在生产环境的CDH集群中,为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络(管理网段和数据网段),数据网段主要用于集群内部数据交换,一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能,管理网段主要用于集群管理,一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互,在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
| 作者:周晓,腾讯游戏 CROS 体系高级工程师,负责多套HDFS集群的维护管理,并为Apache Hadoop社区提交过2个Patch。同时也作为游戏DBA,稳定支撑包括穿越火线、天天酷跑等在内多款游戏的DB管理维护。 ---- 1 这次我吐血整理了一些在维护hdfs工作中遇到的问题,有的是血的教训,有的是花了不少功夫定位,也有的是一些知识点或者技巧,其中有两个补丁已经合并到apache hadoop官方。最后根据这些问题处理经验,汇总了hadoop hdfs集群需要关注的告警指标。 一、定期bloc
1. Pig vs. Hive 你在 Pig 里用不了 Hive UDFS。在 Pig 中你必须用 HCatalog 来访问 Hive 表。你在 Hive 里用不了Pig UDFS。在 Hive 中无
文章作者Andrew C. Oliver是一位专业的软件顾问,同时还是北卡罗来纳州达勒姆大数据咨询公司Open Software Integrators的总裁和创始人。长时间的使用Hadoop,他发现
Apache Knox网关(“ Knox”)是一种在不降低Hadoop安全性的情况下将Apache™Hadoop®服务的覆盖范围扩展到Hadoop群集之外的用户的系统。Knox还为访问群集数据和执行作业的用户简化了Hadoop安全性。Knox网关被设计为反向代理。
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
namenode的hdfs-site.xml是必须将dfs.webhdfs.enabled属性设置为true,否则就不能使用webhdfs的LISTSTATUS、LISTFILESTATUS等需要列出文件、文件夹状态的命令,因为这些信息都是由namenode来保存的。
196.168.0.79上未在/etc/hosts中配置192.168.0.80的记录
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行,使用Python语言访问操作HDFS的需要,Python也提供了多个访问HDFS的依赖包(如:pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs),这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
最近工作有个上传和下载的相关的测试,所以就写了一个下载文件(目前都是图片)的方法。Java不过瘾,顺手也找了一下Groovy的下载文件方法。
HDFS默认通过网页http://master:50070访问,该网站只有下载功能,其交互性一般。
单机模式:Hadoop 仅作为库存在,可以在单计算机上执行 MapReduce 任务,仅用于开发者搭建学习和试验环境。
Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口。
1) 配置HDFS HttpFS和WebHDFS 如果HDFS是HA方式部署的,则只能使用HttpFS,而不能用WebHDFS。 2) 安装依赖: apr-iconv-1.2.1 confuse-3.0 apr-util-1.5.4 libpng-1.6.26 apr-1.5.2 expat-2.2.0 pcre-8.38 libxml2-devel libxslt-devel sqlite-devel 。。。。。。 3) 编译安装Hue 解压Hue安装包,然后执行 make install PREFIX=/usr/local 进行安装! 可以考虑修改下Makefile.vars.priv中的INSTALL_DIR值为$(PREFIX),而不是默认的$(PREFIX)/hue, 这样改为执行: make install PREFIX=/usr/local/hue-3.11.0 带上版本号是个好习惯,安装好后再建一个软链接,如:ln -s /usr/local/hue-3.11.0 /usr/local/hue。 编译安装过程中最常遇到的是缺乏依赖库,只需要按提示进行补充然后重复继续即可。 4) 修改desktop/conf/hue.ini A) [desktop] I) 为secret_key指定一个值,如ABC123,可以不指定,但Hue Web将不能保持会话。 II) 修改http_port为Web端口,如80或8080等。 III) 建议time_zone为北京时区Asia/Shanghai B ) [[hdfs_clusters]] I) 修改fs_defaultfs的值为core-site.xml中的fs.defaultFS的值 II) logical_name值HDFS集群名 III) webhdfs_url值为http://$host:14000/webhdfs/v1,其中“$host”值需为提供HttpFS服务的IP或主机名 IV) 修改hadoop_conf_dir的值为hadoop配置目录路径 C) [[yarn_clusters]] I) 修改resourcemanager_host值为主ResourceManager的IP地址(默认为8032端口所在地址), 注意不能为备ResourceManager的IP,原因是备ResourceManager不会打开端口8032。 II) 修改logical_name值为集群名。 III) 修改resourcemanager_api_url的值,将localhost替换成ResourceManager的8088端口地址。 D) [hbase] I) 修改hbase_conf_dir为HBase的配置目录路径 II) 修改thrift_transport为HBase Thrift2 Server采用的Transport,两者必须一致。 III) 注意截止hue-3.11.0版本,只支持HBase ThriftServer,而不支持HBase Thrift2Server 因此hbase_clusters的值要配置指向ThriftServer,其中Cluster可以为其它自定义值,只是为在Web上显示, Cluster后面的值必须为HBase ThriftServer的服务地址和端口。 如果需要同时运行HBase ThriftServer和HBase Thrift2Server,请为两者指定不同的服务端口和信息端口。 E) [beeswax] 修改hive_conf_dir为Hive的配置目录路径。 5) 启动Hue 进入Hue的build/env/bin目录,然后执行supervisor即可启动Hue服务。 6) 打开Web 假设Hue安装在192.168.1.22,服务端口号为8080,则只需要在浏览器中输入:http://192.168.1.22:8080即可进入Hue Web界面。 如果是第一次运行,则必须先创建好管理员帐号才能进入。 如果遇到错误,则可以检查Hue的错误日志文件error.log来了解是什么错误。 Hue ERROR日志: 1) Failed to obtain user group information: org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException is not allowed to impersonate (error 403) 一般是因为core-site.xml或httpfs-site.xml没配置正确。 /////////////////////
示例基于Centos7安装Hue,安装前需要安装大量的软件和包,因为python和c必须的依赖包
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
概述 Hadoop文件系统是hadoop项目的分布式,容错文件系统的一部分,通常用作Hadoop MapReduce和Apache Spark或Alluxio等底层文件系统等分布式处理引擎的存储
WebHDFS观念是基于HTTP操作,比如GET、PUT、POST和DELETE。像OPEN、GETFILESTATUS、LISTSTATUS的操作是使用HTTP GET,其它的像CREAT、MKDIRS、RENAME、SETPERMISSION是依赖于HTTP PUT类型。 APPEND操作时基于HTTP POST类型,然而,DELETE是使用HTTP DELETE。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,首先它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件位置;其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。
httpfs是hadoop中HDFS over HTTP的实现,为HDFS的读写操作提供了统一的REST HTTP接口。在一些特定场景下非常有用,例如不同hadoop版本集群间数据拷贝, 使用httpfs作为对外提供数据访问的网关等。
在配置HUE访问NameNode HA之前,我们先来了解一下WebHDFS与HttpFS:
默认启动WebHDFS而不会启动HttpFS,而HttpFS需要通过sbin/httpfs.sh来启动。
Fayson想了想这个问题其实在各个环境是都可能碰到的,于是在这篇文章给大家系统介绍一下。
随着Hadoop 3.X 版本的发展,Hadoop 2.X 版本即将淘汰。我们当前面临着集群升级的问题,在升级过程中,即使使用迁移升级方式工作量非常大,但毫无疑问最稳妥的升级办法。在迁移的过程中,我们首先面对的就是本地的HDFS数据迁移和Hive 表数据迁移,本文主要讲述如何迁移HDP2.4.2 Hive 表和数据到CDP 7.1.1中。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具,其核心组件包含了HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源调度平台)、
以上这篇python访问hdfs的操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
伴随云计算技术的发展,云盘系统不断涌现,百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品,而云盘存储的模式也越来越被用户所接受,也有越来越多的公司跃跃欲试,想在云存储领域大展拳脚,有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制,Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
日常的大数据使用中经常是在服务器命名行中进行操作,可视化功能仅仅依靠着各个组件自带的网页进行,那么有没有一个可以结合大家能在一个网页上的管理工具呢?答案是肯定的,今天就和大家一起来探索大数据管理工具H
本文是之前elk的后续,故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见:ELK实时日志管理-系统搭建
通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS
Hue和hive等安装不同,需要进行编译安装,所以安装起来较为复杂。具体安装步骤:
相信大家在看了《Hue的安装,配置,编译》之后,都已经成功把Hue安装好了。
在hadoop-2.7.2/etc/hadoop下的hdfs-site.xml增加了以下内容
离线数据分析平台实战——020Hadoop Shell命令(可跳过) Hadoop Shell命令简单描述 Hadoop的Shell命令主要分为两类: 一类是启动命令 一类是控制/操作命令(hdfs+mapred+yarn) 其中启动命令位于sbin目录下面, 控制/操作命令主要位于bin目录下面 其实最终的启动命令也是调用控制命令来进行集群服务的启动,区别在于启动命令中需要使用ssh的相关命令来控制其他机器启动服务, 而控制/操作命令主要是直接调用hadoop提供的服务类接口。 Hadoop配置信
By HKL, on Thursday 2020-05-07 23:55, tagged: 🏷️Networking 🏷️Operating
今天看了下Hadoop官网,2.5.2版本已经发布好几天了。赶紧看看有什么新东西。
Fetch-Data 库可以快速检查本地数据目录,然后下载所需文件。它总是通过哈希验证本地文件和下载的文件。它可以轻松下载大小样本文件。例如,这里我们从 GitHub 下载一个基因组学文件(如果尚未下载)。然后我们打印现在本地文件的大小。
最近因为某些原因学习接触到了开源的大数据框架:Hadoop,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储,详细概念知识背景我这就不介绍了,各位自行学习。
由于Hadoop 2.5.x 已经出来有好几个月了,网上配置类似架构的文章也有很多,所以在这里重点描述一下namenode 和 secondary namenode不再同一台机器上的配置方法,以及namenode 宕机后 meta数据的恢复方法,并且描述一下几个主要配置文件中配置项的意义。
本文档描述了在Kerberos与非Kerberos的CDH集群之间BDR不可用的情况下实现数据互导。文档主要讲述
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
在上一篇博文《Android多线程下载示例》中,我们讲解了如何实现Android的多线程下载功能,通过将整个文件分成多个数据块,开启多个线程,让每个线程分别下载一个相应的数据块来实现多线程下载的功能。多线程下载中,可以将下载这个耗时的操作放在子线程中执行,即不阻塞主线程,又符合Android开发的设计规范。
Text-to-speech function is limited to 200 characters
抛开自己配置错误的一些原因,Fluentd性能问题的最主要原因是因为Fluentd是使用Ruby写的,而Ruby有全局锁(GIL),因而在一个Ruby进程里面同时最多只有一个线程在运行。这样的话,Ruby的多线程对需要更多计算资源的操作显得无能为力,具体的体现可以用top查看进程的运行情况,如果Fluentd到达性能瓶颈的话,Fluentd的进程会一直占用100%左右的计算资源,再也不能提升,对于有四个核的计算机来说,最多也就使用的1/4的计算能力,这是极其浪费的。而且当Fluentd进程到达瓶颈后,数据会处理不完,导致数据收集的速度落后于数据产生的速度。
代码示例 package com.simple.util.http; import com.simple.util.io.IOUtil; import javax.servlet.ServletOutputStream; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; /** * @program: simple_tools * @descript
非高可用 k8s 环境,可参考我这篇文章:入门 Hadoop 在 K8S 环境中部署
1、下载hadoop-2.2.0.tar.gz,解压tar -xzvf Hadoop-2.2.0.tar.gz
之前有做一个工具集的微信小程序「开挂Lite」,但是由于小程序自身限制,没有办法实现下载文件的功能,只能把下载链接解析出来。而且受限于微信平台,小程序的审核是一件很麻烦的事情,因此有了将其APP化的想法。
由于最近再做推荐系统的特征处理,需要借助一些工具来筛选特征。最初使用了R,R的安装很简单,而且API也很容易使用,直接就能出图。后来,发现很多人在python和R之间做选择,所以我也在两个工具间摇摆不定。后来,发现Tensorflow里面有很多python的代码,而且python可以做爬虫写web,几乎是万金油的角色。本着想找一门以后日常使用的工具的心态,最终还是选择了python。 那么本篇就从下面几个方面介绍下,如何在日常使用python做数据分析: python安装以及numpy、matplot
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