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hADoop集群分级

单机(本地)模式:这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统.在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个jvm上.这里同样没有dfs,使用的是本地文件系统.单机

1. 一个hdfs集群是由一个namenode和若干个datanode组成的.2. 其中namenode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作;集群中的datanode管理存储的数据.3. mapreduce框架是由一个单独运行在主节点上的jobtracker和运行在每个集群从节点的tasktracker共同组成的.4. 主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的从节点上.

截至目前(2012年12月23日),Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0.第一代Hadoop包含三个大版e799bee5baa6e58685e5aeb931333335313764本,分别是0.20.x,0.21.x和0.

namenode得两台机器吧,做Hadoop的HAdatanode得三台机器吧,至少两台吧.resource manager得两台机器吧,做Yarn的HAjob historyserver一台机器吧如果有条件,可以将zookeeper也配上三台机器,如果没有条件,就在namenode和resource manager和job history server机器上搭建zookeeper.

使用ssh工具连接hadoop集群中的任意一台机器执行 hadoop version 命令查看

1、通过一步一步的安装向导简化了集群供应.2、预先配置好关键的运维指标(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HDFS和MapReduce)及相关项目(如HBase、Hive和HCatalog)是否健康.3、支持作业与任务执行的可视化与分析,能够更好地查看依赖和性能.4、通过一个完整的RESTful API把监控信息暴露出来,集成了现有的运维工具.5、用户界面非常直观,用户可以轻松有效地查看信息并控制集群.

本文描述了如何安装、配置和管理有实际意义的Hadoop集群,其规模可从几个节点的小集群到几千个节点的超大集群.http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/cluster_setup.html官方教程,请参考

在过去,大数据处理主要是采用标准化的刀片式服务器和存储区域网络(SAN)来满足网格和处理密集型工作负载.然而随着数据量和用户数的大幅增长,基础设施的需求已经发生变化,硬件厂商必须建立创新体系,来满足大数据对包括存储刀

集群的规模是没有上限的,从几个到上百上千都有,希望采纳

hadoop集群指的是一群机器在一起提供一个hadoop的集群的服务.hadoop分布式指的是hadoop支持任务分布式运行,因为有hadoop集群提供服务,所以hadoop将任务分发到集群的多台机器运行,所以叫做分布式.一个是服务器架构,一个是任务运行架构.

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