我用华为的镜像，下载比较快， 并且是而二进制文件，不用编译了，解压配置后，直接使用。
Centos7 默认安装了openJDK，jps命令不能使用 [root@maven-test ~]# jps bash: jps: command not found... 解决办法 [root@maven-test ~]# yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel 再次执行 [root@maven-test ~]# jps 20755 Jps [root@maven-test ~]#
最近基于CentOS 7下安装hadoop集群，碰到了java环境变量的问题，同时也出现了jps命令无法找到的情况。简要描述一下基于CentOS 7下Java环境的配置及jps命令未找到的处理。
jps 查看进程是正常的，但是 zkServer.sh status 查看的时候报错。
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该Spark集群安装，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠。具体部署下节讲解。
在生产环境中，经常会遇到各种各样奇葩的性能问题，所以掌握最基本的JVM命令行监控工具还是很有必要的
从物理部署层面上来看，Spark主要分为两种类型的节点，Master节点和Worker节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，所承载的作用是分配Application到Worker节点，维护Worker节点，Driver，Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。
借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠。
第二篇：Centos7 Hbase 1.4.3 部署 继上篇文章：《Centos7 Hadoop 2.7.7 集群部署》 本文参考网址：https://blog.csdn.net/pucao_cug/article/details/72229223 1 上传、分发、解压 [root@node1 hadoop]# scp /data/app/hadoop/hbase-1.4.3-bin.tar.gz root@node2:/data/app/hadoop [root@node1 hadoop]# scp
修改hop02\hop03时间机制，从hop01同步时间，并注销网络获取时间的机制。
Java工程中添加依赖jar包不起作用问题总结 此次总结两种方式的依赖问题 1 在Eclipse中添加依赖jar包不起作用问题 这种方式可能是Eclipse缓存，或者Eclipse还没有反应过来。例如Eclipse中有个Java工程以前依赖了a.jar文件，但是在工程中删除这个文件后，工程可以正常执行，这可能是Eclipse缓存问题。 这种情况刷新Eclipse中的Java工程或者重启Eclipse即可。 2 Linux中添加依赖jar包不起作用问题 造成这种情况的原因是有多个进程在
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可以在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模执行计算。目前市场上主流的流式计算框架有Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink等，但能够同时支持低延迟、高吞吐、Exactly-Once（收到的消息仅处理一次）的框架只有Apache Flink。
1.环境前置说明： MAC电脑：自带的ssh终端 ssh hadoop@hadoop-machine ssh hadoop@192.168.21.166 Windws系统：CRT，XShell客户端 远程服务器：CentOS 6.7 hadoop-machine(192.168.21.166)是远程服务器的hostname 如果想在本地通过ssh hadoop@hadoop-machine远程登录， 那么本地的hosts肯定要添加ip和hostname的映射 192.168.21.16
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
VMWare下centos7在下载好HBase并解压配置环境后运行jps后缺少HMaster在确定安装和环境配置上没问题后开始逐渐查找问题
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
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。
比如：zhangsan用户启动了一个java进程，但是root用户kill掉这个进程，虽然杀掉了，但是查看进程时偶尔就会出现
在上篇博客中简单介绍了Zookeeper的特点和应用场景，详情可参考：《Zookeeper简介（一）》，那么这篇博客我们介绍一下关于Zookeeper的单机模式安装步骤与配置。
首先，进入到RocketMQ安装目录，如：~/opt/rocketmq-all-5.2.0-bin-release。
Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
Hadoop 生态圈中的其它项目可以参考 Hadoop-related projects
1. 主机规划 主机名称 外网IP 内网IP 操作系统 备注 安装软件 mini01 10.0.0.11 172.16.1.11 CentOS 7.4 ssh port:22 Hadoop 【NameNode SecondaryNameNode】 mini02 10.0.0.12 172.16.1.12 CentOS 7.4 ssh port:22 Hadoop 【ResourceManager】 mini03 10.0.0.13 172.16.1.13 CentOS 7.4 ssh port:22 Ha
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。 ==注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer。 == 开启日志聚集功能具体步骤如下：
standalone模式，是spark自己实现的，它是一个资源调度框架。这里我们要关注这个框架的三个节点：
先参考：《Hadoop-2.3.0-cdh5.1.0伪分布安装（基于CentOS）》 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/106372.htm
Hadoop新特性：支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到用户的本地文件目录；也就是说：允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS！这对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。summer记录下如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地中。
前面做了基于Hbase自带Zookeeper的安装配置（参考http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51241641），今天做了个基于独立Zookeeper集群的。 一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 zooeeper 3.4.8 二、安装配置zooeeper
建议在 /app/zookeeper，因为在启动时，会有相关日志产生
集群中只有mapred-site.xml.template，可以从这个文件进行复制
前言：在网上有好多说是以 root 身份 vi /etc/profile，然后在下面加一行 export PATH="usr/java/jdk160_05/bin:$PATH"（其中 jdk160_05 是你的安装目录，依你自己的安装情况所决定），然后 source /etc/profile 即可解决。
什么是HBase？ HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。 HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。 人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问
1.安装前提条件 （1）首先安装jdk，最好安装1.7及1.7以上版本，并且安装jdk的环境变量 vi ~/.bashrc export JAVA_HOME=/usr/local/software/jdk1.8.0_141 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH （2）检查ssh和sshd是否安装，如果没有安装， ubuntu下面安装ssh和sshd: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-
众所周知Apollo是携程开源的配置中心，所以中文文档也比较完善，因此这里就不过多赘述细节了。本文的主要目的是记录下如何在CentOS8下分布式部署Apollo配置中心。Apollo的功能亮点：
export JAVA_HOME=/data/jdk1.8.0_351 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}
在CentOS中，有三种定义的主机名:静态的（static），瞬态的（transient），和灵活的（pretty）。“静态”主机名也称为内核主机名，是系统在启动时从/etc/hostname自动初始化的主机名。“瞬态”主机名是在系统运行时临时分配的主机名，例如，通过DHCP或mDNS服务器分配。静态主机名和瞬态主机名都遵从作为互联网域名同样的字符限制规则。而另一方面，“灵活”主机名则允许使用自由形式（包括特殊/空白字符）的主机名，以展示给终端用户（如Linuxidc）。
JDK：OpenJDK1.8.0 （强力建议不要使用 Oracle 公司的 Linux 版本的 JDK）
这里搭建的是3个节点的完全分布式，即1个nameNode，2个dataNode，分别如下：
hadoop+spark分布式集群部署 1.环境准备 环境的准备基于我写的初始化脚本,自用7.x系列的CentOS,老版本的就支持CentOS/Redhat6,7,8但是有点不完善，需要可以邮箱或者博客留言。 os\ip hostname block centos7.9 192.168.222.226 master rsmanager,datanode,namenode.snamenode,nmanager centos7.9 192.168.222.227 node1 snamenode,nmnag
node0、node1、node2三台机器之间要设置SSH免密码登录，详细的设置步骤请参考《Linux配置SSH免密码登录(非root账号)》；
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
集群机器规划 三台机器的操作系统全部为CentOS7.2. 主机名称 IP地址 master 192.168.1.106 slave1 192.168.1.107 slave2 192.168.1.108 其中master为hadoop的namenode，slave1和slave2为hadoop的datananode。如果安装spark的话，master、slave1和slave2都是worker。 环境准备 设置IP地址 在我们进入安装之前，首先要把服务器的网络、安全和登录等配置设
Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品，仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果，可有效的支持实时数据分析。
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
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
[root@mini01 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.0.0.11 mini01 10.0.0.12 mini02 10.0.0.13 mini03 10.0.0.14 mini04 10.0.0.15 mini05
配置新的hadoop用户 查看是否配置成功 为hadoop用户增加管理员权限 退出重新登陆
1、当然在centos7特地添加了hostnamectl命令查看，修改主机名 2、使用hostnamectl set-hostname 命令修改主机名，可永久生效：
http://192.168.123.156:8088/cluster/scheduler
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