NO.64 配置Hadoop 在开始使用Hadoop 之前，先要对Hadoop 进行配置。Hadoop 的配置分为单机模式、完全分布式、伪分布式三种。单机模式一般用于系统的调试，我们不去使用它。当我们要在机群上执行真正的大数据并行计算时，需要使用完全分布式模式才能让并行计算顺利完成。也只有在完全分布式模式下，才能真正地发挥并行计算的效果。 小可：那什么是伪分布式呢？ Mr. 王：我们知道，分布式系统是基于网络的多机计算系统。也就是说，至少要有两台计算机参与到任务的处理之中。但是当需要写程序和进行一些简单的实
集群真是好好玩，最近一段时间天天搞集群，redis缓存服务集群啦，solr搜索服务集群啦，，，巴拉巴拉 今天说说zookeeper，之前搭建了一个redis集群，用了6台机子，有些朋友电脑跑步起来，
Hadoop的部署模式有四种：本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。
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选择典型的集群规划，即一台Master，两台Slave的设置。 主机名及局域网IP配置如下：
为了体验HDFS和MapReduce框架，以及在HDFS上运行示例程序或简单作业，我们首先需要完成单机上的Hadoop安装。所依赖的软件环境如下：
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入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
伪分布式和分布式区别：伪分布式配置文件完全按照分布式配置文件配置，只不过所有东西配置在一台服务器上。
本文为大数据基础系列 4：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及易错点分析，以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例。本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
常见的Hadoop部署模式分为单机模式和集群模式，也称为伪分布式模式和分布式模式。 单机模式（伪分布式）模式是在一个节点上部署所有的Hadoop服务。在使用上，单机模式（伪分布式）模式跟集群模式（分布式模式）是一样的。
Hadoop是大数据的基础框架模型，处理大数据，不应只谈偏向业务环境的大数据（如超市买婴儿尿不湿同时还应该推荐啤酒的经典案例），作为解决方案经理，技术是不能缺少的，否则存在忽游的嫌疑。：） 做解决方案经理，技术+业务，个人理解，技术应占到60%，业务占到40%，说到业务其实客户比我们更懂，因此技术非常重要。前面我们讲到过大数据的环境搭建，今天我们用单台云主机（或自建vmware虚机）进行Hadoop所有组件的实际应用，再次加深大数据的技术底蕴。
伪分布式：作为学习使用，与完全分布式一样，只不过是通过java进程模拟出来的假的分布式
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
1.Hadoop支持的平台： GNU/Linux平台是一个开发和生产的平台. hadoop已经被证明可以在GNU/Linux平台不是2000多个节点。win32是一个开发平台，分布式操作还没有在win32系统上很好的测试， 所以它不被作为生产环境。 2.安装hdoop需要的软件： linux和windows下安装hadoop需要的软件：
大数据基础学习四：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题（以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例），本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
在本系列博客中。为了解析一些概念、解析一些架构、代码測试。搭建了一个实验平台。例如以下图所看到的：
本文介绍了HBase的下载、安装与配置，包括单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。HBase是一个基于Hadoop的分布式列存数据库，采用Zookeeper进行协调和管理，通过HDFS和MapReduce进行数据存储和计算。
1、本系列以Ubuntu Linux作为开发和生产平台 2、Linux所需的软件包括：
一、 准备环境 1， 安装简介 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) 本系列教程所有ja
hadoop 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。云计算大数据到现在是越来越火，而hadoop成为大数据不可或缺的分布式大数据计算平台。 Ha
本文介绍了如何搭建Hadoop伪分布式集群。首先，下载并解压Hadoop压缩包；然后，配置Hadoop并启动HDFS和YARN服务；最后，使用jps命令查看进程是否存在，并访问HDFS和YARN的管理界面。
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04下如何安装Hadoop 2.6.0、Spark 1.6.2以及开发环境搭建的过程。主要包括了配置环境变量、安装Hadoop、配置Hadoop、安装Spark、运行Spark的例子以及关闭YARN和Spark。同时，还介绍了如何在Jupyter Notebook中开发Spark应用程序。
java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://localhost:54310/user/Hadoop/b, expected: file:/// at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.checkPath(FileSystem.java:410) at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.pathToFile(RawLocalFileSyst
大数据是一门概念，也是一门技术，是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
安装Hadoop软件系列，首选Linux系统，比如Ubuntu。如果你的系统是Windows，建议再安装一个Ubuntu，组成双系统，如此可以发挥各自系统的特点。
所谓Kafka伪分布式，就是一个节点启动多个Kafka服务，只需要新增加server.properties配置文件，并按照新的配置文件再启动一个服务即可，当然数量可以看自己心情，我这里就再启动一个kafka服务
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
伪分布式，也就是像我们之前做的那样，把NameNode，DataNode，NodeManager，ResourceManager，SecondaryNameNode部署在同一个机器上，没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为"伪分布式"。
JDK：OpenJDK1.8.0 （强力建议不要使用 Oracle 公司的 Linux 版本的 JDK）
No.69 多机配置 Mr. 王：在关于 Hadoop 内容介绍的最后，我们来谈谈如何把 Hadoop 配置在多台计算机上。 小可 ：嗯，到目前为止，所有的程序还都仅仅运行在一台计算机上。 Mr. 王
千里之行始于足下,学习大数据我们首先就要先接触Hadoop,上节介绍到Hadoop分为Hadoop-HDFS,Hadoop-YARN,Hadoop-Mapreduce组成,分别负责分布式文件存储,任务调度,计算处理,本机我们在单机模式下把Hadoop运行起来并且简单的使用接触Hadoop相关的机制. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.环境准备 这里所有的系统统一使用Centos7.X 64位系统 其他系统未经过测试 创建install
本章将从几则故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术
部署配置 1）角色在哪里启动 NN： core-site.xml: fs.defaultFS hdfs://node01:9000 DN: slaves: node01 SNN: hdfs-site.xml: dfs.namenode.secondary.http.address node01:50090
安装SSH： sudo yum install opensh-clients openssh-server 安装完成后，可以使用下面命令进行测试： ssh localhost
将Hadoop配置成伪分布式，将多个节点放在同一台电脑上。HDFS中包含两个重要的组件：namenode和datanode
对于 Hadoop 的伪分布式和全分布式而言，Hadoop 的名称节点（NameNode）需要启动集群中所有机器的 Hadoop 的守护进程，这个过程可以通过 SSH 登陆来实现。Hadoop 并没有提供 SSH 输入密码登陆的形式，因此为了能够顺利登陆每台机器，需要将所有机器配置为名称节点可以无密码登陆的形式。
HPDFS:Hadoop Pseudo Distributed File System，是我自己构建的Docker HDFS镜像，可以快速搭建一个Hadoop伪分布式文件系统，适合初学者和探索学习、或者测试，不能用于生产环境。
系统： Ubuntu 14.04 64bit Hadoop版本： Hadoop 2.5.2 (stable) JDK版本： JDK 1.6 虚拟机及Ubuntu安装 1. 下载并安装 VMware w
5、修改【hadoop-2.7.3】以及【jdk1.8.0_112】文件夹名称为【hadoop】以及【jdk】(5分)
1、Hadoop生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效
---- 环境准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机，主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 hbase安装包 下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/ 我用的hbase-1.2.6 ---- 1. 把hbase安装包上传到服务器并解压 [root@repo ~]# tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /opt/ 2. 配置HBASE_HOME环境变量 [r
由于我接的私活经常需要使用到Hadoop集群，本地启动有启动速度慢、操作麻烦和占用内存等诟病，
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