云服务器搭建hadoop
❶ hadoop集群搭建在阿里云服务器上 云服务器配置要求是多少
如果是集群的话,我考虑需要流畅运行的话,2核4G配置是可以满足的。因为这个集群形式,用于适用于物联网、车联网、监控、安全风控、即时通讯、消息存储等行业场景,所以数据量是比较大的,所以配置太低了跑不动,会卡死的。
因为hadoop是海量数据的处理能力,所以服务器一定不能太小配置了,跑不动了就没实际用途了。最好使用4核8G内存及以上配置。
因为这方面内容较多,这里也写不开那么多内容,所以你可以留言或到我的博客上搜索相关内容,老魏有写过教程,还不止一篇,都挺详细的内容,可以帮助你入门。
❷ Hadoop的搭建一般至少要多少台机器
这个要看你的需求
比如你要处理的数据量,和你的服务器的配置
如果你只是学习,可以用2-3台服务器
如果没有条件,用一台电脑,装几个虚拟机也可以
❸ 如何构建最优化的Hadoop集群
本文将逐步介绍这些部分的安装和配置:
•网络体系结构
•操作系统
•硬件要求
•Hadoop软件安装/设置
网络架构
根据我们目前能够拿到的文档,可以认为云内的节点越在物理上接近,越能获得更好的性能。根据经验,网络延时越小,性能越好。
为了减少背景流量,我们为这个云创建了一个虚拟专用网。另外,还为应用服务器们创建了一个子网,作为访问云的入口点。
这个虚拟专用网的预计时延大约是1-2毫秒。这样一来,物理临近性就不再是一个问题,我们应该通过环境测试来验证这一点。
建议的网络架构:
•专用TOR(Top of Rack)交换机
•使用专用核心交换刀片或交换机
•确保应用服务器“靠近”Hadoop
•考虑使用以太网绑定
为了防止数据丢失,Hadoop会将每个数据块复制到多个机器上。想象一下,如果某个数据块的所有拷贝都在同一个机架的不同机器上,而这个机架刚好发生故障了(交换机坏了,或者电源掉了),这得有多悲剧?为了防止出现这种情况,必须要有一个人来记住所有数据节点在网络中的位置,并且用这些知识来确定——把数据的所有拷贝们放在哪些节点上才是最明智的。这个“人”就是Name Node。
另外还有一个假设,即相比不同机架间的机器,同一个机架的机器之间有着更大的带宽和更小的延时。这是因为,机架交换机的上行带宽一般都小于下行带宽。而且(+本站微信networkworldweixin),机架内的延时一般也小于跨机架的延时(但也不绝对)。
机架感知的缺点则是,我们需要手工为每个数据节点设置机架号,还要不断地更新这些信息,保证它们是正确的。要是机架交换机们能够自动向Namenode提供本机架的数据节点列表,那就太棒了。
❹ vmware和云服务器能一起搭建hadoop集群吗两台虚拟机一台云服务器 该怎么设置呢
理论上可以的,vmware虚拟机和云服务器其实和传统物理服务器用起来没差别。但如果你说的云服务器是公有云,是vmware在你的局域网,不推荐组合起来搭建hadoop,因为互联网的网络延迟比本地高,集群会不稳,非要做的话,vmware虚拟机需要用dnat映射地址到公网
❺ 阿里云服务器版本不一致有什么方法可以解决此问题,版本不一致配置Hadoop集群出现问题怎么解决
做毕设需要用到Hadopp数据库,但是考虑到给自己的电脑中装n个虚拟机一定会使自己电脑的速度和效率变得很低,所以选择使用阿里云的云服务器来进行项目的开发。
在阿里云官网租用一个服务器(学生服务有优惠:P),创建时公共镜像选择Ubuntu14.04,其他设置不变,创建好了以后需要安装各种相关软件才能搭建Hadoop的环境。
可以使用PuTTY来远程管理我们的云服务器。打开PuTTY后输入云服务器的公网IP,进入管理界面。
❻ 个人学习hadoop 选择什么云服务器好
我认为比较靠谱的几家云服务器:
阿里云
优点:品牌大,捆绑淘宝、支付宝等,账号注册和支付方便,产品线完善,自主化程度高;
缺点:售后服务时效性差,工单响应速度经常是半小时以上;磁盘IO是鸡肋;用的人多,公说公有理婆说婆有理;
腾讯云:
优点:同阿里,品牌大有资源,捆绑qq,产品线同样完善;
缺点:技术较阿里差些,像有些能平滑升级的腾讯目前无法实现,售后是缺点,但相对阿里云要好些
小鸟云:
优点:服务器稳定、带宽畅通,产品比较专一和专业,是行业新贵,服务水平是最大亮点;
缺点:新品牌,产品单一;
Ucloud:
优点:产品线全,服务够专业;
缺点:价格较高,属于资本劣势了,以游戏云发家,适合大型用户。
总价:小鸟云综合各方面都不错,可以选择。
❼ 如何架构大数据系统 hadoop
大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1)数据的获得
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。
❽ 阿里云云服务器linux可以部署hadoop么
通过命令行下载Hadoop ,我下载的版本是1.2.1,版本稳定且方便学习。
[plain] view plain
wget http://mirror.bit.e.cn/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz
下载完成后,将hadoop安装包转移至要安装的目录
[plain] view plain
mv hadoop-1.2.1.tar.gz /usr/hadoop/
cd /usr/hadoop/
解压
[plain] view plain
tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz
配置Hadoop
配置文件在 hadoop的conf文件夹下
首先修改 hadoop-env.sh 文件
[plain] view plain
vim hadoop-env.sh
找到 # export java_HOME=…..
修改为 export JAVA_HOME=/usr/Java/java8
注意 // 如果忘记java的路径,可以通过命令 echo $JAVA_HOME查看
其次修改 core-site.xml 文件
其实 修改 hadoop-env.sh
[plain] view plain
vim hadoop-env.sh
修改内容为
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/hadoop/name</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://canghong:9000</value>
</property>
</configuration>
然后修改 hdfs-site.xml
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/hadoop/data</value>
</property>
</configuration>
最后修改 mapred-site.xml
[html] view plain
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>canghong:9001</value>
</property>
</configuration>
配置完成后,告诉系统hadoop的安装目录
[plain] view plain
vim ~/.bashrc
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-1.2.1
在 export PATH 中 加入 HADOOP_HOME
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH
测试
在命令行输入 hadoop
出现
10015 JobTracker
9670 TaskTracker
9485 DataNode
10380 Jps
9574 SecondaryNameNode
9843 NameNode
则表示成功
格式化文件系统
[plain] view plain
cd /usr/hadoop/hadoop-1.2.1/bin
hadoop namenode -formate
启动
启动 bin下的 start-all.sh
start-all.sh
测试
在命令行 输入 jps 查看hadoop是否正常运行
❾ hadoop怎么搭建web后端服务器
web应用是实时的应用。而hadoop平台是用来处理非实时数据的。 所以,通常是超大数据用hadoop处理,结果返回数据库(或hbase)中,web应用调用数据库。