離線安裝Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程
關於CDH和Cloudera Manager
CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop眾多分支中的一種,由Cloudera維護,基於穩定版本的Apache Hadoop構建,並集成了很多補丁,可直接用於生產環境。
Cloudera Manager則是為了便於在叢集中進行Hadoop等大資料處理相關的服務安裝和監控管理的元件,對叢集中主機、Hadoop、Hive、Spark等服務的安裝配置管理做了極大簡化。
系統環境
- 實驗環境:Mac下VMware虛擬機器
- 作業系統:CentOS 6.5 x64 (至少記憶體2G以上,這裡記憶體不夠的同學建議還是整幾臺真機配置比較好,將CDH的所有元件全部安裝會佔用很多記憶體,我已開始設定的虛擬機器記憶體是1G,安裝過程中直接卡死了)
- Cloudera Manager:5.1.3
- CDH: 5.1.3
安裝說明
官方參考文件:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_install_path_C.html
官方共給出了3中安裝方式:第一種方法必須要求所有機器都能連網,由於最近各種國外的網站被牆的厲害,我嘗試了幾次各種超時錯誤,巨耽誤時間不說,一旦失敗,重灌非常痛苦。第二種方法下載很多包。第三種方法對系統侵入性最小,最大優點可實現全離線安裝,而且重灌什麼的都非常方便。後期的叢集統一包升級也非常好。這也是我之所以選擇離線安裝的原因。
相關包的下載地址
- CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
- CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
- manifest.json
注意:與CDH4的不同,原來安裝CDH4的時候還需要下載IMPALA、Cloudera Search(SOLR),CDH5中將他們包含在一起了,所以只需要下載一個CDH5的包就可以了。
準備工作:系統環境搭建
以下操作均用root使用者操作。
1. 網路配置(所有節點)
vi /etc/sysconfig/network
修改hostname:
NETWORKING=yes HOSTNAME=n1
通過service network restart
重啟網路服務生效。
vi /etc/hosts
,修改ip與主機名的對應關係
192.168.1.106 n1
192.168.1.107 n2
192.168.1.108 n3
注意:這裡需要將每臺機器的ip及主機名對應關係都寫進去,本機的也要寫進去,否則啟動Agent的時候會提示hostname解析錯誤。
2.打通SSH,設定ssh無密碼登陸(所有節點)
在主節點上執行ssh-keygen -t rsa
一路回車,生成無密碼的金鑰對。
將公鑰新增到認證檔案中:cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
,並設定authorized_keys的訪問許可權:chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
。
scp檔案到所有datenode節點:
scp ~/.ssh/authorized_keys [email protected]:~/.ssh/
測試:在主節點上ssh n2,正常情況下,不需要密碼就能直接登陸進去了。
3.安裝Oracle的Java(所有節點)
CentOS,自帶OpenJdk,不過執行CDH5需要使用Oracle的Jdk,需要Java 7的支援。
解除安裝自帶的OpenJdk,使用rpm -qa | grep java
查詢java相關的包,使用rpm -e --nodeps 包名
解除安裝之。
去Oracle的官網下載jdk的rpm安裝包,並使用rpm -ivh 包名
安裝之。
由於是rpm包並不需要我們來配置環境變數,我們只需要配置一個全域性的JAVA_HOME變數即可,執行命令:
echo "JAVA_HOME=/usr/java/latest/" >> /etc/environment
4.安裝配置MySql(主節點)
通過yum install mysql-server
安裝mysql伺服器。chkconfig mysqld on
設定開機啟動,並service mysqld start
啟動mysql服務,並根據提示設定root的初試密碼:mysqladmin -u root password 'xxxx'
。
mysql -uroot -pxxxx
進入mysql命令列,建立以下資料庫:
#hive
create database hive DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
#activity monitor
create database amon DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
設定root授權訪問以上所有的資料庫:
#授權root使用者在主節點擁有所有資料庫的訪問許可權
grant all privileges on *.* to 'root'@'n1' identified by 'xxxx' with grant option;
flush privileges;
5.關閉防火牆和SELinux
注意: 需要在所有的節點上執行,因為涉及到的埠太多了,臨時關閉防火牆是為了安裝起來更方便,安裝完畢後可以根據需要設定防火牆策略,保證叢集安全。
關閉防火牆:
service iptables stop (臨時關閉)
chkconfig iptables off (重啟後生效)
關閉SELINUX(實際安裝過程中發現沒有關閉也是可以的,不知道會不會有問題,還需進一步進行驗證):
setenforce 0 (臨時生效)
修改 /etc/selinux/config 下的 SELINUX=disabled (重啟後永久生效)
6.所有節點配置NTP服務
叢集中所有主機必須保持時間同步,如果時間相差較大會引起各種問題。 具體思路如下:
master節點作為ntp伺服器與外界對時中心同步時間,隨後對所有datanode節點提供時間同步服務。
所有datanode節點以master節點為基礎同步時間。
所有節點安裝相關元件:yum install ntp
。完成後,配置開機啟動:chkconfig ntpd on
,檢查是否設定成功:chkconfig --list ntpd
其中2-5為on狀態就代表成功。
主節點配置
在配置之前,先使用ntpdate手動同步一下時間,免得本機與對時中心時間差距太大,使得ntpd不能正常同步。這裡選用65.55.56.206作為對時中心,ntpdate -u 65.55.56.206
。
ntp服務只有一個配置檔案,配置好了就OK。 這裡只給出有用的配置,不需要的配置都用#注掉,這裡就不在給出:
driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default nomodify notrap
server 65.55.56.206 prefer
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys
配置檔案完成,儲存退出,啟動服務,執行如下命令:service ntpd start
檢查是否成功,用ntpstat命令檢視同步狀態,出現以下狀態代表啟動成功:
synchronised to NTP server () at stratum 2
time correct to within 74 ms
polling server every 128 s
如果出現異常請等待幾分鐘,一般等待5-10分鐘才能同步。
配置ntp客戶端(所有datanode節點)
driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default kod nomodify notrap nopeer noquery
restrict -6 default kod nomodify notrap nopeer noquery
#這裡是主節點的主機名或者ip
server n1
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys
ok儲存退出,請求伺服器前,請先使用ntpdate手動同步一下時間:ntpdate -u n1
(主節點ntp伺服器)
這裡可能出現同步失敗的情況,請不要著急,一般是本地的ntp伺服器還沒有正常啟動,一般需要等待5-10分鐘才可以正常同步。啟動服務:service ntpd start
因為是連線內網,這次啟動等待的時間會比master節點快一些,但是也需要耐心等待一會兒。
正式開工
安裝Cloudera Manager Server 和Agent
主節點解壓安裝
cloudera manager的目錄預設位置在/opt下,解壓:tar xzvf cloudera-manager*.tar.gz
將解壓後的cm-5.1.3和cloudera目錄放到/opt目錄下。
為Cloudera Manager 5建立資料庫
首先需要去MySql的官網下載JDBC驅動,http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/,解壓後,找到mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar,放到/opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/中。
在主節點初始化CM5的資料庫:
/opt/cm-5.1.3/share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql cm -hlocalhost -uroot -pxxxx --scm-host localhost scm scm scm
Agent配置
修改/opt/cm-5.1.3/etc/cloudera-scm-agent/config.ini中的server_host為主節點的主機名。
同步Agent到其他節點
scp -r /opt/cm-5.1.3 [email protected]:/opt/
在所有節點建立cloudera-scm使用者
useradd --system --home=/opt/cm-5.1.3/run/cloudera-scm-server/ --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm
準備Parcels,用以安裝CDH5
將CHD5相關的Parcel包放到主節點的/opt/cloudera/parcel-repo/目錄中(parcel-repo需要手動建立)。
相關的檔案如下:
- CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
- CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
- manifest.json
最後將CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1,重新命名為CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha,這點必須注意,否則,系統會重新下載CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel檔案。
相關啟動指令碼
通過/opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-server start
啟動服務端。
通過/opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-agent start
啟動Agent服務。
我們啟動的其實是個service指令碼,需要停止服務將以上的start引數改為stop就可以了,重啟是restart。
CDH5的安裝配置
Cloudera Manager Server和Agent都啟動以後,就可以進行CDH5的安裝配置了。
這時可以通過瀏覽器訪問主節點的7180埠測試一下了(由於CM Server的啟動需要花點時間,這裡可能要等待一會才能訪問),預設的使用者名稱和密碼均為admin:
可以看到,免費版本的CM5已經沒有原來50個節點數量的限制了。
各個Agent節點正常啟動後,可以在當前管理的主機列表中看到對應的節點。選擇要安裝的節點,點繼續。
接下來,出現以下包名,說明本地Parcel包配置無誤,直接點繼續就可以了。
點選,繼續,如果配置本地Parcel包無誤,那麼下圖中的已下載,應該是瞬間就完成了,然後就是耐心等待分配過程就行了,大約10多分鐘吧,取決於內網網速。
接下來是伺服器檢查,可能會遇到以下問題:
Cloudera 建議將 /proc/sys/vm/swappiness 設定為 0。當前設定為 60。使用 sysctl 命令在執行時更改該設定並編輯 /etc/sysctl.conf 以在重啟後儲存該設定。您可以繼續進行安裝,但可能會遇到問題,Cloudera Manager 報告您的主機由於交換執行狀況不佳。以下主機受到影響:
通過echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness
即可解決。
接下來是選擇安裝服務:
服務配置,一般情況下保持預設就可以了(Cloudera Manager會根據機器的配置自動進行配置,如果需要特殊調整,自行進行設定就可以了):
接下來是資料庫的設定,檢查通過後就可以進行下一步的操作了:
下面是叢集設定的審查頁面,我這裡都是保持預設配置的:
終於到安裝各個服務的地方了,注意,這裡安裝Hive的時候可能會報錯,因為我們使用了MySql作為hive的元資料儲存,hive預設沒有帶mysql的驅動,通過以下命令拷貝一個就行了:
cp /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12/lib/hive/lib/
服務的安裝過程大約半小時內就可以完成:
安裝完成後,就可以進入叢集介面看一下叢集的當前狀況了。
這裡可能會出現無法發出查詢:對 Service Monitor 的請求超時
的錯誤提示,如果各個元件安裝沒有問題,一般是因為伺服器比較卡導致的,過一會重新整理一下頁面就好了:
測試
在叢集的一臺機器上執行以下模擬Pi的示例程式:
sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100
執行過程需要花一定的時間,通過YARN的後臺也可以看到MapReduce的執行狀態:
MapReduce執行過程中終端的輸出如下:
Number of Maps = 10
Samples per Map = 100
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
14/10/13 01:15:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at n1/192.168.1.161:8032
14/10/13 01:15:36 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
14/10/13 01:15:37 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10
14/10/13 01:15:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://n1:8088/proxy/application_1413132307582_0001/
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 running in uber mode : false
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
14/10/13 01:18:02 INFO mapreduce.Job: map 10% reduce 0%
14/10/13 01:18:25 INFO mapreduce.Job: map 20% reduce 0%
14/10/13 01:18:35 INFO mapreduce.Job: map 30% reduce 0%
14/10/13 01:18:45 INFO mapreduce.Job: map 40% reduce 0%
14/10/13 01:18:53 INFO mapreduce.Job: map 50% reduce 0%
14/10/13 01:19:01 INFO mapreduce.Job: map 60% reduce 0%
14/10/13 01:19:09 INFO mapreduce.Job: map 70% reduce 0%
14/10/13 01:19:17 INFO mapreduce.Job: map 80% reduce 0%
14/10/13 01:19:25 INFO mapreduce.Job: map 90% reduce 0%
14/10/13 01:19:33 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
14/10/13 01:19:51 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
14/10/13 01:19:53 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 completed successfully
14/10/13 01:19:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
File System Counters
FILE: Number of bytes read=91
FILE: Number of bytes written=1027765
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=2560
HDFS: Number of bytes written=215
HDFS: Number of read operations=43
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=3
Job Counters
Launched map tasks=10
Launched reduce tasks=1
Data-local map tasks=10
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=118215
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=11894
Total time spent by all map tasks (ms)=118215
Total time spent by all reduce tasks (ms)=11894
Total vcore-seconds taken by all map tasks=118215
Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=11894
Total megabyte-seconds taken by all map tasks=121052160
Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=12179456
Map-Reduce Framework
Map input records=10
Map output records=20
Map output bytes=180
Map output materialized bytes=340
Input split bytes=1380
Combine input records=0
Combine output records=0
Reduce input groups=2
Reduce shuffle bytes=340
Reduce input records=20
Reduce output records=0
Spilled Records=40
Shuffled Maps =10
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=10
GC time elapsed (ms)=1269
CPU time spent (ms)=9530
Physical memory (bytes) snapshot=3792773120
Virtual memory (bytes) snapshot=16157274112
Total committed heap usage (bytes)=2856624128
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=1180
File Output Format Counters
Bytes Written=97
Job Finished in 262.659 seconds
Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000
檢查Hue
首次登陸Hue會讓設定一個初試的使用者名稱和密碼,設定好,登陸到後臺,會做一次檢查,一切正常後會提示:
到這裡表明我們的叢集可以使用了。
遇到的問題
Agent啟動後,安裝階段“當前管理的主機”中顯示的節點不全,每次重新整理顯示的都不一樣。
Agent的錯誤日誌表現如下:
[18/Nov/2014 21:12:56 +0000] 22681 MainThread agent ERROR Heartbeating to master:7182 failed.
Traceback (most recent call last):
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/src/cmf/agent.py", line 820, in send_heartbeat
response = self.requestor.request('heartbeat', dict(request=heartbeat))
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 139, in request
return self.issue_request(call_request, message_name, request_datum)
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 255, in issue_request
return self.read_call_response(message_name, buffer_decoder)
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 235, in read_call_response
raise self.read_error(writers_schema, readers_schema, decoder)
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 244, in read_error
return AvroRemoteException(datum_reader.read(decoder))
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 444, in read
return self.read_data(self.writers_schema, self.readers_schema, decoder)
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 448, in read_data
if not DatumReader.match_schemas(writers_schema, readers_schema):
File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 379, in match_schemas
w_type = writers_schema.type
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'type'
這是由於在主節點上啟動了Agent後,又將Agent scp到了其他節點上導致的,首次啟動Agent,它會生成一個uuid,路徑為:/opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/uuid
,這樣的話每臺機器上的Agent的uuid都是一樣的了,就會出現紊亂的情況。
解決方案:
刪除/opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/
目錄下的所有檔案。
清空主節點CM資料庫。
最佳實踐
在內網單獨搭建yum的repo,然後CM的管理介面安裝Agent,這樣安裝比較快,也不會出現什麼問題。
如果手動新增新增Agent的話,需要注意啟動之前刪除相關的標示檔案,否則Server端在資料庫中記錄Agent的資訊,還得清理資料庫中的資訊,就麻煩了。
相關推薦
離線安裝Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程
關於CDH和Cloudera Manager CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop眾多分支中的一種,由Cloudera維護,基於穩定版本的Apache Hadoop構建,並集成了很多補丁,可直接用於生產環境。 Cloude
CENTOS 7.5離線安裝Cloudera Manager 5和CDH5(5.15.0) 完全教程
特別宣告:LZ按照教程完整的走了一遍,最終所有元件都是正常的,中間遇到很多坑,做了一些修改,本文最後會將遇到的一些坑總結到一片新文章中 windows虛擬機器安裝CDH cpu 16G記憶體 預設單核單線 DEV2 Server&&a
離線安裝Cloudera Manager 5和CDH5及與遇到的問題總結
今天介紹一下:在linux系統下,如何通過CDH搭建叢集. 1.1Cloudera Manager簡介 Cloudera Manager是一個擁有叢集自動化安裝、中心化管理、叢集監控、報警功能的一個工具(軟體),使得安裝叢集從幾天的時間縮短在幾個小時內,
Cloudera Manager 5和CDH5離線安裝
CDH (Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop眾多分支中的一種,由Cloudera維護,基於穩定版本的Apache Hadoop構建,並集成了很多補丁,可直接用於生產環境。 Clou
Cloudera Manager 5和CDH5離線安裝,CDH-5.7.1
進行了大範圍修改和完善 檔案下載 CDH (Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop眾多分支中的一種,由Cloudera維護,基於穩定版本的Apache Hadoop構建,並集成了很多補
Cloudera Manager 5 和 CDH5.7.0 本地(離線)安裝
轉載:http://blog.csdn.net/eason_oracle/article/details/51818423 最近在搞cloudera manager的安裝,經歷了許多坎坷,總結一下: 另外也參考了一些其他人的帖子如: http://blog.csdn
Centos6安裝CDH5.15.1最詳細版-4 安裝Cloudera Manager
配置網路yum源為阿里雲源 完全離線的話可以不做 三臺伺服器都需要配置 1.1 備份原來的配置 mkdir -p /etc/yum.repos.d/bak mv /etc/yum.repos.d/*.repo /etc/yum.repos.d/bak 1.
CDH5實踐(一)本地Yum軟體源安裝Cloudera Manager 5
Cloudera Manager 5(以下簡稱CM)預設採用線上安裝的方式,給不能聯網際網路或者網路不暢的使用者帶來了不便,由於網路問題,屢裝屢敗的挫折感,讓初次學習CDH使用者真心體驗到萬事開頭難。本文講解了在CentOS 6環境下搭建本地Yum軟體源,區域網內的使用者在完全不連網際網路的情況下,完成CM
手動安裝cloudera manager 5.x(tar包方式)詳解
text res 三種 href none bin -i min devel 官方共給出了3中安裝方式:第一種方法必須要求所有機器都能連網,由於最近各種國外的網站被墻的厲害,我嘗試了幾次各種超時錯誤,巨耽誤時間不說,一旦失敗,重裝非常痛苦。第二種方法下載很多包。第三種方法對
Microsoft .NET Framework 3.5 sp1的不聯網離線安裝方法—限win7和win10系統
裝Arcgis又遇到了,記錄一下 一個轉載 下載了系統安裝映象後,又可分為兩種方法來安裝這個功能,原理都是一樣的。具體如下 1.下載的映象一般為ISO模式,用虛擬光碟機開啟映象,會產生一個虛擬碟符,比如是E。此時win7系統直接點選開始—所有程式—附件
Qt最新版5.12.2在Win10環境靜態編譯安裝和部署的完整過程(VS2017)
一、為什麼要靜態編譯 用QtCreator編譯程式時,使用的是動態編譯。編譯好的程式在執行時需要另外加上相應的Qt庫檔案,一大堆dll檔案。如果想將生成的程式連同所需要的庫一起完整地打包成一個可執行程式,那就需要使用靜態編譯。Qt官方不提供靜態編譯好的安裝包,所以需要我們在自己的電腦上靜態編譯。而且exe檔案
Ubuntu安裝Cloudera Manager以及CDH5.15.2
一、機子分配 注意,本安裝教程是在真機上進行,而非虛擬機器。另,此次搭建主要的目的是搭建測試環境,讓Hadoop各元件能夠運作起來即可,完成搭建後,將用小資料量進行相關資料的計算與測試。線上環境將會使用阿里雲主機。 以下是四臺真機配置: 機子內網IP地址 主機名 記憶體大小 磁碟大小
安裝Cloudera manager agent步驟詳解
安裝包 記錄 style 繼續 作者 manage gen -s png 安裝Cloudera manager agent步驟詳解 作者:尹正傑 版權聲明:原創作品,謝
MySQL windows10下安裝最新版5 7 16
1下載安裝包去官網下載,,不過官網推陳出新比較快,永遠是最新的一個版本,這裡我放了在百度雲盤上,百度雲下載地址是:連結: https://pan.baidu.com/s/1jI5CGpK 密碼: yjkw2解壓下載出來的包名字:mysql-5.7.16-winx64.zip,滑
Centos7下安裝Cloudera Manager以及Hadoop
安裝Hadoop(CM) 警告: 在執行以下命令時,如果出現ssh相關命令(此處只記錄了一次),則需要在操作機器上向每臺機器都發起一次,如: cat ip-mapping |
XP SP3 IIS 5.1版本安裝包下載地址和XP SP3 IIS 5.1版本安裝方法
說明:該 IIS 適合 XP SP3 系統,IIS 5.1版本。 二、XP SP3 IIS 安裝方法步驟 (下面以 XP SP3 / XP 系統、IIS 5.1版本為例,本人安裝執行正常;各系統和對應IIS版本都可以參考該方法安裝,其它不同系
MySQL最新版5.7.12安裝教程(windows)
一、從官網下載ZIP Archive檔案 網址:http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 二、解壓 把下載好的壓縮包解壓到你想要安裝的地方 三、配置ini檔案 開啟
【webpack結合React開發環境配置】React開發環境配置之Webpack結合Babel8.x版本安裝的正確姿勢(Webpack最新版4.x結合Babel8.x環境配置步驟)
1. 安裝cnpmnpm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org【使用淘寶映象】2. 初始化package.json檔案cnpm init -y3. 安裝webpackcnpm install -d webpack webpack-
Win10系統XWware虛擬機器安裝Linux系統(Ubuntu)最新版教程
XWware虛擬機器安裝Linux系統(Ubuntu)教程 一、下載並安裝VMware虛擬機器 藉助VMware Workstation Pro, 我們可以在同一臺Windows或Linux PC上同時執行多個作業系統。 VMware官網:https://www.vmware.com 。 1、下載V
CentOS 7.3下安裝最新版ElasticSearch 6.3.2
elasticsearch簡介 ElasticSearch是一個基於Lucene的搜尋伺服器。它提供了一個分散式多使用者能力的全文檢索引擎,基於RESTful web介面。Elasticsearch是用Java開發的,並作為Apache許可條款下的開放原始碼釋出,是當前流行的企業級搜尋引擎。設計用於雲端計算