本文作者:莫崖

hadoop开启历史服务(hadoop启动进程)

莫崖 2024-06-20 22:47:56 17
hadoop开启历史服务(hadoop启动进程)摘要: 1、nginx配置hadoop集群端口 2、Hadoop诞生历史 3、为什么执行spark任务会在hadoop历史服务器 打开你的浏览器,以360浏览器为例,点击最右...

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nginx配置hadoop集群端口

打开你的浏览器,以360浏览器为例。点击最右上角的标志,如图所示,在下拉菜单中点击internet 选项.最后选高级,通过代理连接使用HTTP 1 勾上即可。

Hadoop集群启动成功后,HDFS的访问端口是50070。Hadoop分布式文件系统(HDFS)提供了一个用于管理和存储大规模数据的分布式文件系统。在Hadoop集群启动成功后,可以通过Web界面来访问和监控HDFS的状态和信息。其中,HDFS的访问端口默认为50070。

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接下来,我们进入nginx目录下,找到nginx.conf文件开始配置;这里我把nginx.conf文件中的server配置统统删除了,以后我们再配置新的server,只需要再conf.d文件夹中创建新的*.conf即可。配置如下:接下来,我们需要配置一个server用于端口服务的反向代理,进入 conf.d 文件夹新建一个main.conf。

server块的指令主要用于指定主机和端口。upstream指令主要用于负载均衡,设置一系列的后端服务器。location块用于匹配网页位置。这四者之间的关系式:server继承main,location继承server,upstream既不会继承其他设置也不会被继承。

端口是可以通过域名直接访问的(无需加端口),正常80端口只能使用于一个域名,但通过nginx配置可以实现多个。以阿里云ECS服务器为例,通过命令安装nginx后,打开nginx配置文件 按以下方式配置多个域名跳转 按配置的路径上传源码 在阿里云ecs服务器上安全组配置,开放配置的端口。

一方面,宝塔面板限制了部分常用的危险端口,以避免用户配置不当导致服务器被攻击或滥用。这些危险端口通常是指一些常见的攻击目标和漏洞利用点,例如常用的远程桌面协议(RDP)端口338FTP端口21等,宝塔面板默认禁止用户在Nginx反向代理中使用这些危险端口。

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Hadoop诞生历史

1、Hadoop诞生于2005年,是雅虎(Yahoo)为解决网络搜索问题而设计的一个项目。由于它的技术效率,后来被Apache软件基金会作为开源应用程序引入。Hadoop本身不是一个产品,而是一个软件产品的生态系统,这些软件产品结合在一起,实现了全面的功能和灵活的大数据分析。

2、Hadoop诞生于2005年,是Apache软件基金会下的一个开源项目。其核心设计目标是允许在商用硬件集群上处理大规模数据集。Hadoop的得名灵感来自于创始人儿子的一只玩具象。

3、Hadoop诞生于2005年,其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统, 这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。

4、IDC 发布的报告显示, 从2009 年底到2013 年底4 年的时间里,云计算将为全球带来8000 亿美元的新业务收人, 为中国带来超过11050亿元的新业务收入。同时,东方策略团队预计,到2015 年,我国云计算产业链规模将达7500 亿至1 万亿元, 在战略性新兴产业中所占的份额有望达到15%以上。

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5、概述 1970年,IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文,提出了关系模型的概念,标志着关系数据库的诞生,随后几十年,关系数据库及其结构化查询语言SQL成为程序员必须掌握的基本技能之一。

为什么执行spark任务会在hadoop历史服务器

1、Hadoop是一个分布式的数据基础设施,它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具,spark本身并不会进行分布式数据的存储。

2、资源竞争。Hadoop和Spark都需要大量的计算、内存和存储资源,两个框架在同一节点上运行时会存在资源竞争的问题,需要仔细调整资源分配情况。

3、Hadoop是基础,其中的HDFS提供文件存储,Yarn进行资源管理。可以运行MapReduce、Spark、Tez等计算框架。

4、Spark是一种通用的大数据处理框架,可以用来进行数据处理、机器学习、图像处理等任务。Spark在计算速度、内存使用效率等方面优于Hadoop的MapReduce,因此在处理大规模数据时具有更高的效率和性能。虽然Spark在某些方面优于Hadoop,但Spark也有一些局限性,例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。

5、在内网搭建了一套Hadoop,接着想在yarn上运行spark-shell,之前单机运行spark-shell没有任何问题,但是当跑到yarn集群的时候问题就来了。

6、换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。

到此,以上就是小编对于hadoop启动进程的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。

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