温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了在Kerberos和非Kerberos环境下使用JAVA通过JDBC访问Hive和Impala《如何使用java代码通过JDBC连接Hive》和《如何使用java代码通过JDBC连接Impala》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Kerberos环境下使
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
(点击图片可查看大图） Apache Spark（spark.apache.org）作为一种快速和通用的大规模数据处理引擎已取得稳步进展。该引擎基于Scala实现，非常适合于那些在多并行操作之间重用数据工作集的应用程序。它即可以作为一个独立集群，也可以作为Hadoop的YARN集群的一部分来工作。它可以从不同的源来访问数据，比如 HDFS，Cassandra，S3 等。不仅如此，Spark还提供了许多更高级的操作符，以便简化数据并行应用程序的开发。作为一种通用的数据处理平台，它使许多更高级别的工具的开发
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
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我们都渴望获得数据。不仅是更多的数据……还有新的数据类型，以便我们能够最好地了解我们的产品、客户和市场。我们正在寻找有关各种形状和大小（结构化和非结构化）的最新可用数据的实时洞察力。我们希望拥抱新一代的业务和技术专业人员，这些人员是对数据和能够改变数据与我们生活息息相关的新一代技术有真正热情。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
Kudu从 1.0.0 版本开始通过Data Source API与Spark 集成。kudu-spark使用--packages选项包含依赖项。如果将Spark与Scala 2.10 一起使用，需要使用 kudu-spark_2.10 。从 Kudu1.6.0开始不再支持Spark 1，如果要使用Spark1与Kudu集成，最高只能到Kudu1.5.0。
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
微众银行开源项目Linkis正式通过Apache软件基金会（ASF）的投票表决，全票通过进入ASF孵化器！
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
在之前的文章中，Fayson 在《CDH6.3的新功能》 中提到Impala 的 Automatic Invalidate/Refresh Metadata 新功能，本文主要介绍如何配置Impala基于事件自动同步HMS元数据。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师选
翻了一下最近一段时间写的分享，DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细，个人理解水平有限还请见谅吧！我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候，遗漏了hadoop服务角色的内容，本篇特地补上这部分内容吧，不然总觉得不舒服。
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
在集群中访问Kudu的方式有多种，可以通过Impala使用JDBC的方式，也可以通过Kudu提供的Client API方式，参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Kudu》。在做Spark开发时也有访问Kudu的需求，Kudu API访问是一种方式，这里Fayson使用KuduContext实现对Kudu的读写操作。
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组 成； Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分；
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
打开hue.ini文件，找到【yarn_clusters】【default】，修改spark_history_server_url值。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
在进行CDH集群安装部署的时候，官方提供了三种方式，parcels、packages以及tarball，官方推荐使用parcels的方式进行安装，这也是最常用的安装方式，通常我们使用CM图形化界面的操作方式来安装CDH集群，本文档将介绍的是官方提供的另一种安装方式，使用packages安装，即rpm包的方式进行CDH集群的安装，并且本次安装是使用没有CM的方式进行安装。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。 Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。Spark适合机器学习以及交互式数据查询工作，包含Scala、Python和JavaAPI，这更有利于开发人员使用。 Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似，开发者可以使用非常接近原生的Scala
CDH集群中可以使用Hue访问Hive、Impala、HBase、Solr等，在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件（支持R、Scala及python语言），但在CDH中Hue默认是没有启用Spark的Notebook，使用Notebook运行Spark代码则依赖Livy服务。在前面Fayson也介绍了《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue中添加Notebook组件并集成Spark。
现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成，主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目，每个项目都有什么特点，每个项目都能解决哪一类问题，能回答这三个问题就可以了（本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成，现状，发展，将来）。
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。
HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议 服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化 异步数据传输框架Ajax 文件的上传下载
Hadoop 是采用了 Map Reduce 的一种分布式的计算框架，它是根据 GFS去开发了 HDFS 分布式文件系统，还有根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。可以了解到的是，Hadoop 的开源特性成为了分布式计算系统事实上的国际标准。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Sp
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集，类似于传统数据库听二维表格，DataFrame带有Schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
本文列举了大数据相关的部分热门项目，盘点了该生态圈目前流行的一些开源产品和工具，并用google热度趋势图体现了它们的受关注程度。从不同的热度趋势，可以了解到每一个产品在近5年来全球受关注的走势，是越来越受重视还是渐渐淡出。
HDFS Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能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。
在前面的文档中，介绍了在有CM和无CM两种情况下使用rpm方式安装CDH5.10.0，本文档将介绍如何在无CM的情况下使用rpm方式安装CDH6.2.0，与之前安装C5进行对比。
参考：《Kudu设计要点面面观(上篇)》，本文适用知识共享-署名-相同方式共享（CC-BY-SA）3.0协议。
分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列，并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式，因为它主要针对分析用例。
使用maven初始化第一个flink的wordcount应用，将应用打包上传到flink-standalone集群，运行起来。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件？ 2.在读取csv文件中，如何设置第一行为字段名？ 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目？ 作为一个开发人员
两个主要方面的业务： ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址，调用第三方库解析为省份province和城市city； ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件（分区）或Hive 分区表中； ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程； ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中，便于前端展示； 上述两个业务功能的实现，使用SparkSQL进行完成，最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
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