【Hadoop与大数据21】百度私有云搭建和云服务开发详解(肖伟)
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百度云PALO是一款PB级别的大规模并行处理(MPP)数据仓库服务产品,专为百度云平台设计。PALO主打高性能分析和报表查询功能,在成本上具有显著优势。与商业数据仓库系统如Greenplum、Vertica、Exadata以及云服务产品如Amazon RedShift、Google BigQuery功能定位相近,PALO分为云端和前端两部分。前端提供与云端交互的工具,如数据上传到百度云对象存储服务(BOS)、集群管理和SQL语句提交等功能。PALO支持从百度BOS导入数据,也可以通过HDFS或本地文件使用bulkload命令导入数据。集群管理界面简便易用,支持集群申请、节点管理和SQL操作,JDBC和ODBC连接URL可在界面查看。核心引擎PaloCore包括LeaderNode和ComputeNode两种角色,分别负责元数据维护和计算任务执行。PALO支持多种数据类型和广泛的SQL语法,适合用户进行复杂数据处理和分析任务。
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搭建Hadoop云服务器环境的完整指南
Hadoop云服务器环境搭建详解
一、概述
Hadoop 是一款开源的大数据处理框架,广泛应用于处理海量数据。为了最大化Hadoop的功能,将详细介绍如何搭建一个Hadoop云服务器环境,包括关键步骤如编辑hosts文件、配置主机名、更新软件包、安装JDK与Hadoop等。
二、准备工作
在搭建Hadoop云服务器环境前,需准备以下资源:- 服务器资源:建议至少准备6台服务器。分配如下:- 1台作 Namenode 和 SecondaryNamenode- 1台作 ResourceManager- 其余作为 DataNode 和 NodeManager
IP地址:每台服务器需固定IP地址用于通信,参考以下示例:
111.230.148.22 (Master-Namenode)
47.106.101.123 (Master-ResourceManager)
47.106.35.130 (Data1)
47.106.114.206 (Data2)
47.106.111.162 (Data3)
118.89.247.210 (Data4)
193.112.224.108 (Data5)
操作系统:建议Linux系统(如CentOS 7.x)。
三、具体步骤
1. 编辑hosts文件
每台服务器需更新/etc/hosts文件以确保互相识别。使用以下配置添加IP地址和主机名映射:
111.230.148.22 master-namenode
47.106.101.123 master-resourcemanager
47.106.35.130 data1
47.106.114.206 data2
47.106.111.162 data3
118.89.247.210 data4
193.112.224.108 data5
保存并退出:使用:wq命令完成。
2. 修改主机名
编辑每台服务器上的/etc/hostname文件,将内容替换为相应主机名,例如 master-namenode 服务器的主机名设为 master-namenode。
更多操作及安装步骤请按照此框架依次完成。
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