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  • This study researches and analyzes the differences between Solr and Elasticsearch with regards to their query and indexing speeds, ... and the results are discussed regarding these tools’ performances.
  • Big Data Tools连接HDFS

    2021-09-28 11:45:54
    Big Data Tools连接HDFS参考文章踩坑Big Data Tools 在Plugins搜索不到HDFS连接时显示 参考文章 踩坑 Big Data Tools 在Plugins搜索不到 HDFS连接时显示

    参考文章(安装教程)

    转载:Big Data Tools完整攻略,一键连接Hadoop

    连接时遇到的问题 & 解决方案

    1、Big Data Tools 在Plugins搜索不到

    Big Data Tools只能在IntelliJ IDEA(Ultimate)旗舰版中才能搜索到,IntelliJ IDEA(Community)社区版搜索不到。在这里插入图片描述
    IntelliJ IDEA 2021.2 无限激活

    2、Exception during driver request: java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException: hadoop001

    在这里插入图片描述
    解决方法:File sysytem URL:节点ip地址:9000
    在这里插入图片描述

    3、补充:hadoop/bin下无hadoop.dll与winutils.exe

    1、winutils.exe
    Windows binaries for Hadoop versions
    2、hadoop.dll
    DLL是Dynamic Link Library的缩写,为动态链接库

    hadoop对应版本bin文件下载地址:github.

    展开全文
  • big data tools 使用 yarn资源管理 1.修改mapred-site.xml 配置文件 2.修改yarn-site.xml 3.修改yarn-env.sh 4.分发到其他节点 5.启动yarn 6.访问 big data tools 使用 Path hdfs://192.168.232.100:...

    目录

    big data tools 使用

    yarn资源管理

    1.修改 mapred-site.xml 配置文件

    2.修改yarn-site.xml

    3.修改yarn-env.sh

    4.分发到其他节点

    5.启动yarn

    6.访问

    链接:


    big data tools 使用

    Path hdfs://192.168.232.100:8020/ is not accessible or does not exist

    之所以在连接的时候出现这中情况,是由于在hadoop 集群环境搭建完成之后,没有创建做页目录

    设置执行MapReduce作业所需的HDFS目录:

    hdfs dfs -mkdir -p /data/hadoop

     对hdfs目录文件的操作,可以参考单机搭建里面的内容:

    官方网址为:https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

     

     

     

     

     namenode 锁的争抢是通过 zkfc 进程去zookeeper集群中注册,谁最先注册成功,谁就是主节点

    resourcemanager 锁的争抢是进程自己直接去 zookeeper 集群中注册,谁先注册成功,谁是主节点

    yarn 集群中共 nodemanager 节点数量和 DataNode 节点数量相同,都是通过 workers 配置文件进行启动的 

     mapReduce 计算框架存在自己的弊端,然后引出 yarn 集群框架去进行集群的管理

    driver 是一个 jvm 进程, applicationMaster 作用是向其他的 worker(nodemanager)发送 task ,然后回收结果。  

    回收后的结果,保存在堆内存中,如果结果数据非常大,会造成内存溢出。

     一个clinet 客户端的请求,会创建一个 applicationMaster

    RM ---> resourcemanager

    AM----> aplicaitonMaster

    yarn资源管理

    1.修改 mapred-site.xml 配置文件

    <configuration>
      <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
      </property>
    </configuration>

     

    2.修改yarn-site.xml

    <configuration>
      <!-- 集成shuffle -->
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
      </property>
      <!-- 开启yarn的高可用HA -->
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
      </property>
      <!-- 一个集群的标识,任意的value值都可以,要保证唯一性 -->
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster1</value>
      </property>
      <!-- yarn集群逻辑映射 -->
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
      </property>
      <!-- yarn集群物理映射 -->
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>yang102</value>
      </property>
      <!-- yarn集群物理映射 -->
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>yang103</value>
      </property>
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>yang102:8088</value>
      </property>
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>yang103:8088</value>
      </property>
      <property>
        <name>hadoop.zk.address</name>
        <value>yang101:2181,yang102:2181,yang103:2181</value>
      </property>
    </configuration>

    3.修改yarn-env.sh

    export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
    export YARN_NODEMANAGER_USER=root

    否则在启动yarn的时候会报错

     

    4.分发到其他节点

    scp mapred-site.xml yarn-site.xml yang101:`pwd`

    scp yarn-env.sh yang101:`pwd`

    5.启动yarn

    start-yarn.sh

     

    6.访问

    访问任意一个 resourcemanager 的8088 端口,则会显示该节点的状态信息

    点解 active

    链接:

    hadoop全分布:https://blog.csdn.net/yang_zzu/article/details/108171482

    hadoopHA高可用:https://blog.csdn.net/yang_zzu/article/details/108199608

     

     

     

    展开全文
  • Big Data Tools完整攻略,一键连接Hadoop

    千次阅读 多人点赞 2020-09-27 09:45:21
    Big Data Tools完整攻略安装Big Data Tools连HDFS连Hadoop连Spark写HDFS程序 安装Big Data Tools 打开idea 选择插件在Marketplace里面输入Big Data Tools,点击install 之后在右边就显示出了Big Data Tools 连...

    安装Big Data Tools

    打开idea
    在这里插入图片描述
    选择插件在Marketplace里面输入Big Data Tools,点击install
    在这里插入图片描述
    之后在右边就显示出了Big Data Tools
    在这里插入图片描述

    连HDFS

    点击左上角+,即可添加
    在这里插入图片描述
    先选择HDFS
    在这里插入图片描述
    之后就会出来这样的界面
    在这里插入图片描述
    最上面的name随便写,这个是在idea里面看的
    在这里插入图片描述
    如果你安装的是Windows的Hadoop, 那么选第一个,如果你安装的是Linux的,那么选第二个
    在这里插入图片描述
    选完之后,下面就会出现两个框框
    在这里插入图片描述
    第一个里面写的是地址,写哪个地址了?看下面
    浏览器输出http://192.168.206.200:50070(注意输入你的地址)
    看下面红色框框里面的,就写那个
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果你是集群的话,端口号可能是8020,到底是多少你要看你http://192.168.206.200:50070里面写的多少

    下面的username是指你在linux里面的地址
    在这里插入图片描述

    我是root,所以我写root
    在这里插入图片描述
    这样就弄好了
    在这里插入图片描述
    但是,但是,但是,但是,但是,你可能还不对
    如果报错HADOOP_HOME没有找到,那么你还需要添加环境变量

    把linux上的hadoop下载到window上, 然后将并里面的文件替换了, 具体替换加QQ群302493982, 群文件里面有, 找到对应版本的bin文件, 直接全部覆盖到原目录上

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    再将hadoop.dll复制一份放到c盘window文件夹下
    在这里插入图片描述

    加环境变量,以及path
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    注意,注意,注意,注意,注意,一定要加一个HADOOP_USER_NAME,值是多少,要和Linux上的用户名一样,我是root,要是不配,之后idea写代码会报错用户没有权限
    在这里插入图片描述

    这样就可以了,但是还是连不上,这是个bug,你去linux上上传一个hdfs文件就能连上了
    hadoop dfs -mkdir /aaa
    或者重启一下, 直接关机, 全部重启, 再开开就好了
    然后就能连上了,醉了,太麻烦了
    在这里插入图片描述

    连Hadoop

    要装yarn,要装yarn,要装yarn,要是不装死活连不上,
    在这里插入图片描述

    注意端口号是8088,yarn的端口号
    在这里插入图片描述
    这个好连,只填那个就能用了
    在这里插入图片描述
    下面那一堆是隧道技术之类用的,不用管,
    在这里插入图片描述

    连Spark

    必须要运行一个spark程序,注意要提交到spark不能提交到yarn里面,这样就能连接了,打开浏览器看是那个端口,然后连就行了
    在这里插入图片描述

    端口号是4040(有时候是4041或其他), 不是8080
    并且要在spark有运行的任务的时候才能连上

    运行示例:
    进入到spark-2.2.2-bin-without-hadoop/examples/jars内 运行
    spark-submit --master spark://node09:7077 --deploy-mode cluster --executor-memory 700m --executor-cores 2 --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.11-2.2.2.jar 1000

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    写HDFS程序

    新建maven项目
    破文件:pox.xml

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>2.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.13</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    

    注意你要加入配置文件
    在这里插入图片描述
    新建两个目录,conf是你配hadoop的时候的目录,你可能下面是local我是ha,注意,注意,注意,要在ha(或者local)上变成资源文件,不要在conf或者main上变
    在这里插入图片描述
    还要弄两个文件,从你集群上下载
    在这里插入图片描述

    core-site.xml
    hdfs-site.xml

    写java
    main里面写:

    Configuration configuration;
    FileSystem fileSystem;
    
    @Before
    public void conn() throws IOException {
        //1.配置
        configuration = new Configuration(true);
        //2.文件系统
        fileSystem = FileSystem.get(configuration);
    }
    
    @After
    public void close() throws IOException {
        fileSystem.close();
    }
    

    然后就能单元测试了,不用连接乱七八糟,直接写就行

    @Test
    public void mkdir() throws IOException {
        Path path = new Path("/hello");
        if (fileSystem.exists(path)) {
            fileSystem.delete(path, true);
        }
        fileSystem.mkdirs(path);
    }
    

    点击左边就能运行
    在这里插入图片描述
    就能看到右边的文件夹里有了

    展开全文
  • idea远程调试spark gif演示 下有教程 idea版本 连接hdfs 连接hadoop 通过hdfs查看存储的parquet文件内容 连接kafka 信息 连接spark spark面板 ......

    idea远程调试spark gif演示 下有教程

    idea版本

    连接hdfs

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