一、实验目的 1. 现有Hadoop集群只有一个NameNode,现在要增加一个NameNode。 2. 两个NameNode构成HDFS Federation。 3. 不重启现有集群,不影响数据访问。 二、实验环境 4台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave
一、实验目的1. 现有Hadoop集群只有一个NameNode,现在要增加一个NameNode。
2. 两个NameNode构成HDFS Federation。
3. 不重启现有集群,不影响数据访问。
二、实验环境
4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
192.168.56.104 kettle
其中kettle是新增的一台“干净”的机器,已经配置好免密码ssh,将作为新增的NameNode。
软件版本:
hadoop 2.7.2
hbase 1.1.4
hive 2.0.0
spark 1.5.0
zookeeper 3.4.8
kylin 1.5.1
现有配置:
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
三、配置步骤
1. 编辑master上的hdfs-site.xml文件,修改后的文件内容如下所示。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/grid/hadoop-2.7.2/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/grid/hadoop-2.7.2/hdfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 新增属性 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1,ns2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name> <value>master:9000</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1</name> <value>master:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name> <value>master:9001</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name> <value>kettle:9000</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns2</name> <value>kettle:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name> <value>kettle:9001</value> </property> </configuration>2. 拷贝master上的hdfs-site.xml文件到集群上的其它节点
scp hdfs-site.xml slave1:/home/grid/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/ scp hdfs-site.xml slave2:/home/grid/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/3. 将Java目录、Hadoop目录、环境变量文件从master拷贝到kettle
scp -rp /home/grid/hadoop-2.7.2 kettle:/home/grid/ scp -rp /home/grid/jdk1.7.0_75 kettle:/home/grid/ # 用root执行 scp -p /etc/profile.d/* kettle:/etc/profile.d/4. 启动新的NameNode、SecondaryNameNode
# 在kettle上执行 source /etc/profile ln -s hadoop-2.7.2 hadoop $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
执行后启动了NameNode、SecondaryNameNode进程,如图1所示。
图1
5. 刷新DataNode收集新添加的NameNode# 在集群中任意一台机器上执行均可 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfsadmin -refreshNamenodes slave1:50020 $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfsadmin -refreshNamenodes slave2:50020至此,HDFS Federation配置完成,从web查看两个NameNode的状态分别如图2、图3所示。
图2
图3
四、测试
# 向HDFS上传一个文本文件 hadoop dfs -put /home/grid/hadoop/NOTICE.txt / # 分别在两台NameNode节点上运行Hadoop自带的例子 # 在master上执行 hadoop jar /home/grid/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /NOTICE.txt /output # 在kettle上执行 hadoop jar /home/grid/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /NOTICE.txt /output1用下面的命令查看两个输出结果,分别如图4、图5所示。
hadoop dfs -cat /output/part-r-00000 hadoop dfs -cat /output1/part-r-00000

图5
参考:
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/Federation.html

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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