由于本人第一次写博客，不喜勿喷，本文章内容只是一个hadoop迁移的心得体会，具体技术问题会在另一篇博客当中详细给出。 本周重点工作就是Hadoop集群迁移，迁移过程中的各种坑都已经一一解决，在踩坑的过程中对于Hadoop的架构，元数据的存储，配置文件的组织等等都有进一步的了解，本周的心得有必要分享一下： 刚开始接到Hadoop迁移这个任务的时候自己心里是没有底气的，因为自我感觉这项任务要比重
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2023-07-20 23:58:47
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不得不收藏的大数据Hadoop干货：Hadoop集群搭建搭建环境：安装时间同步Yum install -y ntpdate 网络时间同步命了 服务器地址是阿里云ntpdate ntp1.aliyun.com 手动时间同步方式date -s "20190622 12:32:00" #yyyymmdd hh:mm:ss完全分布式 Ps:这里我们已经将时间同步,主机名称,网络通信,hosts
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2024-01-07 10:09:08
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自建集群要迁移到EMR集群，往往需要迁移已有数据。本文主要介绍hdfs数据和hive meta数据如何迁移。前置已按需求创建好EMR集群。迁移hdfs数据主要依靠distcp,核心是打通网络，确定hdfs参数和要迁移内容，测速，迁移。网络需要自建集群和EMR各个节点网络互通。同为VPC网络只需要同一个安全组，不同的安全组需要设置安全组互通。如果自建集群是经典网络，EMR集群是vpc，网络访问需要设
# 如何实现Hadoop不同集群数据同步
## 整体流程
首先，我们需要确保两个Hadoop集群之间能够通信，然后设置数据同步任务，最后监控同步任务的执行情况。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置两个Hadoop集群之间的网络通信 |
| 2 | 在源集群中创建数据同步任务 |
| 3 | 在目标集群中配置接收数据的路径 |
| 4
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
#scribe日志接收存在小集群到大集群之间， distcp 同步失败的情况，需要手动进行补入。
#1、如果查询补入的日志量少，则可以之间用脚本处理。如果量大，则使用 hadoop 提交job。
# hadoop job 提交方式：
# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.4.0/share/ha
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2023-09-20 12:37:01
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Hadoop集群组件安装部署——HadoopHadoop集群组件安装部署HadoopHadoop部署配置集群配置历史服务器配置日志的聚集分发Hadoop群起集群Hadoop群起脚本集群时间同步 Hadoop集群组件安装部署集群所有进程查看脚本 1）在/home/ly/bin目录下创建脚本xcall.sh[ly@hadoop102 bin]$ vim xcall.sh2）在脚本中编写如下内容#!
# 如何实现“redis集群数据不同步”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“redis集群数据不同步”。下面将提供详细的步骤和代码示例，帮助小白顺利完成任务。
## 步骤
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 在redis.conf文件中配置集群模式 |
| 步骤二 | 启动集群模式的red
安装xtrabackup (非必须)1 下载https://www.percona.com/downloads/Percona-XtraBackup-LATEST/Percona-XtraBackup-8.0.14/binary/redhat/7/x86_64/percona-xtrabackup-80-8.0.14-1.el7.x86_64.rpm
wget ftp://rpmfind.net/
集群介绍 1.1、什么是hadoop集群 HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：ResourceManager、NodeM
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2023-09-06 09:50:11
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1,Local(Standalone) Mode 单机模式 $ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*
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2023-10-09 22:25:13
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# Hadoop不同集群间拷数据实现方法
## 引言
在大数据领域中，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架。在实际应用中，通常会存在多个Hadoop集群，而数据的拷贝和同步是很常见的需求。本文将介绍如何通过代码实现Hadoop不同集群间的数据拷贝，并逐步引导初学者完成实现。
## 整体流程
首先，让我们了解一下整个数据拷贝的流程。以下表格展示了数据拷贝的步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-12-24 05:12:56
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完全分布式运行模式分析： 1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称） 2）安装JDK 3）配置环境变量 4）安装Hadoop 5）配置环境变量 6）配置集群 7）单点启动 8）配置ssh 9）群起并测试集群Hadoop部署1）集群部署规划 注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器 注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNo
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2023-07-14 15:31:22
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异常现象 被删除的数据自动被还原回来 连接每个shard查询操作 查看每个shard分片副本的状态 MongoDB分片集群节点状态stateStr:RECOVERING 1.停止mongod服务 2.备份原来的数据目录 3.重新启动mongod shard服务 分片状态解析 mongos查询负载分发
原创
2023-08-18 11:35:03
140阅读
Zookeeper介绍：Zookeeper是一个分布式协调服务。本身就是一个分布式程序，只要半数以上节点存活，zookeeper就能正常服务。为分布式应用提供一致性服务（CAP理论的CP，区别于Eureka的AP）。zookeeper底层其实只提供了两个功能：1）管理（存储、读取）用户程序提交的数据；2）为用户程序提交数据节点监听服务。 原理：zookeeper在配置文件中并没有指定ma
（一）hadoop集群搭建——1.2集群文件传输1.scp命令介绍（全量同步）2.rsync命令介绍（增量同步）3.免输入密码介绍4.集群免密登录配置5.编写集群分发文件脚本 1.scp命令介绍（全量同步）scp命令为安全拷贝命令，使用方式为：scp -r 源文件用户名A@主机名1:path1 目标文件用户名B@主机名2:path2要求：用户名A@主机名1对path1有读权限，用户名B@主
文章目录一、概述二、架构1）数据导入（RDBMS->Haoop）2）数据导出（Haoop->RDBMS）三、安装1）下载2）配置环境变量3）配置sqoop代理用户4）安装JDBC5）修改`conf/sqoop.properties`6）存储库初始化7）启动sqoop服务端8）启动sqoop客户端9）设置客户端的各种属性四、简单使用1）常用命令2）数据从MYSQL导入到HDFS（Imp
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2023-07-20 17:35:33
182阅读
# Hadoop跨集群同步实现指南
## 概述
在Hadoop集群中，如果需要将数据从一个集群同步到另一个集群，可以通过使用DistCp（分布式复制）工具实现。DistCp是Hadoop的一个工具，可以高效地复制大量数据，支持跨集群同步。
### 流程概述
下面是Hadoop跨集群同步的基本流程，我们将通过以下步骤来完成任务：
1. 将源集群的数据复制到目标集群
2. 验证数据同步结果
#
#!/usr/bin/env python#coding=utf-8#scribe日志接收存在小集群到大集群之间， distcp 同步失败的情况，需要手动进行补入。#1、如果查询补入的日志量少，则可以之间用脚本处理。如果量大，则使用 hadoop 提交job。# hadoop job 提交方式：# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.4.0/share/ha
原创
2016-09-22 10:02:00
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一、crond 系统定时任务 1、启动服务 service crond start 2、crontab基本语法 * * * * * 分 时 日 月 星期（0-7）0和 7代表 星期日 特殊符号 * 代表任意时间 , 代表不连续的时间 - 代表连续的时间 */n 代表每隔多久执行一次 二、集群时间同步
原创
2021-07-14 11:56:31
287阅读
Hadoop3.0集群搭建1.集群简介HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。 HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：NameNode、DataNode、SecondaryNameNode YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：ResourceManager、NodeManager 那mapreduc
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2023-08-04 11:23:39
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