hadoop集群的搭建 如何搭建50t的hadoop集群

如何搭建50t的hadoop集群

先决条件
确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件。
获取Hadoop软件包。
安装
安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。
通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。这些机器是slaves。
我们用HADOOP_HOME指代安装的根路径。通常，集群里的所有机器的HADOOP_HOME路径相同。
配置
接下来的几节描述了如何配置Hadoop集群。
配置文件
对Hadoop的配置通过conf/目录下的两个重要配置文件完成：
hadoop-default.xml - 只读的默认配置。
hadoop-site.xml - 集群特有的配置。
要了解更多关于这些配置文件如何影响Hadoop框架的细节，请看这里。
此外，通过设置conf/hadoop-env.sh中的变量为集群特有的值，你可以对bin/目录下的Hadoop脚本进行控制。
集群配置
要配置Hadoop集群，你需要设置Hadoop守护进程的运行环境和Hadoop守护进程的运行参数。
Hadoop守护进程指NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker。
配置Hadoop守护进程的运行环境
管理员可在conf/hadoop-env.sh脚本内对Hadoop守护进程的运行环境做特别指定。
至少，你得设定JAVA_HOME使之在每一远端节点上都被正确设置。
管理员可以通过配置选项HADOOP_*_OPTS来分别配置各个守护进程。 下表是可以配置的选项。

怎么在kubernetes里面搭建hadoop集群

Kubernetes是一个开源项目，它把谷歌的集群管理工具引入到虚拟机和裸机场景中。它可以完美运行在现代的操作系统环境（比如CoreOS
和Red Hat
Atomic），并提供可以被你管控的轻量级的计算节点。Kubernetes使用Golang开发，具有轻量化、模块化、便携以及可扩展的特点。我们
（Kubernetes开发团队）正在和一些不同的技术公司（包括维护着Mesos项目的MesoSphere）合作来把Kubernetes升级为一种
与计算集群交互的标准方式。Kubernetes重新实现了Google在构建集群应用时积累的经验。这些概念包括如下内容：

Pods：一种将容器组织在一起的方法；

Replication Controllers：一种控制容器生命周期的方法（译者注：Replication Controller确保任何时候Kubernetes集群中有指定数量的pod副本(replicas)在运行）；

Labels：一种可以找到和查询容器的方法；

Services：一个用于实现某一特定功能的容器组；

因此，只要使用Kubernetes你就能够简单并快速的启动、移植并扩展集群。在这种情况下，集群就像是类似虚拟机一样灵活的资源，它是一个逻辑运算单元。打开它，使用它，调整它的大小，然后关闭它，就是这么快，就是这么简单。

Mesos和Kubernetes的愿景差不多，但是它们在不同的生命周期中各有不同的优势。Mesos是分布式系统内核，它可以将不同的机器整
合在一个逻辑计算机上面。当你拥有很多的物理资源并想构建一个巨大的静态的计算集群的时候，Mesos就派上用场了。有很多的现代化可扩展性的数据处理应
用都可以在Mesos上运行，包括Hadoop、Kafka、Spark等，同时你可以通过容器技术将所有的数据处理应用都运行在一个基础的资源池中。在
某个方面来看，Mesos是一个比Kubernetes更加重量级的项目，但是得益于那些像Mesosphere一样的贡献者，Mesos正在变得更加简

搭建hadoop集群用什么操作系统

Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的HadooponDocker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。GitHub:kiwanlau/hadoop-cluster-docker直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的HadooponDocker项目以及其存在的问题。更快更方便地改变Hadoop集群节点数目另外，alvinhenrick/hadoop-mutinode项目增加节点时需要手动修改Hadoop配置文件然后重新构建hadoop-nn-dn镜像,然后修改容器启动脚本，才能实现增加节点的功能。而我通过shell脚本实现自动话，不到1分钟可以重新构建hadoop-master镜像，然后立即运行!本项目默认启动3个节点的Hadoop集群，支持任意节点数的Hadoop集群。另外，启动Hadoop，运行wordcount以及重新构建镜像都采用了shell脚本实现自动化。这样使得整个项目的使用以及开发都变得非常方便快捷。开发测试环境操作系统：ubuntu14.04和ubuntu12.04内核版本:3.13.0-32-genericDocker版本：1.5.0和1.6.2小伙伴们，硬盘不够，内存不够，尤其是内核版本过低会导致运行失败。

如何在vmware中搭建hadoop集群

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hadoop俗称分布式计算，最早作为一个开源项目，最初只是来源于谷歌的两份白皮书。然而正如十年前的Linux一样，虽然Hadoop最初十分简单，但随着近些年来大数据的兴起，其也获得了一个充分体现价值的舞台。这也正是业内普遍将Hadoop看做是下一个Linux的原因。
本文介绍基于多台vmware虚拟机来安装hadoop集群的过程及方法，通过这个小的集群让您在本地电脑上就可以研究hadoop的相关工作过程，有人会有疑问在小的虚拟机集群上研究的结果， 写的程序能否在大集群上工作正常？可以肯定的没问题的。
Hadoop的一个特性是线性增长特性，即当前数量情况下，处理时间是1， 若是数据量加倍， 后处理时间加倍， 若是在这种情况下， 处理能力也加倍则处理时间也是1.
正常情况hadoop需要较多的服务器才能搭建， 但是我们在家里学习如何去找那么服务器， 解决办法可以找几台pc机，在pc机上安装linux系统就可以了。
当然我们还有更简单的办法， 就是找一台高性能的电脑， 在电脑上安装虚拟机软件，里面创建若干台虚拟机， 然后让这些虚拟机构成一个小的内部局域网络，在这个网络上我们安装linux软件， java软件， 安装hadoop程序，我们就可以创建一个简单hadoop的研究系统， 进行软件的开发调试， 在这个小的分布式集群上开发的程序可以无缝移植到相同版本的hadoop（不同hadoop的版本兼容性不是很好， 特别是低版本同高版本， 他们的api也有些许变化）集群中。

在docker中搭建hadoop集群有什么好方法配置ip

1. 该问题是由于docker在启动暂停或退出的container时会初始化系统文件如/etc/hosts等四个文件。导致依赖于ip主机名对应关系的hadoop集群无法工作。
2. 可利用编写脚本调用expect在管理机上推送示例文件（这个示例文件内容需要脚本采用for循环得出当前所有节点容器ip主机名对应关系）并将其内容追加到每个容器的/etc/hosts后
3. 说明：
#docker ps -q > config/container_id.txt
4. 生成一个容器id示例文件遍历这个示例文件，并组装到另一个container_ip-host.txt示例文件。
5. shell脚本中调用./expect-run.exp expect脚本。使用其期望应答功能ssh登录到各个节点，分别发送container_ip-host.txt示例文件，并且分别将内容追加到每个容器的/etc/hosts后。
备注：完全本人手打回复。