hadoop集群维护手册

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hadoop—集群维护手册

hadoop—集群维护手册

Had oop部分启动命令:start-all.sh停止命令:stop-all.shHadoop运行增加集群的存储量/节点如果只增加集群的存储量,建议增加Hadoop datanode节点。

步骤:1、停掉集群包括Hadoop和hbase,当然也可以不停掉,直接在hadoop namenode的配置文件Slave里添加新节点的host,别忘了在host文件里也要添加新添加的host名。

2、执行bin/start-all.sh启动集群3、以下选择一种1)如果不手动作平衡,插入的数据将会放在新添加的节点上。

以趋于平衡。

2)如果手动平衡,则 start-balancer.sh和调用bin/sHadoop balancer命令相似,也可加参数-threshold 5(threshold 是平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长)。

在使用start-balancer.sh时,如果在hdfs-site.xml里面没有配置dfs.balance.bandwidthPerSec,那么集群hdfs内部默认使用1M/S的速度移动数据(so slowly...),我们可以通过在hdfs-site.xml 里面配置dfs.balance.bandwidthPerSec来加快balance的速度。

最开始我们配置的是20m/S ,然后结果是导致job运行变得不稳定,出现一些意外的长map单元,某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下,外加20m/s的balance),在前天的中国hadoop年会上听淘宝调整的为10m/s,需要调整后实验,看看情况如何。

另外再修改dfs.balance.bandwidthPerSec参数后,需要在namenode上运行stop-dfs.sh start-dfs.sh重启hdfs生效。

我们可以通过stop-balancer.sh停掉平衡任务。

作完平衡后,启动hbase,正常。

cdh运维手册

cdh运维手册

cdh运维手册CDH运维手册是一份详细介绍CDH(Cloudera Distribution of Hadoop)运维过程的指南。

本文旨在帮助运维人员更好地掌握CDH的部署、管理、维护及优化方法,以确保集群稳定高效运行。

I.引言CDH是基于Apache Hadoop的分布式大数据处理平台,包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等组件。

在实际应用中,CDH面临着复杂的运维挑战。

为了提高运维效率,降低故障风险,我们需要深入了解CDH的运维流程。

II.CDH简介CDH(Cloudera Distribution of Hadoop)是Cloudera公司推出的一款大数据处理平台。

它包含了Hadoop的核心组件,如HDFS、YARN、MapReduce等,以及一系列数据处理工具,如Spark、Hive、Pig等。

CDH 提供了一整套大数据解决方案,满足企业在数据存储、分析、挖掘等方面的需求。

III.CDH运维流程A.环境搭建:根据业务需求,选择合适的硬件资源、网络环境和操作系统。

搭建CDH集群,包括配置核心组件和相关工具。

B.数据迁移:将原始数据迁移至CDH集群,根据数据特点选择合适的存储格式和压缩算法。

C.运维管理:监控CDH集群的运行状态,包括资源使用情况、任务进度、日志等。

定期进行性能评估,优化集群配置。

D.故障排查:遇到问题时,快速定位故障原因,采取相应措施进行解决。

E.性能优化:针对CDH集群的性能瓶颈,采取调整参数、优化任务流程等措施,提高集群性能。

F.安全防护:确保CDH集群的安全性,防范外部攻击和内部安全风险。

IV.运维工具与技巧A.常用工具:掌握CDH运维过程中所需的常用工具,如Hadoop DistCp、Hive Query、Spark Submission等。

B.自动化脚本:编写自动化脚本,实现批量任务调度、日志收集、性能监控等功能。

C.监控与报警:搭建CDH集群监控系统,实现实时报警,确保问题及时发现并处理。

hadoop—集群维护手册.doc

hadoop—集群维护手册.doc

Had oop部分启动命令:start-all.sh停止命令:stop-all.shHadoop运行增加集群的存储量/节点如果只增加集群的存储量,建议增加Hadoop datanode节点。

步骤:1、停掉集群包括Hadoop和hbase,当然也可以不停掉,直接在hadoop namenode的配置文件Slave里添加新节点的host,别忘了在host文件里也要添加新添加的host名。

2、执行bin/start-all.sh启动集群3、以下选择一种1)如果不手动作平衡,插入的数据将会放在新添加的节点上。

以趋于平衡。

2)如果手动平衡,则start-balancer.sh和调用bin/sHadoop balancer命令相似,也可加参数-threshold 5(threshold 是平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长)。

在使用start-balancer.sh时,如果在hdfs-site.xml里面没有配置dfs.balance.bandwidthPerSec,那么集群hdfs内部默认使用1M/S的速度移动数据(so slowly...),我们可以通过在hdfs-site.xml里面配置dfs.balance.bandwidthPerSec来加快balance的速度。

最开始我们配置的是20m/S ,然后结果是导致job运行变得不稳定,出现一些意外的长map单元,某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下,外加20m/s的balance),在前天的中国hadoop年会上听淘宝调整的为10m/s,需要调整后实验,看看情况如何。

另外再修改dfs.balance.bandwidthPerSec参数后,需要在namenode上运行stop-dfs.sh start-dfs.sh重启hdfs生效。

我们可以通过stop-balancer.sh停掉平衡任务。

作完平衡后,启动hbase,正常。

Hadoop集群管理和运维

Hadoop集群管理和运维

本地计算文件夹剩余空间低 于该值则不再申请新的任务, 字节数
60000
TT在这个时间内没有发送心 跳,则认为TT已经挂了。单
位毫秒
默认每个job所使用的map数,
意思是假设设置dfs块大小为
2
64M,需要排序一个60M的文 件,也会开启2个map线程,
当jobtracker设置为本地是不
起作用。
专注开源技术在线培训
fs.checkpoຫໍສະໝຸດ nt.dir/opt/data/hadoop1/hdfs/n amesecondary1
定义hadoop的name备份 的路径,官方文档说是读
取这个,写入 .dir
fs.checkpoint.period
1800
定义name备份的备份间 隔时间,秒为单位,只对
snn生效,默认一小时
org.apache. hadoop.ma pred. JobQueueT askSchedul er
LOGO
Hadoop集群管理和运维
廖旻可
专注开源技术在线培训
培训调查
• 1.关注 hadoop集群架构?开发? • 2.单位业务有集群否?有的话,规模? • 3.本次培训期望收获?
专注开源技术在线培训
议程
• 1.hadoop规划,集群安装及配置 • 2.hadoop配置讲解 • 3.hadoop集群正式环境快速安装 • 4.hadoop集群管理 • 5.hadoop集群调优 • 6.hadoop运维常见故障
1073741824
本地运算文件夹剩余空间低 于该值则不在本地做计算。 字节配置
mapred.local.dir. minspacekill
mapred.tasktrack er.expiry.interval

hadoop集群的基本操作

hadoop集群的基本操作

hadoop集群的基本操作
Hadoop是一个开源的分布式计算系统,采用HDFS存储数据,通过MapReduce实现大规模数据处理和分析。

以下是Hadoop集群的一些基本操作:
1. 启动与关闭Hadoop集群:使用start-all.sh脚本启动Hadoop集群,使用stop-all.sh脚本关闭Hadoop集群。

2. 管理HDFS文件系统:使用hadoop fs命令可以对HDFS文件系统进行管理,如创建目录、上传下载文件、删除文件等。

3. 提交MapReduce作业:使用hadoop jar命令提交MapReduce 作业,需要指定作业的jar包、输入输出路径、作业配置等参数。

4. 监控Hadoop集群:可以通过Web界面查看Hadoop集群的运行状态,包括HDFS存储容量、MapReduce作业状态等。

5. 配置Hadoop集群:可以通过修改Hadoop集群的配置文件来改变集群运行的参数,如增加数据备份、优化作业调度等。

6. 维护Hadoop集群:定期进行日志清理、备份数据、优化集群配置等操作,保证集群的高可靠性和高性能。

以上是Hadoop集群的一些基本操作,可以帮助用户快速上手Hadoop分布式计算系统。

Hadoop集群配置详细解读

Hadoop集群配置详细解读

从当前用户切换root用户的命令如下:
Linux系统配置
操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点
上分别完整操作,都是用root用户。 从当前用户切换root用户的命令如下:
su root
从当前用户切换root用户的命令如下:
Linux系统配置
1拷贝软件包和数据包 mv ~/Desktop/software ~/
所有的操作都是用自定义用户(dhx)
su dhx
Hadoop安装包解压
cp hadoop-1.2.1.tar.gz ~/
cd
tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz
cd hadoop-1.2.1
从当前用户切换root用户的命令如下: 编辑主机名列表的命令
Hadoop集群配置手册(详细) 太原理工大学 邓红霞
提 纲
启动两台虚拟客户机
Linux系统配置 Hadoop配置部署 启动Hadoop集群 HDFS下的文件操作 Eclipse在Hadoop中的使用及配置
启动两台虚拟客户机
打开VMware Workstation10,打开已经安装好 的虚拟机HadoopMaster和HadoopSlave 。 如果之前没有打开过两个虚拟机,请使用文件 ->打开选项,选择之前的虚拟安装包。
Linux系统配置
6配置hosts列表 编辑主机名列表的命令,并添加如下两行到文件 gedit /etc/hosts 192.168.58.128 master 192.168.58.129 slave ping master ping slave
从当前用户切换root用户的命令如下: 编辑主机名列表的命令

Hadoop手册_v0.2

Hadoop手册_v0.2

Hadoop 手册 .................................................错误!未定义书签。

1.大数据理论 (2)2.Hadoop的背景及知识体系 (4)3.Hadoop集群的安装 (8)3.1 Hadoop集群的系统及软件版本 (8)3.2 安装Hadoop集群前的准备 (8)3.3 网络配置 (9)3.3.1 配置hosts文件 (10)3.3.2 配置SSH无密码验证 (10)3.4 Java环境安装 (14)3.5 Hadoop的安装 (15)3.3.3 Hadoop的基础配置 (16)3.3.4 启动及验证 (18)3.6 HBase集群的安装 (20)1.大数据理论大数据是什么?IBM在2012年中期对95个国家中26个行业的1144名专业人员的进行的Big Data研究。

受访者来自多个学科,包括业务专业人员(占总样本的54%)和IT专业人员(占总样本的46%)。

受访者对大数据的理解如下图描述:这些结果与确定大数据的三个维度的有用方式相一致–即“3V”:数量(volume)、多样性(variety)和速度(velocity)。

尽管这些涵盖大数据本身的关键属性,但IBM认为,企业需要考虑一个重要的第四维度:精确性(veracity)。

将精确性作为大数据的第四个属性凸显了应对与管理某些类型数据中固有的不确定性的重要性。

在国内业内讨论中认为,精确性和价值(value)相关,而价值(value)的产生才是大数据体系存在的意义。

涵盖这四个维度有助于定义和区分大数据:数量:数据量。

数量也许是与大数据最相关的特征,指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数据。

数据量持续以前所未有的速度增加。

多样性:不同类型的数据和数据源。

多样性是指管理多种数据类型的复杂性,包括结构化、半结构化和非结构化数据。

企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。

大数据技术基础培训-Hadoop集群管理与维护

大数据技术基础培训-Hadoop集群管理与维护

dfs.replication

dfs.blocksize

TRANSWARP © 2013
17
hdfs-site.xml高级配置参数
• • • node.handler.count
— NameNode处理DataNode RPC请求的线程数,默认值为10,推荐为DataNode节点数的10%
TRANSWARP © 2013
3
Hadoop集群优化配置和部署
• • • Hadoop集群规划 Hadoop集群基本配置参数 Hadoop集群高级配置参数
TRANSWARP © 2013
4
Hadoop集群规划
• • 规划集群需要使用的Hadoop的服务
— 服务包括:ZooKeeper,HDFS,MapReduce,Inceptor,HBase,Hive等
规划集群的节点角色
— 根据需要使用的服务为节点指定角色,如NameNode、Inceptor Master等

规划集群的硬件配置
— 如服务器数量,机架分布,每台机器的CPU型号以及磁盘、内存的大小

规划集群的网络
— 包括网络拓扑,交换机型号以及机器网卡型号
TRANSWARP © 2013
5
集群服务角色规划
ZooKeeper,NameNode,Secondary NameNode,Journal Node,JobTracker, HBase Master,Hive Metastore,Hive Server,Inceptor Master

从节点角色包括:
DataNode,TaskTracker,HBase RegionServer,Inceptor Worker

HDFS_维护手册

HDFS_维护手册

HDFS 维护手册(0.19.1)1HDFS概述HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统。

一个HDFS集群主要由一个NameNode和很多个Datanode组成:Namenode管理文件系统的元数据,而Datanode存储了实际的数据。

本文档主要关注用户以及管理员怎样和HDFS进行交互。

基本上,客户端联系Namenode以获取文件的元数据或修饰属性,而真正的文件I/O操作是直接和Datanode进行交互的。

本文档从介绍如何安装和搭建HDFS集群入手,接着常用的文件系统命令,以及维护过程中涉及到的控制命令。

2HDFS集群部署2.1安装1) 用户从hadoop官方网站下载所需版本的安装文件,下载地址为:/core/releases.html#Download;本文档选取的版本为hadoop-0.19.1;2) 将下载的压缩文件解压,目录为./hadoop-0.19.1,按照附录《hdfs 测试组网方案》中系统参数配置部分,修改./hadoop-0.19.1/conf中的文件;3) 检查所有服务器上是否安装了J2sdk,要求版本为1.5及以上;并建立安装目录到/usr/local/j2sdk的软链接;4) 将hadoop目录上传到所有的服务器,放置在${HADOOP_HOME}目录下;5) 挂载namenode和secondary namenode的fsimage,editslogs备份目录;2.2启动1) 进入namenode的${HADOOP_HOME};2) 格式化namenode文件系统,执行命令:bin/hadoop namenode –format;3) 启动hdfs,执行命令:bin/start-dfs.sh。

该脚本首先启动namenode,然后读取./conf/slaves中的datanode列表,逐个启动;最后读取./conf/masters中secondary namenode 地址,启动secondary namenode。

cdh运维手册

cdh运维手册

cdh运维手册摘要:一、CDH运维手册简介二、CDH安装与配置1.安装步骤2.配置参数三、CDH组件与架构1.组件介绍2.架构解析四、CDH运维管理1.日常运维任务1.数据存储管理2.数据查询优化3.集群监控与报警2.故障排查与处理1.常见问题分析2.故障处理方法五、CDH性能优化与调整1.性能评估方法2.性能优化策略3.调整参数实例六、CDH安全与防护1.安全措施2.数据保护策略3.防范攻击方法七、CDH运维最佳实践1.运维团队建设2.运维流程规范3.运维工具应用八、CDH运维案例分享1.成功案例2.经验总结九、CDH未来发展展望1.技术发展趋势2.行业应用前景正文:一、CDH运维手册简介CDH(Cloudera Distribution of Hadoop)是一款基于Apache Hadoop的开源大数据处理平台,提供了完整的分布式计算和存储解决方案。

本运维手册旨在为CDH用户提供一个全面的运维指南,帮助用户更好地部署、管理和发展CDH集群。

二、CDH安装与配置1.安装步骤请参考CDH官方文档或相关教程,进行完整的安装过程。

主要包括以下步骤:- 准备环境- 下载并安装CDH- 配置Java环境- 配置Hadoop核心配置文件- 配置CDH相关组件2.配置参数在CDH安装完成后,需要对各个组件进行参数配置,以满足实际业务需求。

主要包括:- Hadoop核心参数配置- Hive、HBase、Pig等组件参数配置- 存储节点、数据节点、NameNode等参数配置三、CDH组件与架构1.组件介绍CDH包含了Hadoop生态圈中的众多组件,如Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark等。

hadoop安装及运行维护汇总小问题共13页word资料

hadoop安装及运行维护汇总小问题共13页word资料

windows安装hadoop博客分类:•hadoopWindowsHadoopJavaJDKMapreducehadoop是什么就不多说了,看这里hadoop推荐部署环境是在linux,但是我们想要在windows体验一下还是可以的,followme我的环境:windowsxp,hadoop安装包(0.20.1),cygwin打开cygwin Java代码1.explorer.把hadoop的包放到这个目录下然后输入命令Java代码1.tarzxfhadoop-0.20.1.tar.gz解压完成后进入hadoop-0.20.1的配置目录,打开core-site.xml,加入以下内容。

这里是定义namenode运行地址和端口Xml代码1.<property>2.<name></name>3.<value>hdfs://localhost:9000</value>4.</property>打开hdfs-site.xml,加入以下内容Java代码1.<property>2.<name>dfs.replication</name>3.<value>1</value>4.</property>这里把复制因子设置为1是因为我们在windows上做伪分布,只能启动一个datanode接下来可以定义namenode数据目录,和datanode数据目录。

当然这个不是必须的,默认是在/tmp目录下面Xml代码1.<property>2.<name>.dir</name>3.<value>c:/filesystem/name</value>4.</property>5.<property>6.<name>dfs.data.dir</name>7.<value>c:/filesystem/data</value>8.</property>最后修改hadoop-env.sh,把下面注释的这行打开,并设置为你的jdk路径。

cdh运维手册

cdh运维手册

cdh运维手册摘要:CDH运维手册概述I.简介A.CDH简介B.运维手册目的II.环境搭建A.硬件与环境要求B.软件安装与配置C.集群搭建与验证III.集群管理A.节点管理B.资源管理C.集群状态监控IV.数据存储与管理A.HDFS使用与维护B.Hive数据仓库C.HBase分布式数据库V.数据处理与计算A.MapReduce编程与调试B.Spark使用与优化C.实时计算框架VI.安全与权限管理A.用户与角色管理B.数据安全C.访问控制与审计VII.性能优化与调试A.性能监控B.存储优化C.查询优化VIII.故障排查与维护A.故障分类B.故障排查流程C.维护策略与实践IX.备份与恢复A.备份策略与实施B.数据恢复流程C.完整备份与增量备份X.最佳实践与推荐A.运维规范B.性能提升技巧C.运维案例分享正文:CDH运维手册是一份针对Cloudera Distribution of Hadoop(CDH)的运维指南。

本手册旨在帮助企业和个人更好地部署、管理、优化和维护CDH 平台,确保系统稳定、高效地运行。

一、简介1.1 CDH简介CDH是Cloudera公司推出的一款Hadoop发行版,包含了Hadoop的核心组件,如HDFS、MapReduce、Hive、HBase等。

相较于其他Hadoop 发行版,CDH更注重稳定性和安全性,适用于企业级大数据处理需求。

1.2 运维手册目的本手册为运维人员提供了一套完整的CDH平台运维知识体系,包括环境搭建、集群管理、数据存储与管理、数据处理与计算、安全与权限管理、性能优化与调试、故障排查与维护等内容,旨在提高运维效率,降低运维成本,确保系统安全稳定运行。

二、环境搭建2.1 硬件与环境要求详细介绍了CDH的硬件需求,包括服务器、存储、网络等方面的配置。

同时,还阐述了CDH对操作系统、JDK、Python等软件的环境要求。

2.2 软件安装与配置本章节介绍了如何在一台新服务器上安装CDH,包括下载、安装、配置等步骤。

cdh运维手册

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cdh运维手册一、简介CDH是指Cloudera Distribution Including Apache Hadoop,是一个大数据分析平台。

本手册旨在提供有关CDH运维的详细指南,包括安装、配置、监控、故障排除等方面的内容。

二、安装与配置1. 硬件要求CDH运维需要一定的硬件要求。

建议服务器拥有至少8GB内存、4核处理器和100GB可用磁盘空间。

2. 操作系统要求CDH支持多种操作系统,如CentOS、Red Hat Enterprise Linux等。

确保所选操作系统符合CDH的要求。

3. 安装步骤a) 下载CDH软件包并解压。

b) 配置操作系统环境变量。

c) 启动CDH安装向导,并按照提示进行安装和配置。

确保正确设置Hadoop、Hive、HBase等组件。

4. 高可用性设置对于大规模的部署,建议配置CDH集群的高可用性(HA)。

HA 可确保在故障发生时服务的连续性。

详细的HA配置步骤请参考官方文档。

三、监控与维护1. 集群监控CDH集成了Cloudera Manager,提供了全面的集群监控功能。

通过Cloudera Manager,可以实时查看集群各组件的状态、资源使用情况等。

2. 日志管理CDH将各个组件的日志集中管理,方便运维人员进行故障排查。

通过Cloudera Manager的日志管理功能,可以快速定位和解决问题。

3. 故障排除a) 检查集群状态和组件运行状况,确认是否有异常。

b) 查看日志文件,寻找异常或错误信息。

c) 根据错误信息和文档进行问题诊断和解决。

四、性能优化1. 资源管理合理配置集群的资源管理机制,如YARN和Fair Scheduler,以充分利用集群资源。

2. 数据压缩对于大型数据集,可以考虑启用数据压缩来减少存储空间的占用和提高读写效率。

3. 数据分区对数据进行合理的分区可以提高查询效率。

根据数据特点和查询需求,选择合适的分区策略。

五、安全与权限管理1. 集群安全CDH提供了多种安全机制,如Kerberos认证、SSL加密等,用于保护集群的安全性。

hadoop—集群维护手册

hadoop—集群维护手册

h a d o o p—集群维护手册work Information Technology Company.2020YEARHadoop部分启动命令:start-all.sh停止命令:stop-all.shHadoop运行增加集群的存储量/节点如果只增加集群的存储量,建议增加Hadoop datanode节点。

步骤:1、停掉集群包括Hadoop和hbase,当然也可以不停掉,直接在hadoop namenode的配置文件Slave里添加新节点的host,别忘了在host文件里也要添加新添加的host名。

2、执行bin/start-all.sh启动集群3、以下选择一种1)如果不手动作平衡,插入的数据将会放在新添加的节点上。

以趋于平衡。

2)如果手动平衡,则 start-balancer.sh和调用bin/sHadoop balancer命令相似,也可加参数 -threshold 5(threshold 是平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长)。

在使用start-balancer.sh时,如果在hdfs-site.xml里面没有配置dfs.balance.bandwidthPerSec,那么集群hdfs内部默认使用1M/S的速度移动数据(so slowly...),我们可以通过在hdfs-site.xml里面配置dfs.balance.bandwidthPerSec来加快balance的速度。

最开始我们配置的是20m/S ,然后结果是导致job运行变得不稳定,出现一些意外的长map单元,某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下,外加20m/s的balance),在前天的中国hadoop年会上听淘宝调整的为10m/s,需要调整后实验,看看情况如何。

另外再修改dfs.balance.bandwidthPerSec参数后,需要在namenode上运行stop-dfs.sh start-dfs.sh重启hdfs生效。

Hadoop集群资源管理介绍与使用指南

Hadoop集群资源管理介绍与使用指南

Hadoop集群资源管理介绍与使用指南随着大数据时代的到来,数据处理和分析成为了企业和组织中的重要任务。

而Hadoop作为一种开源的分布式计算框架,被广泛应用于大数据处理领域。

为了更好地利用Hadoop集群的资源,有效地管理和调度任务,Hadoop集群资源管理系统成为了不可或缺的一部分。

一、Hadoop集群资源管理系统简介Hadoop集群资源管理系统的主要作用是管理集群中的资源,包括计算资源和存储资源。

它负责接收和处理来自用户的任务请求,并根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配。

Hadoop集群资源管理系统的核心组件是YARN(Yet Another Resource Negotiator),它负责集群资源的管理和调度。

二、YARN的基本架构YARN由两个核心组件组成:资源管理器(ResourceManager)和节点管理器(NodeManager)。

资源管理器负责整个集群的资源分配和调度,节点管理器负责单个节点上的资源管理和任务执行。

资源管理器通过心跳机制与节点管理器通信,实时了解集群中各节点的资源状况。

同时,资源管理器还与应用程序管理器(ApplicationMaster)进行通信,接收用户的任务请求,并将任务分配给节点管理器执行。

三、资源管理器的配置与使用在配置资源管理器时,需要关注一些重要参数。

首先是集群中可用的资源总量,可以根据集群规模和需求进行配置。

其次是资源队列的设置,可以根据不同的用户或应用程序需求,将资源划分为不同的队列进行管理。

此外,还可以设置任务的优先级、容器的最大内存和CPU使用量等。

使用资源管理器进行任务调度时,可以通过命令行工具或Web界面进行操作。

用户可以提交任务请求,并指定任务的资源需求和优先级。

资源管理器会根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配,确保任务能够高效地执行。

同时,资源管理器还提供了监控和管理集群资源的功能,可以查看集群中各节点的资源使用情况和任务执行情况。

Hadoop集群的部署与维护

Hadoop集群的部署与维护

Hadoop集群的部署与维护Hadoop是一个分布式计算框架,它用来处理大规模数据集的计算问题。

它的分布式计算模式使得它可以处理存储在跨越数百台机器的分布式文件系统上的大型数据集。

在集群上使用Hadoop的好处是它可以充分利用集群上的所有资源,从而加速大规模计算。

但是,部署和维护Hadoop集群并不是一件简单的事情。

本文将介绍如何对于Hadoop集群进行部署和维护,以及常见问题的解决方案。

一、Hadoop集群的部署1. 准备环境在部署Hadoop集群之前,我们需要准备好环境。

首先,我们需要安装Java,并将Java环境变量配置到系统变量中。

其次,我们要配置所需的Hadoop文件,并将Hadoop配置,包括Hadoop环境变量,添加到系统变量中。

2. 配置SSH配置SSH是部署Hadoop集群最重要的第一步。

在Hadoop集群中的每台机器上,都需要通过SSH来进行通讯,因此我们需要在所有机器之间建立起SSH的信任关系。

这可以通过运行SSH的命令ssh-keygen和ssh-copy-id来完成。

3. 配置Hadoop配置Hadoop集群需要更改以下配置文件:core-site.xml:Hadoop的核心配置文件,包含了Hadoop文件系统的URI和相关配置。

hdfs-site.xml:Hadoop分布式文件系统的配置文件。

mapred-site.xml:Hadoop MapReduce的配置文件,包含了MapReduce执行所需的作业和任务的数量。

yarn-site.xml:Hadoop Yarn的配置文件,包含了Yarn执行所需的资源和管理器。

fair-scheduler.xml:用于配置公平调度器,以使每个用户都能平等地访问计算资源。

capacity-scheduler.xml:用于配置容量调度器,以使不同的用户根据需要调整资源分配。

4. 部署Hadoop部署Hadoop集群可以使用单机模式或分布式模式。

大数据系统运维手册范本

大数据系统运维手册范本

大数据系统运维手册范本第一章:概述1.1 引言本手册是针对大数据系统运维工作而编写的指南,旨在提供详细的操作流程和技术要点,以确保大数据系统的正常运行和高效维护。

通过本手册,运维人员能够了解到关键的运维任务和注意事项,提高工作效率,保障系统稳定性。

1.2 大数据系统概述大数据系统是指基于大数据技术构建的数据处理和分析系统,它能够处理和存储海量的结构化和非结构化数据,并从中获取有价值的信息和洞察。

大数据系统的核心组件包括分布式文件系统、分布式数据库、数据采集与清洗工具、数据处理与分析框架等。

第二章:系统运行环境2.1 硬件环境要求大数据系统对硬件环境有一定的要求,运维人员需要根据实际情况为大数据系统提供合适的硬件配置,包括服务器、存储设备、网络设备等。

具体的硬件环境要求将根据系统规模和业务需求而变化,运维人员应根据厂商提供的技术文档进行配置。

2.2 软件环境要求大数据系统运行所需的软件环境包括操作系统、数据库、中间件等。

不同的大数据系统可能对软件环境有不同的要求,运维人员需要根据系统需求选择合适的软件版本,并按照厂商提供的安装指南进行操作。

第三章:系统安装与配置3.1 安装前的准备工作在进行大数据系统的安装之前,需要进行一系列的准备工作,包括网络设置、用户权限配置、软件包下载等。

运维人员应根据安装指南逐步完成这些准备工作,确保系统安装的顺利进行。

3.2 系统组件的安装与配置大数据系统由多个组件组成,每个组件都有自己的安装和配置过程。

运维人员需要按照安装指南,依次完成各个组件的安装和配置工作,包括安装软件包、配置参数、启动服务等。

第四章:系统监控与维护4.1 系统监控大数据系统的监控是保障系统稳定运行的重要手段。

通过监控系统的关键指标,运维人员能够及时发现系统异常和瓶颈,采取相应的措施进行调整和优化。

本节内容将介绍常用的监控工具和监控指标,并详细说明如何配置监控系统。

4.2 故障排除与日志分析运维人员在系统运行过程中,可能会遇到各种故障和问题。

cdh运维手册

cdh运维手册

cdh运维手册摘要:一、前言二、CDH 概述1.CDH 简介2.CDH 组件三、CDH 安装与配置1.安装环境准备2.安装过程详解3.配置CDH四、CDH 运维管理1.监控CDH2.日志管理3.备份与恢复4.集群管理五、CDH 常见问题及解决方法1.安装问题2.配置问题3.运行时问题六、CDH 升级与维护1.版本升级2.安全更新3.故障排查与修复七、结论正文:一、前言随着大数据时代的到来,越来越多的企业和组织需要处理海量数据。

作为大数据的核心技术之一,Hadoop 受到了广泛关注。

本手册将为您介绍如何运维Cloudera Distribution of Hadoop(CDH),帮助您更好地管理和维护大数据环境。

二、CDH 概述1.CDH 简介Cloudera Distribution of Hadoop(CDH)是Cloudera 公司推出的一款大数据开源软件的发行版。

它包含了Apache Hadoop、Hive、HBase、Spark 等众多大数据处理技术,为用户提供了一个完整的大数据解决方案。

2.CDH 组件CDH 主要由以下组件构成:(1)Hadoop:分布式计算框架,用于处理海量数据。

(2)Hive:数据仓库工具,支持SQL 查询和数据挖掘。

(3)HBase:分布式列式存储系统,适用于实时查询和分析。

(4)Spark:快速数据处理框架,支持批处理和实时处理。

(5)其他组件:还包括如Pig、Flink、Zookeeper 等大数据处理工具。

三、CDH 安装与配置1.安装环境准备(1)硬件环境:请根据CDH 官方文档要求配置硬件资源。

(2)软件环境:请确保操作系统满足CDH 的最低要求,并安装Java 运行环境。

2.安装过程详解(1)下载CDH 安装包:根据需求选择合适的版本和组件,从Cloudera 官网下载安装包。

(2)解压安装包:将下载的压缩包解压到指定目录。

(3)配置环境变量:设置HADOOP_HOME 和PATH 环境变量。

Hadoop集群配置详细

Hadoop集群配置详细
Hadoop集群配置手册(详细) 太原理工大学 邓红霞
提 纲
启动两台虚拟客户机
Linux系统配置 Hadoop配置部署 启动Hadoop集群 HDFS下的文件操作 Eclipse在Hadoop中的使用及配置
启动两台虚拟客户机
打开VMware Workstation10,打开已经安装好 的虚拟机HadoopMaster和HadoopSlave 。 如果之前没有打开过两个虚拟机,请使用文件 ->打开选项,选择之前的虚拟安装包。
2配置自动时钟同步
crontab –e 键入下面的一行代码: 0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate
从当前用户切换root用户的命令如下:
Linux系统配置
3配置HadoopMaster节点主机名 gedit /etc/sysconfig/network
然后执行命令
source .bash_profile
master 从当前用户切换root用户的命令如下: 编辑主机名列表的命令 slave
启动Hadoop集群
1格式化文件系统
hadoop namenode -format 2启动Hadoop cd ~/hadoop-1.2.1 bin/start-all.sh 3查看进程
dfs.replication,设置数据块的复制次数,默认是3, 如果slave节点数少于3,则写成相应的1或者2
从当前用户切换root用户的命令如下: 编辑主机名列表的命令
Hadoop配置部署
5配置计算框架mapred-site.xml
gedit conf/mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapred. job.tracker</name> <value>master:9001</value> </property> </configuration>
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Hadoop部分启动命令:停止命令:Hadoop运行增加集群的存储量/节点如果只增加集群的存储量,建议增加Hadoop datanode节点。

步骤:1、停掉集群包括Hadoop和hbase,当然也可以不停掉,直接在hadoop namenode的配置文件Slave里添加新节点的host,别忘了在host文件里也要添加新添加的host名。

2、执行bin/启动集群3、以下选择一种1)如果不手动作平衡,插入的数据将会放在新添加的节点上。

以趋于平衡。

2)如果手动平衡,则和调用bin/sHadoop balancer命令相似,也可加参数 -threshold 5(threshold 是平衡阈值,默认是10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长)。

在使用时,如果在里面没有配置,那么集群hdfs内部默认使用1M/S的速度移动数据(so slowly...),我们可以通过在里面配置来加快balance的速度。

最开始我们配置的是20m/S ,然后结果是导致job运行变得不稳定,出现一些意外的长map单元,某些reduce时间处理变长(整个集群负载满满的情况下,外加20m/s的balance),在前天的中国hadoop年会上听淘宝调整的为10m/s,需要调整后实验,看看情况如何。

另外再修改参数后,需要在namenode上运行重启hdfs生效。

我们可以通过停掉平衡任务。

作完平衡后,启动hbase,正常。

果cluster设置的副本数不为3(默认),需要先运行命令hadoop fs –setrep [-R] <path> ;进行设置一个文件的副本系数。

如果默认为3则不必。

如果执行完平衡以后才改变副本数,会将新加入到新节点上的所有数据删除。

设置的副本系数只在文件系统写入时有效,并不影响在新添加节点时,平衡时的副本数;另外:由于还有hbase数据库,因此,在运行完平衡以后,将hbase 下的.META.文件删除(防止出错),启动hbase,执行hbase add_table /表名来进行hbase表恢复;Hadoop1升级1.运行dfsadmin -upgradeProgress status 检查是否存在备份如果是第一次升级就不存在备份(在升级Hadoop前,如果已经存在备份,需要先结束 finalize 它。

)2.备份下文件,同时要备份下hdfs的文件目录的元数据信息:bin/hadoop fsck / -files -blocks -locations >bin/hadoop dfs -lsr / >bin/hadoop dfsadmin -report >3.停止所有节点 bin/4.在所有节点上重新部署hadoop 并替换conf文件夹下所有文件(就是将原有的更名为然后解压将中的conf文件替换为中的conf文件夹)并且要对照修改中的路径指定是否正确5.使用 bin/ -upgrade 进行升级(DFS从一个版本升级到另外一个版本的时候,NameNode和DataNode使用的文件格式有可能会改变。

当你第一次使用新版本的时候,你要告诉Hadoop 去改变HDFS版本,否则,新版本不会生效)6.监控升级情况和升级问题处理开始升级,你可以通过bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress命令来查看版本升级的情况。

当然你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress details来查看更多的详细信息。

当升级过程被阻塞的时候,你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress force来强制升级继续执行(当你使用这个命令的时候,一定要慎重考虑)。

当HDFS升级完毕后,Hadoop依旧保留着旧版本的有关信息,以便你可以方便的对HDFS进行降级操作。

可以使用bin/ -rollback来执行降级操作。

7.对比现有hdfs的文件目录的元数据信息和升级的差异。

8.升级完成,Hadoop一次只保存一个版本的备份,当新版本运行几天以后还是没有出现什么问题,你就可以使用运行一段时间后没有问题再执行升级终结操作bin/hadoop dfsadmin -finalizeUpgrade命令把旧版本的备份从系统中删掉了。

删除以后rollback 命令就失效了。

HdfsMapreduceHbase部分启动命令:如果一个regionserver死掉了,可以执行该命令启动,也可以启动整个hbase;停止命令:停止hbase运行的命令.日常维护1.基本命令建表:create 'testtable','coulmn1','coulmn2'也可以建表时加coulmn的属性如:create 'testtable',{NAME => 'coulmn1', BLOOMFILTER => 'NONE', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '10', COMPRESSION => 'LZO', TTL => '30000', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'}, {NAME => 'coulmn', BLOOMFILTER => 'NONE', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '30', COMPRESSION => 'LZO', TTL => '30000', IN_MEMORY => 'true'} (其中的属性有versions:设置历史版本数,TTL:过期时间,COMPRESSION:压缩方式,当配置lzo的情况)删除表:drop 'testtable' (删除表之前先要禁用表,命令disable 'testtable')启用和禁用表: enable 'testtable' 和disable 'testtable'其它的基本命令:describe 'testtable'(查看表结构),alert 修改表结构,list 列出所有表。

2.维护命令1,major_compact 'testtable',通常生产环境会关闭自动major_compact(配置文件中设为0),选择一个晚上用户少的时间窗口手工major_compact,如果hbase更新不是太频繁,可以一个星期对所有表做一次 major_compact,这个可以在做完一次major_compact后,观看所有的storefile数量,如果storefile数量增加到 major_compact后的storefile的近二倍时,可以对所有表做一次major_compact,时间比较长,操作尽量避免高锋期。

2,flush 'testtable',将所有memstore刷新到hdfs,通常如果发现regionserver的内存使用过大,造成该机的 regionserver很多线程block,可以执行一下flush操作,这个操作会造成hbase的storefile 数量剧增,应尽量避免这个操作,还有一种情况,在hbase进行迁移的时候,如果选择拷贝文件方式,可以先停写入,然后flush所有表,拷贝文件。

3,balance_switch true或者balance_switch flase,配置master 是否执行平衡各个regionserver的region数量,当我们需要维护或者重启一个regionserver时,会关闭balancer,这样就使得region在regionserver上的分布不均,这个时候需要手工的开启balance。

3.重启一个regionserverbin/ --restart --reload --debug nodename这个操作是平滑的重启regionserver进程,对服务不会有影响,他会先将需要重启的regionserver上面的所有 region迁移到其它的服务器,然后重启,最后又会将之前的region迁移回来,但我们修改一个配置时,可以用这种方式重启每一台机子,这个命令会关闭balancer,所以最后我们要在hbase shell里面执行一下balance_switch true,对于hbase regionserver重启,不要直接kill进程,这样会造成在这个时间长的中断,也不要通过 bin/ stop regionserver去重启,如果运气不太好,-ROOT-或者.META.表在上面的话,所有的请求会全部失败。

4.关闭下线一台regionserverbin/ --stop nodename和上面一样,系统会在关闭之前迁移所有region,然后stop进程,同样最后我们要手工balance_switch true,开启master的region均衡。

5.检查region是否正常以及修复bin/hbase hbck (检查)bin/hbase hbck -fix (修复)会返回所有的region是否正常挂载,如没有正常挂载可以使用下一条命令修复,如果还是不能修复,那需要看日志为什么失败,手工处理。

6.hbase的迁移copytable方式bin/hbase =zookeeper1,zookeeper2,zookeeper3:/hbase'testtable'目前之前的版本的不支持多版本的复制,已经支持多个版本的复制。

当然这个操作需要添加hbase目录里的conf/,可以复制hadoop的过来。

Export/Importbin/hbase testtable /user/testtable [versions] [starttime] [stoptime]bin/hbase testtable /user/testtable跨版本的迁移,我觉得是一个不错的选择,而且copytable不支持多版本,而export支持多版本,比copytable更实用一些。

直接拷贝hdfs对应的文件首先拷贝hdfs文件,如bin/hadoop distcp 然后在目的hbase上执行bin/hbase bin/ /hbase/testtable生成meta信息后,重启hbase这个操作是简单的方式,操作之前可以关闭hbase的写入,执行flush所有表(上面有介绍),再distcp拷贝,如果hadoop版本不一致,可以用hftp接口的方式,我推荐使用这种方式,成本低。

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