这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例,包括用户的业务数据,平台应用,从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
我们在Cloudera的流分析系列中介绍了《Cloudera中的流分析概览》、《SQL Stream Builder的概览》和《CSA的部署方案》,今天我们来进行下一个章节:CSA的安装部署。
以下视频时长55分钟,包含中英文字幕。详细分析了Cloudera为什么要做SDX,包括Cloudera推出这个功能的动机,它为什么是Cloudera企业版的核心竞争力,它可以解决什么问题,后面还有一个demo演示,不过是云上基于Altus的版本,SDX本地on-premise版本已经在最新的CDH6.2中支持,具体也可以参考后面的文字介绍,视频最后还分享了几个SDX的客户案例,以及回答了用户关心的一些问题比如:SDX和联邦的区别,SDX要怎么试用等。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
rust 社区基本没有纯 rust 实现的 hdfs 客户端, 在使用前需要下载依赖和配置环境变量, 所以我实现了一个不依赖 java 的 hdfs client 端 hdfs-client.
编辑|邓艳琴 完整 PPT 下载: https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址: https://github.com/juicedata/juicefs
Impala提供了一套比较完整的测试用例,包括FE和BE端的都有,但是要把所有的测试用例都跑通,需要启动相应的依赖服务,包括HDFS、Kudu、HBase、Hive等,最后还需要启动一套impala集群,耗费时间比较久,同时对环境也有一定要求,笔者目前手里没有一个比较干净的环境,因此本次操作都是在docker容器中进行操作的,容器使用的是ubuntu的镜像,详细信息如下所示:
第一个时期: 2006 年到 2008 年。2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS、MapReduce、BigTable 去定义的。
您可以使用 authzmigrator 工具将 Hive 对象和 URL 权限以及 Kafka 权限从 CDH 集群迁移到 CDP 私有云基础 集群。您可以使用 DistCp 工具将 HDFS 数据从安全的 HDP 集群迁移到安全或不安全的CDP 私有云基础集群。
作者 | 聂磊 策划 | Tina 云原生架构下,基于 Hadoop 技术栈搭建数据平台应该如何改造? 理想汽车大数据平台涉及的组件多, 在从 Hadoop 到云原生演进的过程中边探索,边实践,积累了不少一手经验;同时,他们率先在对象存储上使用 JuiceFS,实现平台级文件共享、跨平台使用海量数据等场景。 1 理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了 4 个时期: 第一个时期:2006 年到 2008 年。2008 年左右,H
我们还可以使用Ranger对HDFS进行目录权限访问控制。这里需要添加“HDFS-Plugin”插件。
本文主要介绍如何在腾讯云CVM上搭建Hadoop集群,以及如何通过distcp工具将友商云Hadoop中的数据迁移到腾讯云自建Hadoop集群。
在 Cloudera,我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此,我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署,您可以降低配置错误的风险,促进环境中跨多个集群的一致部署,并帮助更快地交付业务价值。
1.文档编写目的 Apache Ranger通过用户界面管理访问控制,以确保跨Cloudera Data Platform(CDP)组件进行一致的策略管理。使用Ranger,可以为特定资源(HDFS,HBase,Hive等)创建服务,并将访问策略添加到这些服务中。并且可以基于资源和标签来定制策略,以此来管理访问控制。本文档将介绍在Kerberos环境下使用Ranger为HDFS授权。 2.使用Ranger给HDFS授权 2.1.准备测试用户 1.在集群所有节点创建用户user1(如果部署了OpenLDAP则
李阳良,一面数据大数据部门负责人,九年互联网工作经验,对后台开发、大数据技术接触比较多。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed FilSystem),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分。
腾讯云EMR和ES是两款非常火热的大数据分析产品,长期以来一直是分别在客户场景下使用的,不过随着云上CHDFS产品的上线,以及ES-Hadoop等插件的完善,两者结合使用有了比较成熟的方案,下面就介绍一下相关使用的方式:
作者 | 苏锐 策划 | Tina Hadoop 的诞生改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程,加速了大数据的发展,受到广泛的应用,给整个行业带来了变革意义的改变;随着云计算时代的到来, 存算分离的架构受到青睐,企业开开始对 Hadoop 的架构进行改造。 今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案,他们的利弊各有哪些,希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。 Hadoop 存算耦合架构回顾 2006 年 Hadoop 刚发布,这是一个 all-i
产品介绍:TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求,紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题,从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善,实现国产分布式数据库的市场通用化,助力金融政务等行业实现数据库安全可控,并持续降低IT成本,提升数字化运营效率,从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
上篇中我们介绍了rhdfs插件,R语言通过它可以加载和操作hdfs,这里为大家继续介绍Rhadoop的另一个插件rmr2,它能够在计算过程调用MapReduce,来看下如何使用: 1 安装 下载安装文件 rmr2_2.1.0.tar.gz,在bash环境本地安装 bash> R CMD INSTALL rmr2_2.1.0.tar.gz 注意: 如果是分布式环境,需要在所有datanode节点进行安装R语言 Rjava插件和jdk环境,否则在运行时会报错。 2 测试 测试方法很简单,由于mapreduce也
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。
No FileSystem for scheme: hdfs 通过ipc方式访问 hdfs 出现找不到类。
CDP Data Center是CDP(Cloudera Data Platform)的on-premise版本。这个新产品结合了Cloudera EDH和HDP两者的优点包括新功能或增强功能。该发行版是一个可扩展和可定制的平台,你可以在之上运行多种类型的工作负载。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 (一)什么是元数据加速器? 元数据加速功能是由腾讯云对象存储(Cloud Object Storage,COS)服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能,支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务,系统设计指标可以达到2.4
为了实现降本增效,京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中,基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统,对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制,为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。
Operational Database 是一种基于 Apache HBase 的关系型和非关系型数据库,旨在支持使用大数据的 OLTP 应用程序。
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
在HDFS集群运维过程中,常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模;集群数据迁出,数据节点冗余较多;费用控制等原因,需要对集群进行缩容操作。Decommission DataNode是该过程中关键的一步,就是把DataNode从集群中移除掉。那问题来了,HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了,能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢?理论上可行的,不过在实际的集群中,如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上,那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission DataNode以及可能会遇到Decommission超时案例及其解决方案。
使用admin用户登录http://cdp02.fayson.com:6080 页面,点击cm_hdfs 进入该页面
存在Hadoop集群上的文件,大部分都会经过压缩,如果是压缩后的文件,我们直接在应用程序中如何读取里面的数据?答案是肯定的,但是比普通的文本读取要稍微复杂一点,需要使用到Hadoop的压缩工具类支持,比如处理gz,snappy,lzo,bz压缩的,前提是首先我们的Hadoop集群得支持上面提到的各种压缩文件。 本次就给出一个读取gz压缩文件的例子核心代码: 压缩和解压模块用的工具包是apache-commons下面的类: import org.apache.commons.io.IOUtils impor
由于各种原因,我似乎缺了一篇严肃的文章,来阐述我本人对大数据这个领域的看法,以至于有人看到我这篇文章里的这个观点,就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章,阐述一下我个人的观点。这样一来,多少有据可查。
伴随云计算技术的发展,云盘系统不断涌现,百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品,而云盘存储的模式也越来越被用户所接受,也有越来越多的公司跃跃欲试,想在云存储领域大展拳脚,有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制,Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
前面介绍了sqoop1.4.6的 如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装,下面就介绍两者间的数据互通的简单使用命令。 显示mysql数据库的信息,一般sqoop安装测试用 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.2.101:3306/ --username root --password root 显示数据库里所有表: sqoop list-tables --connectjdbc:mysql://192.168.2.101:
我们很高兴地宣布 Cloudera Data Platform (CDP) Private Cloud (PvC) Base 7.1.8 和 Cloudera Manager 7.7.1 的发布,它们引入了关键的新功能,以改进为您的业务用户提供的分析能力,增强企业准备,以及额外的第三方支持。这是一个累积维护版本,继承了 7.1.7 Service Pack 1 (SP1) 和之前版本的功能。
GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案,主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
前言 在进行大数据测试之前,我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系,今天主要学习和了解了hadoop家族,这里记录下来分享给大家。 hadoop家族产品 hadoop项目地址: http://had
历史上,数据分析需求的不断提升(更大的数据规模、更快的处理速度、更低的使用成本)和计算基础设施的不断进化(从专用的高端硬件、到低成本的商用硬件、到云计算服务),这两大因素推动数据仓库的架构大体经历了三个时代:软硬一体的一体机时代、存算一体的分布式时代以及存算分离的云原生时代。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱,并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者:于华丽,腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中,成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了,一年机器就够托管三五年了”,这基本上是刚开始接触公有云的企业,在进行了详细价格
环球易购创建于 2007 年,致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态,2014 年通过与百圆裤业并购完成上市,上市公司「跨境通(SZ002640)」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力,在海外市场建立了广阔的销售网络,得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可,公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案,主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
一、背景 云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析,能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上,将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离,实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员,为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯,同时满
本文介绍了Spark中Cache的概念以及不同Cache方式对Spark任务的影响。文章首先介绍了Spark中Cache的作用,然后通过测试数据说明了不同Cache方式对Spark性能的影响,并给出了相应的优化建议。
RHadoop是R支持Hadoop大数据分析和处理提供的算法包合集。传统统计学主要关注样本数据(小数据集)的分析,可能忽略发生概率极小单导致不确定性的结果。当数据量大到一台机器无法处理时,只能求助于超算或者Hadoop这样的可扩展方案。Hadoop是最流行的一种开源可扩展大数据处理基础架构,基于集群并行数据存储和计算。RHadoop主要包含五个算法包:
云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
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