hadoop、zookeeper、hbase、spark集群配置文件资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源需积分: 50 152 浏览量 2016-09-13 09:31:03 上传评论收藏 16KB ZIP 举报

在大数据处理领域，Hadoop、Zookeeper、HBase和Spark是四个至关重要的组件。它们各自承担着不同的职责，共同构建了一个高效、可扩展的数据处理生态系统。以下是对这些组件的详细解释以及如何配置和管理它们的集群。 **Hadoop** 是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发。它的核心包括两个主要部分：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS提供高容错性的分布式存储，而MapReduce则用于并行处理大规模数据。配置Hadoop集群涉及多个配置文件，如`core-site.xml`（核心配置）、`hdfs-site.xml`（HDFS配置）和`mapred-site.xml`（MapReduce配置）。其中，你需要指定如NameNode、DataNode的地址，副本数，以及内存和CPU分配等参数。 **Zookeeper** 是一个分布式协调服务，它为分布式应用提供统一的服务发现、配置管理和锁服务。在Hadoop集群中，Zookeeper用于协调HBase和Hadoop的YARN资源管理器。配置Zookeeper通常涉及到`zoo.cfg`文件，设置服务器列表、数据存储路径、会话超时时间等。 **HBase** 是一个基于Hadoop的分布式数据库，适合实时查询大规模数据。HBase使用Zookeeper进行元数据管理和故障恢复。配置HBase集群需要修改`hbase-site.xml`，其中包含HMaster、HRegionServer的地址，Zookeeper连接字符串，以及数据块大小等设置。 **Spark** 是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）和机器学习（MLlib）。Spark可以与Hadoop、HBase等存储系统集成，提供高效的计算能力。配置Spark集群，你需要编辑`spark-defaults.conf`，设定如主节点地址、内存分配、执行器数量等参数。如果是在YARN上运行，还需要配置`yarn-site.xml`和`spark-yarn-site.xml`。在集群环境中，启停命令通常是通过脚本执行的。例如，启动Hadoop集群可能需要依次运行`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`，而启动Zookeeper和HBase则有各自的启动脚本。Spark的启动则可能涉及`spark-submit`命令来提交应用程序。为了确保集群稳定运行，配置文件中的参数应根据硬件资源和应用需求进行调整。例如，增加HDFS的副本数可以提高数据可用性，但会占用更多存储空间；调整Spark的executor内存可以平衡计算性能和内存压力。同时，监控工具如Ambari或Ganglia可以帮助管理员实时查看和管理集群状态。搭建和配置Hadoop、Zookeeper、HBase和Spark的集群是一项复杂的工作，需要对每个组件的工作原理和配置选项有深入理解。正确配置这些组件能够构建出一个强大且高效的分布式数据处理环境。

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profile 1KB

hbase

hbase-site.xml 1KB

regionservers 14B

hbase-env.sh 7KB

命令.txt 2KB

zookeeper

myid 1B

zoo.cfg 1KB

hadoop

slaves 14B

yarn-env.sh 4KB

core-site.xml 1KB

hdfs-site.xml 1KB

hadoop-env.sh 4KB

mapred-site.xml 1KB

yarn-site.xml 1KB

spark

slaves 881B

spark-env.sh 4KB

清理hdfs,初始化hadoop rm -rf /data/install/apache/hadoop-2.7.3/hdfs/* rm -rf /data/install/apache/hadoop-2.7.3/tmp/* /data/install/apache/hadoop-2.7.3/bin/hadoop namenode -format zookeeper /data/install/apache/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start /data/install/apache/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh stop hadoop /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/start-dfs.sh /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/stop-dfs.sh yarn /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/start-yarn.sh /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/stop-yarn.sh hbase /data/install/apache/hbase-1.2.2/bin/start-hbase.sh /data/install/apache/hbase-1.2.2/bin/stop-hbase.sh spark /data/install/apache/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh /data/install/apache/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/sbin/stop-all.sh 启动所有 /data/install/apache/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start && /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/start-dfs.sh && /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/start-yarn.sh && /data/install/apache/hbase-1.2.2/bin/start-hbase.sh && /data/install/apache/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh 关闭所有 /data/install/apache/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/sbin/stop-all.sh && /data/install/apache/hbase-1.2.2/bin/stop-hbase.sh && /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/stop-yarn.sh && /data/install/apache/hadoop-2.7.3/sbin/stop-dfs.sh && /data/install/apache/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh stop 提交任务到spark /data/install/spark/bin/spark-submit --master spark://ubuntu-test1:7077 --name Data-Analyze --class org.apache.spark.examples.HBaseTest --jars /data/install/hbase/lib/hbase-client-1.2.2.jar,/data/install/hbase/lib/hbase-server-1.2.2.jar,/data/install/hbase/lib/hbase-common-1.2.2.jar,/data/install/hbase/lib/hbase-protocol-1.2.2.jar,/data/install/hbase/lib/guava-12.0.1.jar,/data/install/hbase/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar,/data/install/hbase/lib/metrics-core-2.2.0.jar ~/lanny-0.0.1-SNAPSHOT.jar tes /data/install/spark/bin/spark-submit --master spark://ubuntu-test1:7077 --name Data-Analyze --class org.apache.spark.examples.HBaseTest ~/lanny-0.0.1-SNAPSHOT.jar tes

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