前言: Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large d
前言:
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
1,系统架构
集群角色:
2.2 用户目录创建
创建hadoop运行账户:
2.3 配置ssh免密码登陆
参考文章地址:http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461
2.3.1 每个节点分别产生密钥
# 提示:
2.3.2 在data01(192.168.52.129)上面执行:
useradd hadoop #设置hadoop用户组
2.3.3 在data01(192.168.52.130)上面执行:
useradd hadoop #设置hadoop用户组
2.3.4 构造3个通用的authorized_keys
在name01(192.168.52.128)上操作:
2.3.5 解决ssh name01失败的问题
[hadoop@data01 ~]$ ssh name01
2.3.6 验证name01、data01、data02任何ssh免密码登录
[hadoop@data02 ~]$ ssh name01
3.2,安装hadoop
下载软件包:
3.3,hadoop配置文件
hadoop群集涉及配置文件:hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-env.sh slaves yarn-site.xml
3.3,格式化文件系统
在name01主库上面执行 hadoop namenode -format操作,格式化hdfs文件系统。
3.4,hadoop管理
3.4.1 格式化完成后,开始启动hadoop 程序启动hadoop 的命令脚本都在$HADOOP_HOME/sbin/下,下面的所有命令都不再带有完整路径名称:
distribute-exclude.sh hdfs-config.sh slaves.sh start-dfs.cmd start-yarn.sh stop-dfs.cmd stop-yarn.sh
3.4.2,第一种,一次性全部启动:
执行start-all.sh 启动hadoop,观察控制台的输出,可以看到正在启动进程,分别是namenode、datanode、secondarynamenode、jobtracker、tasktracker,一共5 个,待执行完毕后,并不意味着这5 个进程成功启动,上面仅仅表示系统正在启动进程而已。我们使用jdk 的命令jps 查看进程是否已经正确启动。执行以下jps,如果看到了这5 个进程,说明hadoop 真的启动成功了。如果缺少一个或者多个,那就进入到“Hadoop的常见启动错误”章节寻找原因了。
3.4.2.1,检查后台各个节点运行的hadoop进程
[hadoop@name01 hadoop]$ jps
3.4.2.3,再去data02节点下检查
[hadoop@data02 ~]$ jps
进入http://192.168.52.128:50070/dfshealth.html#tab-overview,看集群基本信息,如下图所示:
进入http://192.168.52.128:50070/dfshealth.html#tab-datanode,看datanode信息,如下图所示:
进入http://192.168.52.128:50070/logs/,查看所有日志信息,如下图所示:
3.4.2.5,关闭hadoop 的命令是stop-all.sh,如下所示:
[hadoop@name01 src]$ /home/hadoop/src/hadoop-2.3.0/sbin/stop-all.sh
3.4.3,第二种,分别启动HDFS 和yarn:
执行命令start-dfs.sh,是单独启动hdfs。执行完该命令后,通过jps 能够看到NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 三个进程启动了,该命令适合于只执行hdfs
3.4.3.2 再启动yarn
执行命令start-yarn.sh,可以单独启动资源管理器的服务器端和客户端进程,关闭的命令就是stop-yarn.sh
3.4.3.3 依次关闭,先关闭yarn再关闭HDFS
[hadoop@name01 sbin]$ stop-yarn.sh
3.4.4,第三种,分别启动各个进程:
[root@book0 bin]# jps
3.5,另外一种检查状态hadoop集群的状态
:用"hadoop dfsadmin -report"来查看hadoop集群的状态
参考网址:
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7237395

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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