docker搭建hadoop和hive集群

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了docker搭建hadoop和hive集群。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、安装docker并生成相关的镜像

(1)安装docker

安装docker教程

https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html

只要在终端输入:

sudo docker run hello-world

后出现如下图的内容就证明安装docker成功了

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(2)拉取CentOS镜像(Ubuntu镜像也行)

在终端输入:

sudo docker pull centos

在终端输入:sudo docker images,可以看到刚刚拉取的两个镜像

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

每次执行docker语句都要在前面加sudo,比较麻烦,直接将hadoop用户加入docker用户组,就不用再输入sudo了。

sudo gpasswd -a $USER docker     #将当前用户加入到docker用户组中
newgrp docker     #重新加载docker用户组

一般安装时会自动创建docker用户组,如果docker用户组不存在的话,在终端输入:

sudo groupadd docker     #创建docker用户组

注意,此时只有执行上述两条命令行的终端可以不用输入sudo,其他终端仍要输入,得重启虚拟机后所有终端才不用输入sudo。

(3)通过build Dockfile生成带ssh功能的centos镜像

先创建Dockfile文件,在终端输入:

vi Dockerfile

在Dockfile文件中添加以下内容:

FROM centos
MAINTAINER hadoop
 
RUN cd /etc/yum.repos.d/
RUN sed -i 's/mirrorlist/#mirrorlist/g' /etc/yum.repos.d/CentOS-*
RUN sed -i 's|#baseurl=http://mirror.centos.org|baseurl=http://vault.centos.org|g' /etc/yum.repos.d/CentOS-*
RUN yum makecache
RUN yum update -y
RUN yum install -y openssh-server sudo
RUN sed -i 's/UsePAM yes/UsePAM no/g' /etc/ssh/sshd_config
RUN yum install -y openssh-clients
 
RUN echo "root:a123456" | chpasswd
RUN echo "root   ALL=(ALL)       ALL" >> /etc/sudoers
RUN ssh-keygen -t dsa -f /etc/ssh/ssh_host_dsa_key
RUN ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key
 
RUN mkdir /var/run/sshd
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

Dockfile文件的内容解释:基于centos镜像,生成带有spenssh-server、openssh-clients的镜像,用户为root,密码为a123456,镜像维护者(作者)为hadoop。为了防止出现Error: Failed to download metadata for repo 'appstream': Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs in mirrorlist

错误,我更改了yum下载依赖的镜像baseurl。注意:如果拉取的镜像是Ubuntu的话,得修改下载spenssh-server、openssh-clients的命令行。

你可能需要修改的地方:

1、MAINTAINER hadoop

MAINTAINER+空格+作者的信息,用于指定镜像作者的信息,我的用户名是hadoop,改成你自己的

2、root:a123456

设置镜像的密码,改成你自己的

建好Dockerfile文件后,生成镜像,在终端输入:

docker build -t="centos7-ssh" .

查看生成的centos7-ssh镜像,在终端输入:

docker images
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(4)将下载的文件上传虚拟机

没有Xftp和Xshell的同学可以用VMwareTools替代,只要把压缩包添加到虚拟机主机上即可。安装VMwareTools后,复制本地主机的文件粘贴到虚拟机主机指定目录下。

1、用Xshell和Xftp连接虚拟机主机

Xshell(测试是否能正常连接,其实只需要用Xftp传输文件):

用户名填hadoop(换成你自己的),root可能会登不上,如果ssh运行状态没问题,还连接不上的话,可能是防火墙没关。

Xftp:

将压缩包上传到/home/hadoop(有Dockerfile的目录),如果上传失败,可能是目录没有传输文件的权限,在终端输入:

chmod 777 /home/hadoop/

2、解压文件(把目录和文件名改成你自己的)

在终端输入:

tar -zxvf /home/hadoop/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /home/hadoop/ico
tar -zxvf /home/hadoop/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /home/hadoop/ico

(5)生成带有ssh、hadoop和jdk环境的CentOS镜像

移除原有的Dockerfile文件,在终端输入:

mv Dockerfile Dockerfile.bak

再重新创建一个Dockerfile文件,在终端输入:

vi Dockerfile

或者直接在Xftp上用记事本编辑原来的Dockerfile文件,更加方便(推荐)

将下面内容填入Dockerfile文件(记得保存)

FROM centos7-ssh
 
COPY jdk1.8.0_212 /usr/local/jdk
ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH
 
COPY hadoop-3.1.3 /usr/local/hadoop
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop
ENV PATH $HADOOP_HOME/bin:$PATH

构建Dockerfile,在终端输入:

docker build -t="hadoop" .
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

成功生成名字为hadoop的镜像。

三、创建网桥,并启动docker容器

因为集群的服务器之间需要通信,而且每次虚拟机给集群分配的ip地址都不一样,所以需要创建网桥,给每台服务器分配固定的ip映射,这样就可以通过使用服务器名进行通信了,而且ip地址也不会变动。

(1)创建网桥

在终端输入:

  docker network create hadoop

(2)查看网桥

在终端输入:

docker network ls
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

其他三个网桥是安装docker时自带的,hadoop是刚刚创建的。

(3)启动三个容器并指定网桥

依次在终端执行下面三条命令行:

docker run -itd --network hadoop --name hadoop1 -p 50070:50070 -p 8088:8088 hadoop
docker run -itd --network hadoop --name hadoop2 hadoop
docker run -itd --network hadoop --name hadoop3 hadoop

参数解释:

-itd:在后台运行交互式容器

--network:指定网桥

--name:指定生成的容器名

-p:指定端口映射,主机端口号:容器端口号,第一个是hdfs服务,第二个是yarn 服务

末尾的hadoop是运行的镜像名

查看生成的容器,在终端输入:

docker ps -a
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

查看网桥使用情况,在终端输入:

docker network inspect hadoop
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

记录每台服务器的ip地址,后面要用,每个人的可能不一样,换成你自己的

172.18.0.2 hadoop1
172.18.0.3 hadoop2
172.18.0.4 hadoop3

四、登录容器,配置ip地址映射和ssh免密登录

(1)登录容器(Hadoop服务器)

开启三个终端,在每个终端分别输入:

docker exec -it hadoop1 bash
docker exec -it hadoop2 bash
docker exec -it hadoop3 bash

(2)在每个hadoop服务器中配置ip地址映射

在每台hadoop服务器的终端输入:

vi /etc/hosts
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

然后填入刚刚记录的ip地址

每台Hadoop服务器都配置好后,可以互相ping一下(ctrl + c停止ping),看看是否配置成功。hadoop1 ping hadoop2 如下图所示:

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(3)在每台hadoop服务器中配置ssh免密登录

在每台hadoop服务器终端输入:

ssh-keygen

然后一直回车即可,再在每台hadoop服务器终端中输入:

ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop1

填yes后,输入第二(3)步时设置的密码,123456

ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop2

填yes后,输入第二(3)步时设置的密码,123456

ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop3

填yes后,输入第二(3)步时设置的密码,123456

(4)测试是否成功配置ssh免密登录

ssh + hadoop服务器名:

ssh hadoop1
ssh hadoop2
ssh hadoop3

五、修改Hadoop配置文件

在hadoop1中,进入Hadoop配置目录,我的是:/usr/local/hadoop/etc/hadoop,查看目录下的文件,不同版本的Hadoop可能文件数量和名字会不同,在终端输入:

ls
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(1)创建文件夹,配置时要用

mkdir /home/hadoop
mkdir /home/hadoop/tmp /home/hadoop/hdfs_name /home/hadoop/hdfs_data

(2)编辑hadoop_env.sh

修改下面三个参数,按照你自己的改

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(3)编辑core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop1:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
    </property>
</configuration>

(4)编辑mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop1:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop1:19888</value>
    </property>
</configuration>

(5)编辑hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hdfs_name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hdfs_data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop1:9001</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop2:9002</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

Hadoop的Web UI界面访问地址:1、namenode:hadoop1:9001(会自动跳转到9000端口,如果直接访问9000端口号可能会访问异常)2、secondarynamenode:hadoop2:9002

(6)编辑yarn-site.xml

<configuration>
 
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
 <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>hadoop1:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>hadoop1:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>hadoop1:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>hadoop1:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>hadoop1:8088</value>
    </property>
</configuration>

(7)编辑workers

把原先的默认值localhost删除

hadoop2
hadoop3

(8)配置环境变量

在终端输入:

vi /etc/profile

在文件尾部添加配置

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export PATH=$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

保存退出后,再输入下面的命令行使配置生效:

source /etc/profile

(9)把文件拷贝到hadoop2和hadoop3上

依次执行以下命令:

scp -r $HADOOP_HOME/ hadoop2:/usr/local/
scp -r $HADOOP_HOME/ hadoop3:/usr/local/
scp -r /home/hadoop hadoop2:/
scp -r /home/hadoop hadoop3:/
scp -r /etc/profile hadoop2:/
scp -r /etc/profile hadoop3:/

(10)给文件赋权

在每台hadoop服务器的终端执行下面两条命令行:

chmod -R 777 /usr/local/hadoop
chmod -R 777 /usr/local/jdk

六、启动Hadoop集

(1)在hadoop1上执行以下命令:

1、格式化hdfs

hdfs namenode -format

2、一键启动Hadoop集群

start-all.sh

(2)测试Hadoop集群

每台服务器都输入:

jps

hadoop1:

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

hadoop2:

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

hadoop3:

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

hadoop1是名称结点,hadoop2是第二名称节点和数据节点,hadoop3是数据节点。网上很多人把名称节点和第二名称节点配置在同一台服务器上,我觉得这样配置是错的,这样配置根本发挥不了第二名称节点的作用:作为名称节点的检查点,定期合并日志和镜像。

(3)访问hadoop集群

http://192.168.175.131:8088/cluster

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

http://192.168.175.131:50070

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

七、安装Hive

  1. 拷贝下载的Hive到docker容器中:

# 拷贝Hive安装包进 h01容器
docker cp /Users/luochao7/Downloads/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 5fa8d538d8ae:/usr/local

# 进入容器
docker exec -it 5fa8d538d8ae bash
cd /usr/local/

# 解压安装包
tar xvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

#文件夹更名
root@h01:/usr/local# mv apache-hive-3.1.2-bin hive

#拷贝Mysql jdbc驱动到hive安装包 lib目录下(我的Mysql是8.0.26的)
docker cp /Users/luochao7/.m2/repository/mysql/mysql-connector-java/8.0.26/mysql-connector-java-8.0.26.jar 5fa8d538d8ae:/usr/local/hive/lib

八、配置Hive

  1.修改Hadoop中的 core-site.xml,并且 Hadoop集群同步配置文件,重启生效

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

  因为Hive需要把数据存储在 HDFS上,并且通过 MapReduce作为执行引擎处理数据

  2.修改配置文件

#slf4j这个包hadoop及hive两边只能有一个,这里删掉hive这边
root@Master:/usr/local/hive/lib# rm log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar

#guava这个包hadoop及hive两边只删掉版本低的那个,把版本高的复制过去,这里删掉hive,复制hadoop的过去(注意看路径)
root@h01:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib# cp guava-27.0-jre.jar /usr/local/hive/lib/
root@h01:/usr/local/hive/lib# rm -rf guava-19.0.jar

#修改hive环境变量文件 添加Hadoop_HOME
root@h01:/usr/local/hive/conf# mv hive-env.sh.template hive-env.sh
root@h01:/usr/local/hive/conf# vim hive-env.sh

#在最后一行添加
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/local/hive/lib

#新增hive-site.xml 配置mysql等相关信息
root@h01:/usr/local/hive/conf# vim hive-site.xml

#粘贴配置
<configuration>
    <!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value> jdbc:mysql://172.17.0.2:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <!--mysql用户名-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <!--mysql密码-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
    </property>
    <!-- H2S运行绑定host -->
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
        <value>hadoop1</value>
    </property>
    <!-- 远程模式部署metastore 服务地址 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://hadoop1:9083</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <!-- 关闭元数据存储版本的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

3. 初始化元数据(先启动 mysql)

root@h01:/usr/local/hive# bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

九、启动Hive

(1)第一代客户端(deprecated 不推荐使用)

  1. 前台启动Metastore服务(不推荐):

root@h01:/usr/local/hive# bin/hive --service metastore

  启动后,窗口一直处于等待的状态:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  这个时候,这个窗口就不能干别的,使用 control + c 结束,所以,不推荐这种方式。

 2.后台启动Metastore服务(推荐):

#输入命令回车执行 再次回车 进程将挂起后台
root@h01:/usr/local/hive# nohup bin/hive --service metastore &

  注意末尾有一个 &符号,启动后,这个进程在后台运行:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  使用 jps 查看进程:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  可见,有一个 RunJar 在后台运行。

  3.启动 hive(先启动Hadoop集群)

root@h01:/usr/local/hive# bin/hive

  启动成功后,如下图所示,输入 show databases 可以查看hive的数据库:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

(2)第二代客户端(推荐使用)

  Hive经过发展,推出了第二代客户端 beeline,但是 beeline客户端不是直接访问 metastore服务的,而是需要单独启动 hiveserver2服务。在Hive安装的服务器上,首先启动metastore服务,然后启动 hiveserver2服务.

  如下图所示:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  1. 后台启动Metastore服务(先启动Hadoop ,如果电脑资源比较小,可以只启动Master):

#输入命令回车执行 再次回车 进程将挂起后台

root@h01:/usr/local/hive# nohup bin/hive --service metastore &

  2. 后台启动 hiverserver2 服务:

root@h01:/usr/local/hive# nohup bin/hive --service hiveserver2 &

  注意启动 hiverserver2 服务之后,要等一会儿(等半分钟吧)再往下启动 beeline客户端,不然会报错:Could not open connection to the HS2 server

  3. 启动 beeline客户端:

root@h01:/usr/local/hive# bin/beeline

  4. 连接 hiverserver2 服务

beeline> ! connect jdbc:hive2://hadoop1:10000#输入密码,一般都是root访问,直接输入 root,密码不用输,直接回车
Enter username for jdbc:hive2://hadoop1:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://hadoop1:10000:
Connected to: Apache Hive (version 3.1.2)

   截图如下:        

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  否则,不连接 hiveserver2 的话,直接 show databases 会显示:No current connection.

  5.测试是否能和Hadoop相连:(如果之前没有创建 itcast 数据库)

INFO  : Compiling command(queryId=root_20220324095900_739f115e-5f84-43f8-9eed-e07e95a84db4): createdatabase itcast
INFO  : Compiling command(queryId=root_20220324095924_3e08b7ab-605f-4951-9c90-f002288f0b63): use itcast
INFO  : Compiling command(queryId=root_20220324095930_85fb6058-0d15-4d99-8cc3-8d6ae761f0b0): show tables
0: jdbc:hive2://h01:10000>createtable t_user(id int, name varchar(255), age int);
0: jdbc:hive2://h01:10000>insert into table t_user values(1,"zhangsan",20);

  如果能插入成功,就表示能正常连接到Hadoop,因为Hive的数据都是存在 HDFS上的,只是这个过程很慢,如下图:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

  执行这一条 insert 语句,竟然花了 69秒,插入成功的话,使用:select * from t_user,显示如下:

            

docker hive,大数据,hadoop,Powered by 金山文档

参考:https://www.cnblogs.com/luo-c/p/15975832.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790724.html

到了这里,关于docker搭建hadoop和hive集群的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 使用docker搭建hadoop集群

    必应壁纸供图 (img-CBr9VbGk-1687962511910)]

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • HDFS 跨集群数据同步(hive,hadoop)

    两个不同的HDFS 集群数据迁移( A集群的数据 - B 集群) 采用的是 SHELL 脚本  按表进行; 日期分区进行; #!/bin/bash ##################### #创建人:DZH #创建日期: 2020-04 #内容: 数据迁移 ##################### ##################################### [ \\\"$#\\\" -ne 0 ] FILE=$1 path=$(cd `dirname $0`; pwd) ############## 获取执

    2024年04月27日
    浏览(55)
  • Zookeeper+Hadoop+Spark+Flink+Kafka+Hbase+Hive 完全分布式高可用集群搭建(保姆级超详细含图文)

    说明: 本篇将详细介绍用二进制安装包部署hadoop等组件,注意事项,各组件的使用,常用的一些命令,以及在部署中遇到的问题解决思路等等,都将详细介绍。 ip hostname 192.168.1.11 node1 192.168.1.12 node2 192.168.1.13 node3 1.2.1系统版本 1.2.2内存建议最少4g、2cpu、50G以上的磁盘容量 本次

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • hadoop完全分布式集群搭建(超详细)-大数据集群搭建

    本次搭建完全分布式集群用到的环境有: jdk1.8.0 hadoop-2.7.7 本次搭建集群所需环境也给大家准备了,下载链接地址:https://share.weiyun.com/dk7WgaVk 密码:553ubk 本次完全分布式集群搭建需要提前建立好三台虚拟机,我分别把它们的主机名命名为:master,slave1,slave2 一.配置免密登陆 首先

    2024年02月10日
    浏览(48)
  • 【大数据】Hadoop运行模式(集群搭建)

    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。 本地模式(Local/Standalone Mode):单台服务器,数据存储在Linux本地。生产环境几乎不会采用该模式 伪分布式模式(Pseudo-Distributed Mode):单台服务器,数据存储在HDFS上。有较少的小型公司采用该模式。 完全

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 【大数据】Hadoop高可用集群搭建

    大家好!这篇文章是我在搭建Hdfs的HA(高可用)时写下的详细笔记与感想,希望能帮助到大家!本篇文章收录于 初心 的 大数据 专栏。 🏠 个人主页:初心%个人主页 🧑 个人简介:大家好,我是初心,和大家共同努力 💕 座右铭:理想主义的花,终究会盛开在浪漫主义的土壤里

    2024年02月06日
    浏览(40)
  • 大数据环境搭建 Hadoop+Hive+Flume+Sqoop+Azkaban

    Hadoop:3.1.0 CentOS:7.6 JDK:1.8 这里网上教程很多,就不贴图了 【内存可以尽量大一些,不然Hive运行时内存不够】 创建tools目录,用于存放文件安装包 将Hadoop和JDK的安装包上传上去 创建server目录,存放解压后的文件 解压jdk 配置环境变量 配置免密登录 配置映射,配置ip地址和

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • (最新版本)hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装(无坑版)-大数据学习系列(一)

    网上的找的文档大多残缺不靠谱,所以我整理了一份安装最新版本的hive4..0.0+hadoop3.3.4的学习环境,可以提供大家安装一个完整的hive+hadoop的环境供学习。 由于在公司担任大数据的培训工作后续还会更新一些基础的文章,希望能帮助到大家。 机器信息 Hostname k8s-master k8s-node1 k8

    2024年02月06日
    浏览(50)
  • 大数据导论实验一:搭建Hadoop集群

    一、实验要求 (10%) 搭建Hadoop集群,要求至少是3个节点的真分布式集群系统,包含1个NameNode,两个DataNode。 集群的安装配置大致为如下流程: 1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态IP、主机名称) 2)安装JDK 3)配置环境变量 4)安装Hadoop 5)配置环境变量 6)配置集群 7)单点

    2024年02月02日
    浏览(45)
  • 云计算集群搭建记录[Hadoop|Zookeeper|Hbase|Spark | Docker |OpenStack]更新索引 |动态更新

    为了能够更好的查看所更新的文章,讲该博文设为索引 为了解决在编辑文件等操作的过程中的权限问题,博主一律 默认采用 root 账户登录 对于初次安装的用户可以采用如下命令行: 另外推荐一款终端工具:Tabby,既能够连接自己的服务器,也能够连接自己本地的虚拟机,还

    2023年04月13日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包