VMware安装多个RedHat Linux操作系统,摘抄了不少网上的资料,基本上按照顺序都能安装好 ? 1、建用户 groupadd bigdata useradd -g bigdata hadoop passwd hadoop ? 2、建JDK vi /etc/profile ? export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.7.0_07 export CLASSPATH=.
VMware安装多个RedHat Linux操作系统,摘抄了不少网上的资料,基本上按照顺序都能安装好
?
1、建用户
groupadd bigdata
useradd -g bigdata hadoop
passwd hadoop
?
2、建JDK
vi /etc/profile
?
export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.7.0_07
export CLASSPATH=.
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase?
export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HBASE_CONF_DIR=${HBASE_HOME}/conf
export ZK_HOME=/home/hadoop/zookeeper
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZK_HOME/bin:$PATH
?
?
?
?
?
source /etc/profile
chmod 777 -R /usr/lib/java-1.7.0_07
?
?
3、修改hosts
vi /etc/hosts
加入
172.16.254.215 ? master
172.16.254.216 ? salve1
172.16.254.217 ? salve2
172.16.254.218 ? salve3
?
3、免ssh密码
215服务器
su -root
vi /etc/ssh/sshd_config
确保含有如下内容
RSAAuthentication yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile ? ? ?.ssh/authorized_keys
重启sshd
service sshd restart
?
su - hadoop
ssh-keygen -t rsa
cd /home/hadoop/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
chmod 600 authorized_keys
?
在217 ?218 ?216 分别执行?
mkdir /home/hadoop/.ssh
chmod 700 /home/hadoop/.ssh
?
在215上执行
scp id_rsa.pub hadoop@salve1:/home/hadoop/.ssh/
scp id_rsa.pub hadoop@salve2:/home/hadoop/.ssh/
scp id_rsa.pub hadoop@salve3:/home/hadoop/.ssh/
?
在217 ?218 ?216 分别执行?
cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub >> /home/hadoop/.ssh/authorized_keys?
chmod 600 /home/hadoop/.ssh//authorized_keys
?
?
4、建hadoop与hbase、zookeeper
su - hadoop
mkdir /home/hadoop/hadoop
mkdir /home/hadoop/hbase
mkdir /home/hadoop/zookeeper
?
cp -r /home/hadoop/soft/hadoop-2.0.1-alpha/* /home/hadoop/hadoop/
cp -r /home/hadoop/soft/hbase-0.95.0-hadoop2/* /home/hadoop/hbase/
cp -r /home/hadoop/soft/zookeeper-3.4.5/* /home/hadoop/zookeeper/
?
?
1) hadoop 配置
?
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh?
修改?
export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.7.0_07
export HBASE_MANAGES_ZK=true
?
?
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
加入
?
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves ?
加入(不用master做salve)
salve1
salve2
salve3
?
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
加入
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
?
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
加入
?
?
?
?
?
?
2) hbase配置
?
vi /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
加入
?
?
?
?
?
?
vi /home/hadoop/hbase/conf/regionservers
加入
salve1
salve2
salve3
?
vi /home/hadoop/hbase/conf/hbase-env.sh
修改
export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.7.0_07
export HBASE_MANAGES_ZK=false
?
?
?
3) zookeeper配置
?
vi /home/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg
加入
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data
clientPort=2181
server.1=salve1:2888:3888
server.2=salve2:2888:3888
server.3=salve3:2888:3888
?
将/home/hadoop/zookeeper/conf/zoo.cfg拷贝到/home/hadoop/hbase/
?
?
4) 同步master和salve
scp -r /home/hadoop/hadoop ?hadoop@salve1:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/hbase ?hadoop@salve1:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/zookeeper ?hadoop@salve1:/home/hadoop
?
scp -r /home/hadoop/hadoop ?hadoop@salve2:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/hbase ?hadoop@salve2:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/zookeeper ?hadoop@salve2:/home/hadoop
?
scp -r /home/hadoop/hadoop ?hadoop@salve3:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/hbase ?hadoop@salve3:/home/hadoop ?
scp -r /home/hadoop/zookeeper ?hadoop@salve3:/home/hadoop
?
设置 salve1 salve2 salve3 的zookeeper
?
echo "1" > /home/hadoop/zookeeper/data/myid
echo "2" > /home/hadoop/zookeeper/data/myid
echo "3" > /home/hadoop/zookeeper/data/myid
?
?
?
5)测试
测试hadoop
hadoop namenode -format -clusterid clustername
?
start-all.sh
hadoop fs -ls hdfs://172.16.254.215:9000/?
hadoop fs -mkdir hdfs://172.16.254.215:9000/hbase?
//hadoop fs -copyFromLocal ./install.log hdfs://172.16.254.215:9000/testfolder?
//hadoop fs -ls hdfs://172.16.254.215:9000/testfolder
//hadoop fs -put /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/*.txt hdfs://172.16.254.215:9000/testfolder
//cd /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/share/hadoop/mapreduce
//hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.1-alpha.jar wordcount hdfs://172.16.254.215:9000/testfolder hdfs://172.16.254.215:9000/output
//hadoop fs -ls hdfs://172.16.254.215:9000/output
//hadoop fs -cat ?hdfs://172.16.254.215:9000/output/part-r-00000
?
启动 salve1 salve2 salve3 的zookeeper
zkServer.sh start
?
启动 start-hbase.sh
进入 hbase shell
测试 hbase?
list
create 'student','name','address' ?
put 'student','1','name','tom'
get 'student','1'
?
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原文地址:Hbase+Hadoop安装部署, 感谢原作者分享。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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