 数据处理操作符 35311.7 Pig实践提示与技巧 363Hbase简介 36612.1 HBase基础 36612.2 概念 36712.3 安装 37112.4 客户端 37412.5 示例 37712.6 HBase与RDBMS的比较 38512.7 实践 390ZooKeeper简介 39413.1 ZooKeeper的安装和运行 39513.2 范例 39613.3 ZooKeeper服务 40513.4 使用ZooKeeper建立应用程序 417 13.5 工业界中的ZooKeeper 428案例研究 43114.1 Hadoop在Last.fm的应用 43114.2 Hadoop和Hive在Facebook的应用 441 14.3 Hadoop在Nutch搜索引擎 45114.4 Hadoop用于Rackspace的日志处理 466 14.5 Cascading项目 47414.6 Apache Hadoop的1 TB排序 488 Apache Hadoop的安装 491Cloudera的Hadoop分发包 497预备NCDC气象资料 502第1章初识Hadoop古时候，人们用牛来拉重物，当一头牛拉不动一根圆木的时候，他们不曾想过培育个头更大的牛。
HDS存储高可用技术介绍
HDS存储高可用技术介绍HDS（Highly Available Distributed Storage）是一种针对分布式存储系统的高可用技术。
它通过多副本数据冗余、故障检测和自动恢复等手段来确保存储系统的数据可用性和连续性。
下面将介绍一些常用的HDS高可用技术。
1.数据冗余：HDS使用数据冗余技术来保证数据的可靠性。
常见的数据冗余技术包括副本复制和纠删码。
副本复制是指将数据放置在多个物理服务器上的不同磁盘上，使得系统在出现硬件故障时保持数据的可用性。
纠删码是一种利用冗余数据来纠正数据错误的技术，它可以提供更高的冗余度和更小的存储开销。
2.故障检测：HDS使用故障检测技术来及时发现系统故障，从而快速采取措施进行修复。
故障检测可以通过各种机制实现，如心跳机制、状态检测和延迟监测等。
心跳机制是指存储节点定期向监控节点发送心跳消息，如果监控节点长时间未收到心跳消息，则认为存储节点故障。
状态检测是根据系统的状态信息来判断是否存在故障，如存储节点的负载情况、磁盘的IO速度以及网络带宽等。
延迟监测是通过检测数据读写操作的延迟来发现故障节点。
3.自动恢复：一旦系统检测到存储节点发生故障，HDS会自动进行故障恢复操作，以保证数据的连续性。
自动恢复可以通过数据迁移、数据重建和故障节点替换等方式实现。
数据迁移是指将故障节点上的数据迁移到其他正常节点上，以保证数据的可用性。
数据重建是指根据剩余的冗余数据，重新计算丢失数据的值，并将其写入新的存储节点。
故障节点替换是指将故障节点进行替换，以恢复存储系统的正常运行。
4.负载均衡：HDS利用负载均衡技术来均衡存储系统中各个节点的负载，从而提高系统的性能和可用性。
负载均衡可以通过数据分布算法和请求引导算法来实现。
数据分布算法是指将数据均匀地分布到各个存储节点上，以避免一些节点的负载过高。
请求引导算法是指根据节点的负载情况，引导数据请求到负载较低的节点上。
负载均衡可以通过动态调整算法来适应存储系统的变化。
hadoop高可用原理
hadoop高可用原理
Hadoop高可用原理
Hadoop高可用是指Hadoop系统在故障发生后，能够自动容灾恢复，使应用程序任务恢复正常的情况。
由于Hadoop是一个分布式系统，因此高可用成为一个相当重要的特性。
实现Hadoop高可用的原理主要分为两类：一类是利用HDFS的副本机制，另一类是利用YARN的资源管理器失效转移的机制。
HDFS的副本机制
HDFS采用的是分布式的副本机制，即把数据复制多份存储在不
同节点上，以保证数据的可靠性。
HDFS将文件分割成多个块，每个
块有多份副本存放在不同的节点上，以保证文件的安全性。
当有节点发生故障时，HDFS系统将自动从其他节点中的副本恢复文件，以保
证Hadoop系统的正常运行。
YARN的资源管理器失效转移机制
YARN是一个资源管理器，它负责资源的调度和分配等管理工作，实现Hadoop集群的资源管理和任务调度。
YARN为Hadoop提供了失
效转移的机制，即当主资源管理器发生故障时，能够自动将其任务转移到备用资源管理器上，从而维持系统的正常运行。
YARN中，当一
个节点发生故障后，其上的任务也会被自动迁移到其他可用的节点上，实现容灾。
总结
Hadoop高可用的原理主要有两类：一类是利用HDFS的副本机制，
另一类是利用YARN的资源管理器失效转移的机制。
其中，HDFS的副本机制能够确保文件的完整性，而YARN的资源管理器失效转移机制可以确保任务的正常执行。
因此，通过这两种机制的配合，能够完美地实现Hadoop系统的高可用性。
hadoop 高可用原理 zk
hadoop 高可用原理 zkHadoop的高可用性是指Hadoop集群能够在硬件或软件出现故障的情况下继续提供服务，而不会导致整个集群的停机。
而ZooKeeper（zk）是Hadoop实现高可用性的关键组件之一。
首先，让我们了解一下ZooKeeper是什么。
ZooKeeper是一个分布式的开源协调服务，它提供了诸如配置管理、命名服务、集群管理等功能。
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于协调分布式系统，包括HDFS和YARN等组件，以实现高可用性。
在Hadoop中，ZooKeeper的高可用性原理主要包括以下几个方面：1. 分布式协调，ZooKeeper采用了分布式协议，将数据存储在多个节点上，以实现数据的高可用性和一致性。
当Hadoop集群中的某个节点发生故障时，ZooKeeper能够自动切换到其他健康的节点，确保服务的可用性。
2. 选举机制，ZooKeeper使用选举机制来选举出一个领导者节点，该节点负责处理客户端的请求。
当领导者节点发生故障时，ZooKeeper能够快速地选举出新的领导者节点，从而保证服务的连续性。
3. 数据复制，ZooKeeper采用数据复制的方式来保证数据的可靠性和一致性。
它将数据复制到多个节点上，并使用多数派机制来确保数据的一致性。
当某个节点发生故障时，ZooKeeper能够从其他节点上获取最新的数据，从而避免数据丢失。
4. 快速恢复，ZooKeeper能够快速地检测到节点的故障，并采取相应的措施来恢复服务。
它能够及时地发现故障节点，并将其从集群中移除，从而减少故障对整个集群的影响。
总之，ZooKeeper通过分布式协调、选举机制、数据复制和快速恢复等机制来实现Hadoop集群的高可用性。
它能够有效地应对节点故障和数据丢失等问题，确保Hadoop集群能够持续地提供稳定可靠的服务。
银河麒麟服务器操作系统-Hadoop适配手册
银河麒麟服务器操作系统Hadoop 软件适配手册目录目录 (I)1概述 (2)1.1系统概述 (2)1.2环境概述 (2)1.3HADOOP 软件简介 (2)1.4HDFS 架构原理 (2)1.5MAPREDUCE 介绍 (3)1.6YARN 介绍 (4)2HADOOP 软件适配 (4)2.1解压HADOOP 软件 (4)2.2配置文件修改 (4)2.2.1配置HADOOP-ENV.SH (4)2.2.2配置YARN-ENV.SH (5)2.2.3配置CORE-SITE.XML (5)2.2.4配置HDFS-SIZE.XML (5)2.2.5配置MAPRED-SITE.XML (6)2.2.6配置YARN-SITE.XML (6)2.2.7配置SLAVES (7)3格式化并启动集群 (7)3.1格式化NAMENODE (7)3.2启动NAMENODE 和DATANODE 守护进程 (7)3.3启动RESOURCEMANAGER 和NODEMANAGER 守护进程 (7)4执行WORDCOUNT 测试用例 (7)1概述1.1系统概述银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主可控服务器操作系统。
1.2环境概述1.3Hadoop 软件简介Hadoop 是一个由Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
hadoop ha 工作原理
hadoop ha 工作原理Hadoop HA 工作原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其高可用性（High Availability，HA）是保证系统在面对硬件故障或软件错误时仍能正常运行的重要特性之一。
Hadoop HA的工作原理是通过使用多个节点来提供冗余，从而确保系统的可靠性和稳定性。
在Hadoop中，HA的实现主要是通过两个关键组件：NameNode 和ZooKeeper。
NameNode是Hadoop中的主节点，负责管理文件系统的命名空间和存储元数据。
在HA模式下，Hadoop集群中会有两个NameNode，一个是Active NameNode，另一个是Standby NameNode。
Active NameNode处理所有的客户端请求，并将元数据写入本地磁盘。
而Standby NameNode则处于备份状态，定期从Active NameNode那里获取元数据的更新，并将其写入本地磁盘。
ZooKeeper是一个分布式的协调服务，用于管理Hadoop集群中各个节点的状态和配置信息。
在HA模式下，ZooKeeper用于监测和管理Active NameNode和Standby NameNode之间的状态切换。
它会维护一个znode，用于记录当前活跃的NameNode以及其他节点的状态。
当Active NameNode出现故障或无法正常工作时，ZooKeeper会检测到该状态变化，并将Standby NameNode 切换为Active状态，确保系统的持续可用性。
在Hadoop HA的工作原理中，当Active NameNode出现故障时，系统会自动进行故障切换。
故障切换的过程包括以下几个步骤：1. 故障检测：当Active NameNode无法正常工作时，ZooKeeper 会检测到其状态变化，并发出通知。
2. 选举新的Active NameNode：当ZooKeeper检测到Active NameNode故障后，会触发一个选举过程，选举新的Active NameNode。
Hadoop HDFS高可用机制介绍
Hadoop HDFS高可用（HA）1.为什么需要HA当客户端一次操作时，先写edits，然后写fsnameSystem内存，secondnamenode周期性下载edits文件，同时把fsimage下载下来，然后把edits与fsimage合并，加载到内存中形成新的原数据。
最后在持久化成一个文件（fsimage最新的fsimage)发送到namenode替换成最新的fsimage.一旦Namenode出现故障，整个集群将不可用，重启或者开启一个新的Namenode才能够从中恢复。
Secondary Namenode并没有提供故障转移的能力。
集群的可用性受到影响表现在：当机器发生故障，如断电时，管理员必须重启Namenode才能恢复可用。
在日常的维护升级中，需要停止Namenode，也会导致集群一段时间不可用。
2.HA概述Hadoop HA（High Available）通过同时配置两个Namenode来解决上述问题，分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份，从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移。
Namenode只能配置一主一备，不能多于两个Namenode。
3.原理主Namenode处理所有的操作请求（读写），而Standby只是作为slave，维护尽可能同步的状态，使得故障时能够快速切换到Standby。
为了使Standby Namenode与Active Namenode 数据保持同步，两个Namenode都与一组Journal Node进行通信。
当主Namenode进行任务的namespace操作时，都会确保持久会修改日志到Journal Node节点中的大部分。
Standby Namenode持续监控这些edit，当监测到变化时，将这些修改应用到自己的namespace。
当进行故障转移时，Standby在成为Active Namenode之前，会确保自己已经读取了Journal Node中的所有edit日志，从而保持数据状态与故障发生前一致。
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英特尔® Apache Hadoop*软件发行版高可用性操作手册版本2.5.12013年9月文档编号：328774-005CN免责声明和法律信息本文件中包含关于英特尔产品的信息。
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索取本文件中或英特尔的其他材料中提的、包含订单号的文件的复印件，可拨打1-800-548-4725，或登陆英特尔网站。
英特尔处理器标号不是性能的指标。
/products/processor_number处理器标号仅用于区分同属一个系列的处理器的特性，而不能够用于区分不同系列的处理器。
详情敬请登陆：/products/processor_numberPerformance tests and ratings are measured using specific computer systems and/or components and reflect the approximate performance of Intel products as measured by those tests.Any difference in system hardware or software design or configuration may affect actual performance.Buyers should consult other sources of information to evaluate the performance of systems or components they are considering purchasing.For more information on performance tests and on the performance of Intel products, visit Intel Performance Benchmark Limitations.结果基于模拟测算得出，仅作参考之用。
结果通过系统模拟器或模型测算得出。
任何系统硬件、软件的设计或配置的不同均可能影响实际性能。
英特尔, 英特尔® Apache Hadoop*软件发行版, 英特尔® 发行版, Intel® Manager for Apache Hadoop* software, 和Intel® Manager是英特尔在美国和/或其他国家的商标。
* 其他的名称和品牌可能是其他所有者的资产。
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文档修订记录日期修订描述2013年3月001英特尔® Apache Hadoop*软件发行版 v2.3文档第一版2013年3月002英特尔® Apache Hadoop*软件发行版 v2.3文档更新2013年5月003英特尔® Apache Hadoop*软件发行版 v2.4文档更新2013年6月004英特尔® Apache Hadoop*软件发行版 v2.4.1文档更新2013年9月005英特尔® Apache Hadoop*软件发行版 v2.5.1文档更新目录1.0简介 (5)1.1支持的高可用性种类 (5)1.2高可用性是如何工作的 (5)1.3支持的操作系统 (6)2.0设置高可用性的要求和推荐 (7)2.1总体要求 (7)2.2推荐配置 (8)3.0为你的Kernel获得DRBD Kernel模块 (9)3.1哪些版本的DRBD Kernel模块已存在？ (9)3.2从源码建立DRBD Kernel模块的RPM (9)4.0使用Intel® Manager来配置高可用性 (11)5.0高可用性维护 (14)5.1监控高可用性 (14)5.2更改高可用性配置 (14)5.3基本DRBD操作 (15)5.3.1资源概述 (15)5.3.2检查DRBD状态 (15)5.3.3常用命令 (17)5.4Pacemaker的基本操作 (17)5.4.1资源状态 (17)5.4.2操作资源 (17)5.4.3操作集群节点 (18)5.4.4维护模式 (18)5.4.5手工更改CRM配置 (18)5.5处理硬盘故障 (18)5.6节点故障后的NameNode恢复 (19)5.7脑裂恢复 (19)5.8运行脚本排除故障 (20)6.0卸载高可用性 (21)1.0简介Apache Hadoop*集群中通常有多个用户长时间地运行多个作业。
这些作业生成的数据分析具有商业上的重要性，可帮助公司节省大笔开支或产生收入。
因此，集群的高可用性至关重要，几分钟、几小时或几天的宕机可能花费大量的金钱。
系统管理员面对的问题主要是JobTracker和Primary NameNode的单点故障。
如果其中一个服务失败，则在问题解决前集群功能将不可用。
而且，这些故障可能需要花费大量的时间和人力去解决，这将导致长时间宕机，这对公司业务尤其是关键业务来说是不可接受的。
要解决这些问题，英特尔® Apache Hadoop*软件发行版支持JobTracker和Primary NameNodedaemon的高可用性（High Availability）功能。
如果其中一个daemon发生故障，则备用daemon将立即托管，集群可继续处理数据，与此同时，系统管理员可进行故障排除解决问题。
本文档解释如何为英特尔® 发行版设置高可用性。
1.1支持的高可用性种类高可用性功能支持JobTracker和Primary NameNode的active-standby配置。
这表示每个PrimaryNameNode在另一个节点上有一个完全冗余的对象，它只有当关联的Primary NameNode发生故障时会在线。
Primary NameNode的冗余对象被称为Standby NameNode。
JobTracker的冗余对象被称为Backup JobTracker。
Primary NameNode的服务和Standby节点上的服务完全一致。
因此，如果Primary NameNode发生故障，则standby节点上接手托管的服务被命名为hadoop-namenode。
如果JobTracker发生故障，则Backup JobTracke节点上接手托管的服务被命名为hadoop-jobtracker。
高可用性配置包括以下四类节点：Standby NameNode、Backup JobTracker、Primary NameNode和JobTracker节点。
如果Primary NameNode服务不可用，则高可用性功能将自动探测故障，并切换到StandbyNameNode。
如果JobTracker服务不可用，则高可用性功能将自动探测故障，并切换到BackupJobTracker。
如果Primary NameNode和JobTracker同时发生故障，则高可用性功能将切换到相应的Standby进程。
发生故障时，通常会产生短时间的服务中断，无需人工干预会自动恢复。
此外，如果在运行作业时JobTracker发生故障，期间所有作业将丢失。
1.2高可用性是如何工作的高可用性功能包含以下服务：•Distributed Replicated Block Device (DRBD) — 是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。
也就是说，这是位于不同机器的二个磁盘分区的基于TCP的磁盘冗余阵列（RAID）。
•Pacemaker是一个集群资源管理(CRM) 的框架，它能自动启动、停止、监控和迁移资源。
•Corosync是Pacemaker能够使用的集群通讯层。
在为高可用性配置DRBD时，存在主要和次要设备。
主要设备存在于Primary NameNode。
这一设备是存储NameNode的fs_image的逻辑磁盘分区。
次要设备存在于Standby NameNode。
这一设备是一个大小和主要设备一致的逻辑磁盘分区。
当数据块放入主要设备时，它们会被自动复制到次要设备上。
数据复制是指次要设备仅包含主要设备的数据、但主要设备不从次要设备上获得数据的一种方法。
Pacemaker负责探测Active节点的故障，并启动切换到合适的Standby节点。
服务也管理和监控以下发生故障时切换所需资源：•在Active和Standby节点之间浮动的虚拟IP (VIP)地址。
虚拟IP用于客户机（比如DataNodes和TaskTracker）和active节点的通讯。
•Primary NameNode、Standby NameNode、JobTracker和Backup JobTracker。
•DRBDPacemaker本身是一个集群，它包含了Apache Hadoop*集群中的多个节点。
Pacemaker服务根据quorum做出判断。
也就是说，当Pacemaker集群中的多数节点同意故障切换已发生、而且哪个Standby节点应成为Active节点后，则Pacemaker判断故障已被探测到，且切换已启动。
如果Primary NameNode发生故障，则Pacemaker会将之切换到Standby NameNode。
因为StandbyNameNode可访问DRBD次要设备，且这一设备包含和Primary NameNode的fs_image完全相同的复制品，存储在HDFS的数据不会丢失，客户机仍可通过Standby NameNode访问这些数据。