纯手工Apache安装大数据环境&如何查看每个机器的组件&重启ambari服务
查看机器组件：
/usr/bin/python2.6 /usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/AmbariAgent.py start --expected-hostname=对应的主机名
&然后点击每个连接就可以
1&&& 基本信息
1.1&&&& 软件信息
hadoop-2.6.0
zookeeper-3.4.6
hbase-0.98.9-hadoop2
(以下示例中使用的操作系统是Centos 6.5，请将下载的3个tar包分别解压并放置在/usr/local/目录下)
(Hbase包中lib里可以看到zookeeper的jar包，从文件名可以确定使用的zookeeper版本)
1.2&&&& 集群组成：
Server Name
Hadoop Cluster
Zookeeper Ensemble
HBase Cluster
hadoopnamenode
Name node &&Resource manager
hadoop2ndnamenode
Secondary name node
hadoopdatanode1
Data node &&Node manager
Region server
hadoopdatanode2
Data node &&Node manager
Region server
hadoopdatanode3
Data node &&Node manager
Region server
2&&& Hadoop集群
2.1&&&& 配置
2.1.1&&&&& core-site.xml
2.5&&&& 注意事项
若namenode上的core-site.xml中的fs.defaultFS缺失，则启动时会报错。
若各机器上的yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.resource-tracker.address缺失，虽然resourcemanager与nodemanager进程能够正常启动，但是在执行yarn node -list会出现node数量为0的情况。
若各机器上的yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.scheduler.address或yarn.resourcemanager.address缺失，则在运行job时，会卡在INFO mapreduce.Job: Job job_9_0001 running in uber mode : false
2.6&&&& 几个Hadoop fs shell命令
hadoop fs -ls / ---列出hdfs根目录下的文件、目录
hadoop fs -ls /out2 ---列出out2目录下的文件、目录
hadoop fs -lsr / ---递归显示文件
hadoop fs -cat /out2/part-r-00000 ---打出文件内容
hadoop dfs -copyFromLocal& &local_FS_filename& &target_on_HDFS&
hadoop fs -du hdfs://namenodehost/user/hadoop ---查看目录大小
hadoop fs -rm /user/hadoop/file ---删除文件或空目录
hadoop fs -rmr /user/hadoop/dir ---删除文件或目录，递归之意
hafoop fs -tail /user/hadoop/sales.dat ---查看文件内容
dfs was deprecated in favor of "fs" command.
所以原来的hadoop dfs -copyFromLocal& &local_FS_filename& &target_on_HDFS&，现在的写法是
hadoop fs -copyFromLocal& &local_FS_filename& &target_on_HDFS&
hadoop fs -copyFromLocal /root/Downloads/small/war_and_peace.txt /test 这样生成的test是文件，而不是文件夹
所以一般hadoop fs -copyFromLocal /root/Downloads/small& /test，这样small下的文件会被copy到test文件夹下
又或者hadoop fs -copyFromLocal /root/Downloads/small/war_and_peace.txt /test4/，注意最后的/，前提是要用hadoop fs -mkdir先创建出test4目录
3&&& Zookeeper集群
3.1&&&& 配置
3.1.1&&&&& zoo.cfg
tickTime=2000
dataDir=/root/zookeeperdata
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=hadoopnamenode:
server.2=hadoop2ndnamenode:
server.3=hadoopdatanode1:
3.1.2&&&&& 分发到集群的其它机器
把zookeeper文件夹连同修改后的配置文件通过scp拷贝到另外两台机器（hadoop2ndnamenode, hadoopdatanode）上。
3.1.3&&&&& 设置myid
hadoopnameonde上echo”1” & /root/zookeeperdata/myid
hadoop2ndnamenode上echo “2” & /root/zookeeperdata/myid
hadoopdatanode上echo”3” & /root/zookeeperdata/myid
3.1.4&&&&& 一些配置参数的解释
tickTime ：心跳时间，单位毫秒。同时tickTime又是zookeeper中的基本单位，比如后面的initLimit=5就是指5个tickTime时间，在这里是10秒。&
dataDir ：存储数据信息的本地目录。&
3.2&&&& 创建目录
在hadoopnamenode, hadoop2ndnamenode, hadoopdatanode1上创建dataDir中配置的目录/root/zookeeperdata。
3.3&&&& 启动/关闭
{ZOOKEEPER_HOME} /bin/zkServer.sh start
启动和关闭命令必须到zookeeper集群的每个机器上，没有像start-dfs.sh那样的命令可以一下子把整个集群启动。
关闭：{ZOOKEEPER_HOME} /bin/zkServer.sh stop
3.4&&&& 测试
{ZOOKEEPER_HOME} /bin/zkServer.sh status
以下是结果示例，可以看到各机器的角色是follower还是leader。
[root@hadoopnamenode zookeeper-3.4.6]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@hadoop2ndnamenode zookeeper-3.4.6]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoopdatanode1 zookeeper-3.4.6]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
3.5&&&& 注意事项
对于一个包含3台server的Zookeeper集群，最多容许关闭一台(如果被关闭的是leader，则会重新选举出一个)。如果关闭两台，则剩下那台虽然进程QuorumPeerMain还在，但zkServer.sh status查看状态则显示Error contacting service. It is probably not running。
对于一个包含5台server的Zookeeper集群，最多容许关闭两台。关闭三台，则剩下两台虽然进程QuorumPeerMain还在，但也显示同样的错误。
（如果这个时候用Java程序去连接Hbase，则会提示：org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException: Can't connect to ZooKeeper）
这里面有两个常见的疑问：
1） 当3台server关闭一台时，只剩下两台时，无法形成majority，那么它是如何选举出leader的？
2） 当5台server关闭三台时，剩下两台，为什么不能像1）中一样仍然正常工作？
这两个问题的答案是同一个，Zookeeper中的所谓majority voting机制，其majority是针对原始的server数量，不是指变化后的数量，这个原始的数量即你配置在zoo.cfg中的server个数。&
还有一个常见的问题是为什么推荐使用奇数个Zookeeper server，那是因为3个server与4个server能够提供的可靠性是一样的，3台server的集群允许其中一台server宕机，而4台server的集群也只能容许其中一台server宕机，因为如果两台server宕机，那么剩下两台，对比于原来的4台，2/4不够成大多数。
4&&& Hbase集群
4.1&&&& 配置
4.1.1&&&&& hbase-env.sh
其它不变，export HBASE_MANAGES_ZK=false，这表示不使用hbase自带的zookeeper，而使用外部的zookeeper（这里指我们在上面建的zookeeper）
4.1.2&&&&& hbase-site.xml
&configuration&&property&
&&name&hbase.rootdir&/name&
&&value&hdfs://hadoopnamenode:9000/hbase&/value&
&&description&The&directory&shared&by&region&servers.&/description&&/property&&property&
&&name&hbase.zookeeper.property.clientPort&/name&
&&value&2181&/value&
&&description&Property&from&ZooKeeper's&config&zoo.cfg.&The&port&at&which&the&clients&will&connect.&&/description&&/property&&property&
&&name&zookeeper.session.timeout&/name&
&&value&120000&/value&&/property&&property&
&&name&hbase.zookeeper.quorum&/name&
&&value&hadoopnamenode,hadoop2ndnamenode,hadoopdatanode1&/value&&/property&&property&
&&name&hbase.tmp.dir&/name&
&&value&/root/hbasedata&/value&&/property&&property&
&&name&hbase.cluster.distributed&/name&
&&value&true&/value&&/property&&/configuration&
4.1.3&&&&& regionservers
hadoopdatanode1
hadoopdatanode2
hadoopdatanode3
4.1.4&&&&& 一些配置参数的解释
hbase.zookeeper.property.clientPort：指定zk的连接端口
zookeeper.session.timeout：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.
hbase.zookeeper.quorum：默认值是&localhost，列出zookeepr ensemble中的servers
4.2&&&& 启动/关闭
bin/start-hbase.sh
bin/stop-hbase.sh
4.3&&&& 测试
在hadoopnamenode上执行
{HBASE_HOME}/bin/hbase shell
进入shell命令行，通过创建表等操作来检查不是不工作正常。
或者通过一个简单的Java程序来测试：
Configuration&config&=&HBaseConfiguration.create();
config.set(&"hbase.zookeeper.quorum",&"hadoopnamenode,hadoop2ndnamenode,hadoopdatanode1"&);
config.set(&"hbase.zookeeper.property.clientport",&"2181"&);//config.set("zookeeper.znode.parent",&"/hbase-unsecure");&//&this&is&what&most&people&miss&:)&HBaseAdmin.checkHBaseAvailable(&config&);
HTable&&&&t&&&&=&new&HTable(&config,&"test"&);
Scan&&&&s&&&&=&new&Scan();//s.addColumn(Bytes.toBytes("cf1"),&Bytes.toBytes("name"));&ResultScanner&rs&=&t.getScanner(&s&);try{&&&&for&(&Result&r&:&rs&)
&&&&{&&&&&&&&for&(&Cell&cell&:&r.rawCells()&)
&&&&&&&&&&&&System.out.println(&"RowName:"&+&new&String(&CellUtil.cloneRow(&cell&)&)&+&"&"&);
&&&&&&&&&&&&System.out.println(&"Timetamp:"&+&cell.getTimestamp()&+&"&"&);
&&&&&&&&&&&&System.out.println(&"column&Family:"&+&new&String(&CellUtil.cloneFamily(&cell&)&)&+&"&"&);
&&&&&&&&&&&&System.out.println(&"row&Name:"&+&new&String(&CellUtil.cloneQualifier(&cell&)&)&+&"&"&);
&&&&&&&&&&&&System.out.println(&"value:"&+&new&String(&CellUtil.cloneValue(&cell&)&)&+&"&"&);
}&finally&{
&&&&t.close();
System.out.println(&"Done!"&);
注意，java测试程序所在机器的hosts文件，注意必须有全FDQN(fully qualified domain name,&参见上面linux中的hosts文件)，否则有java访问时会提示找不到&
4.4&&&& 注意事项
HBase集群需要依赖于一个Zookeeper ensemble。HBase集群中的所有节点以及要访问HBase的客户端都需要能够访问到该Zookeeper &ensemble。HBase自带了Zookeeper，但为了方便其他应用程序使用Zookeeper，最好使用单独安装的Zookeeper ensemble。
此外，Zookeeper ensemble一般配置为奇数个节点，并且Hadoop集群、Zookeeper ensemble、HBase集群是三个互相独立的集群，并不需要部署在相同的物理节点上，他们之间是通过网络通信的。
需要注意的是，如果要禁止启动hbase自带的zookeeper，那么，不仅仅需要刚才的export HBASE_MANAGES_ZK=false配置，还需要hdfs-site.xml中的hbase.cluster.distributed为true，否则你在启动时会遇到Could not start ZK at requested port of 2181&错误，这是因为hbase尝试启动自带的zookeeper，而我们已经启动了自己安装的那个zookeeper，默认都使用2181端口，所以出错。
还有，有时候会遇到stop-hbase.sh执行很长时间未结束，很可能的原因是你之前把zookeeper关闭了.
最后，Hbase不需要mapreduce，所以只要start-dfs.sh启动hdfs，然后到zookeeper各节点上启动zookeeper，最后再hbase-start.sh启动hbase即可.
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FQDN (fully qualified domain name，完全限定域名)
一种用于指定计算机在域层次结构中确切位置的明确域名。
一台特定计算机或主机的完整 Internet 域名。FQDN 包括两部分：主机名和域名。例如 。
一种包含主机名和域名（包括顶级域）的 URL。例如， 是完全限定域名。其中 www 是主机，symantec 是二级域，.com 是顶级域。FQDN 总是以主机名开始且以顶级域名结束，因此 www. 也是一个 FQDN。
FQDN：(Fully Qualified Domain Name)完全合格域名/全称域名，是指加上全路径，全路径中列出了序列中所有域成员。全域名可以从逻辑上准确地表示出在什么地方，也可以说全域名是的一种完全表示形式。
有一些防火墙是根据 FQDN来限制用户上网：
Please note:&Some firewalls, such as Palo Alto Networks,
prefer to filter network traffic based on the Fully Qualified Domain Name (FQDN). If this applies to your firewall configuration please use the following FQDNs in order to connect to Blue Jeans: &bjn.vc
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(最多只允许输入30个字)I have just installed Apache 2.2.17 and I am using it first time.
Now when I try to start the server using command "service httpd start" It gives me the message "httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using ::1 for ServerName"
Now I think I have to set ServerName and IP address as I search through google. But I dont know in which file I have to set.
So please help me to do this
解决方案 Yes, you should set ServerName:
You can find information on the layouts used by the various httpd distributions here:
In your case the file to edit is /etc/httpd/conf/httpd.conf
本文地址： &
我刚安装的Apache 2.2.17，我用它第一次。 现在，当我尝试使用命令“服务的httpd启动”启动服务器时，它给我的消息“的httpd：无法可靠地确定了服务器的完全合格的域名，使用:: 1的服务器名”现在，我想我必须设置服务器名和IP地址我从谷歌搜索。但我不知道我必须设置在哪个文件。所以，请帮我做到这一点。解决方案 是的，你应该设置服务器名称： http://wiki.apache.org/httpd/CouldNotDetermineServerName http://httpd.apache.org/docs/current/mod/core.html#servername您可以找到由各个httpd的发行此处使用的布局信息： http://wiki.apache.org/httpd/DistrosDefaultLayout在你的情况要编辑的文件/etc/httpd/conf/httpd.conf中是
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扫一扫关注官方微信被动信息收集1——DNS基础 + DNS解析工具 NSLOOKUP使用 - CSDN博客
被动信息收集1——DNS基础 + DNS解析工具 NSLOOKUP使用
被动信息收集
基于公开渠道
与目标不直接接触
避免留下一切痕迹
标准参考——OSINT：
北大西洋公约组织
DNS——Domain Name System 域名系统
因特网上作为域名和相互映射的一个，能够使用户更方便的访问，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。通过名，最终得到该主机名对应的IP地址的过程叫做域名解析（或主机名解析）。DNS协议运行在协议之上，使用端口号53。在RFC文档中RFC
2181对DNS有规范说明，RFC 2136对DNS的动态更新进行说明，RFC 2308对DNS查询的反向缓存进行说明。
Domain name——域名
域名（），是由一串用点分隔的名字组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置，地理上的域名，指代有行政自主权的一个地方区域）。域名是一个IP地址上有“面具” 。一个域名的目的是便于记忆和沟通的一组服务器的地址（网站，电子邮件，等）。
FQDN——全域名
FQDN：(Fully Qualified Domain Name)完全合格域名/全称域名，是指加上全路径，全路径中列出了序列中所有域成员。全域名可以从逻辑上准确地表示出在什么地方，也可以说全域名是主机名的一种完全表示形式。从全域名中包含的信息可以看出主机在域名树中的位置。
whois——查询域名信息
whois（读作“Who is”，非缩写）是用来查询的IP以及等信息的。简单说，whois就是一个用来查询是否已经被注册，以及注册域名的详细信息的数据库（如域名所有人、商）。通过whois来实现对信息的查询。早期的whois查询多以命令列接口存在，但是现在出现了一些网页接口简化的线上查询工具，可以一次向不同的数据库查询。网页接口的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求，命令列接口的工具仍然被广泛使用。whois通常使用协议43端口。每个/IP的whois信息由对应的管理机构保存。
DNS资源记录类型
A ——主机名
&此记录列出特定的 IP 地址。这是名称解析的重要记录。
CNAME——别名
此记录指定标准的别名。
此记录列出了负责接收发到域中的电子邮件的。
此记录指定负责给定区域的名称服务器。
通过IP反向解析域名
spf——文本
反向解析，用于反垃圾邮件，反向查询不匹配则证明邮件有伪造域名行为
DNS解析流程
DNS客户端（个人机）浏览网站，输入网址（全域名）后
先由DNS服务器将全域名解析出IP，将IP返回个人机
然后个人机通过路由器向与这个IP发生连接和数据传输
其中DNS解析域名的过程如下：
首先个人机将域名提交给 ：缓存DNS服务器
缓存DNS服务器本地查找，没有
缓存DNS服务器将域名发给：根域服务器（.）注意括号里结尾的点，根域服务器只能解析一个点的域名
根域服务器本地查找，没有，于是将下一层的域名服务器IP返回给 缓存DNS服务器
缓存DNS 通过获得的IP 将域名信息发送给下一层的：com域服务器（只能解析.com.的域名）
本地查找，没有，返回下一层IP
再通过发送域名信息给：(sina,com.)新浪服务器
这时服务器中查找到里(.)对应的IP
新浪服务器将这个IP返回给缓存服务器
缓存服务器将这个对应关系缓存到本地，这条缓存记录将持续一段时间以供近期使用
缓存服务器将IP发送给个人机
个人机通过路由进行通信
这个可以看作是一个根据域名中的“.”层层剥离的一个分布式数据库
解析工具——NSLOOKUP
跨平台、内置、实用
直接输入域名
不设置p(type) 时默认是解析 A（主机名）和CNAME（别名）
& set q=mx&&&&&&&&&&&&&&&&&& &&&&&&&&&&&&&&&&& ————————邮件交换记录
& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& ————————注意这里输入的是域
Server:&&&&&&&& 192.168.1.1
Address:&&&&&&& 192.168.1.1#53
Non-authoritative answer:
&&&&&&& mail exchanger = 10 freemx3..cn.
&&&&&&& mail exchanger = 5 freemx1..cn.
&&&&&&& mail exchanger = 10 freemx2..cn.&& ——三个！默认数值越小优先级越高，这里看出上下两个是备机
Authoritative answers can be found from:
&&&&&&& nameserver = .cn.
&&&&&&& nameserver = .cn.
&&&&&&& nameserver = .
&&&&&&& nameserver = .
&&&&&&& nameserver = .
&&&&&&& nameserver = .
&&&&&&& nameserver = .cn.
&&&&&&& nameserver = .cn.
&&& internet address = 114.134.80.144
.cn internet address = 202.106.184.166
&&& internet address = 114.134.80.145
.cn internet address = 61.172.201.254
&&& internet address = 61.172.201.254
.cn internet address = 123.125.29.99
&&& internet address = 123.125.29.99
.cn internet address = 121.14.1.22
set type=ptr& 然后输入IP 反向解析域名
set type=any 解析所有类型
server 8.8.8.8 指定域名服务器（谷歌的）
某域名对应多个别名和IP地址，智能DNS首先挑选国内最近的IP进行返回，所以不同DNS服务器返回的IP不同
也可以一行完成配置：解析类型、域、指定DNS服务器的IP
nslookup -q= 114.114.114.114
查看本机默认DNS服务器的地址
cat /etc/resolv.conf 系统会从上到下尝试
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%s表示由一个字符串来替换，而
sparksql语法，读json
[hadoop@node1 resources]$ pwd
/home/hadoop/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/examples/...
dig基本功能
any @8.8.8.8
|类型|指定DNS|
xy@localhost:~$
╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋
┃被动信息收集
转自：/question/.html
NSLOOKUP命令详解
Nslookup 是一个 监测网络中 DNS 服务器是否能正确实现域...
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