之前已经配置好了Hadoop以及Yarn，可那只是第一步。下面还要在上面运行各种程序，这才是最重要的。
Fayson在前面的文章《0598-6.2.0-如何基于FTP的方式访问CDH中HDFS文件系统》介绍了使用Maven编译hdfs-over-ftp并部署实现通过FTP的方式访问CDH集群。前面文章需要在有网络和Maven的环境下启动服务，为了满足离线环境下使用FTP服务访问CDH，本篇文章主要介绍如何将hdfs-over-ftp工程打包为一个可离线部署的服务。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
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 ---- Fayson在前面的文章中介绍了《如何使用HBase存储文本文件》和《如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引》，实现了文本文件保存到HBase中，并基于Solr实现了文本文件的全文检索。如果我们碰到的是图片文件呢，该如何保存或存储呢。本
前段时间给大家分享了《7 个非常实用的 Shell 拿来就用脚本实例！》和《超硬核！11 个非常实用的 Python 和 Shell 拿来就用脚本实例！》两篇原创文章，非常受读者欢迎，实用性比较强，有朋友说：让在分享点相关的脚本案例；
每天产生3T（约2.5W个gz压缩文件）的DPI日志文件，因存储等各种问题，需要尽可能的节约存储。日志文件中有26个字段，根据业务需求需要提取6个字段。
for i in in {1..10}; do rm -f hadoop-cmf-hive-HIVEMETASTORE-nn1.testhdp.com.log.out.$i;done
1、list_sys_status.sh 显示系统使用的以下信息： 主机名、IP地址、子网掩码、网关、DNS服务器IP地址信息
森哥/洋哥hadoop系列，非常适合初学者： Hive 元数据表结构详解 HDFS学习：HDFS机架感知与副本放置策略 Yarn【label-based scheduling】实战总结（二） Yarn
HDFS是Apache Hadoop的分布式文件系统，由NameNode和DataNode组成。在HDFS中，NameNode是HDFS的主要组件之一，它负责维护文件系统的命名空间和访问控制信息。同时，NameNode也负责管理所有DataNode节点的元数据信息，包括文件和目录的层次结构，文件块的位置信息以及访问控制列表等。因此，NameNode是整个HDFS系统的中心控制器。
将hadoop在Linux中的安装文件解压缩一份。并将此bin目录中的文件覆盖掉解压缩文件中的bin目录。
面对各行各业日益增长的数据量，普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限，那么增加机器的方式是否可行？答案是肯定的，于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起，并隐藏细节，让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别，但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
考虑到多数场景是迁移整个Hive数据库，该篇文章只介绍迁移的第二种，即元数据及Hive数据全量迁移。
本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1：当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 •NameNode •DataNod
使用Sqoop抽取MySQL数据到Hive表时，抽取语句正常执行在数据Load到Hive表时报“Operation category READ is not supported in state standby”，执行的Sqoop抽数脚本如下：
已获取自动化工具包，并上传到服务器完成解压，得到完整的软件文件夹tsdbtool。已下载依赖：GCC-7.3.0、CMake-3.5.2的源码包，放到tsdbtool文件夹下的postgresqlDep文件夹中，下载地址见表2。已获取PostgreSQL的源码包或者RPM包，并上传到自动化工具tsdbtool目录下。根据实际环境，完成安装
1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
我猜很多接触 K8S 的同学应该都是运维的同学为主，一般上来说，运维的同学写 Shell 显然是比 Java 程序员专业的，但是当大数据遇到 K8S 的时候，搞大数据的同学还在每条 kubectl 去操作实在是太浪费时间了。 在我学习的过程中，我会创建很多临时的 Pods，测试完其实这些 Pods 就没用了，或者说 Status 是 Error 或者 Complete 的 Pods 已经不是我学习的对象，想删掉，所以 kubectl get pods 的时候想显示少一点。 简单的办法就是用 Alias 来封装一下各种状态的显示。
命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1. ls 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls /dir hadoop fs -ls -R /di
因为测试需求，需要将各个开源平台整合到一个大的平台中，所以引入了hue，具体操作步骤如下： 此次引入了有postgre，hive，phoenix，hbase，yarn，hdfs
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。IBM 的这篇文章：《Flume NG：Flume 发展史上的第一次革命》，从基本组件以及用户体验的角度阐述 Flume OG 到 Flume NG 发生的革命性变化。本文就不再赘述各种细枝末节了，不过这里还是简要提下 Flume NG （1.x.x）的主要变化:
HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统，两者适用的场景不同，HDFS适用于大文件存储，HBASE适用于大量小文件存储。本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的，也可以说是block策略。
本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群中获取所有Hive表的分区数、小文件数量、表大小。
Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以自由组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的分隔符（列分隔和行分隔），Hive就可以解析数据。
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。
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume
【讲在前面】 Hadoop完全分布式集群的搭建需要多台虚拟机，每台虚拟机单独安装配置比较麻烦，因此我们可以在VMware中创建一个虚拟机后完成公共的基础配置然后直接创建完整克隆，这样效率比较高。 Hadoop完全分布式集群的搭建是典型的主从架构，即一台master节点多台slave节点，这里我采用三台虚拟机，一台作为master节点，另外两台作为slave1节点和slave2节点。
概述 HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统的简称。HDFS被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。DFS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。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop
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。
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念，对其架构的描述，并指导如何使用它，以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之，Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目，可以安装在一组标准机器上，以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来，Hadoop已经非常成功，因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中，并对
Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的。在计算逻辑和所需数据接近这一点上，并行计算分区后进行汇总。
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中，已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop，Hive，HBase等组件的环境配置过程。本篇，就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
172.18.4.126 node1 172.18.4.188 node2 172.18.4.71 node3 172.18.4.86 node4
对Map的结果进行排序并传输到Reduce进行处理 Map的结果并不是直接存放到硬盘,而是利用缓存做一些预排序处理 Map会调用Combiner，压缩，按key进行分区、排序等，尽量减少结果的大小 每个Map完成后都会通知Task，然后Reduce就可以进行处理。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
在了解hdfs负载均衡时，需要获取DataNode情况，包括每个DataNode磁盘使用情况，获取到数据不均衡，就要做负载均衡处理。做负载均衡就要考虑热点数据发送到哪里去，集群服务器配置是否相同，机架使用情况等。
文章目录 1. HDFS 简介 2. HDFS起源发展 3. HDFS设计目标 4. HDFS应用场景 5. HDFS重要特性--主从架构 6. HDFS重要特性--分块存储机制 7. HDFS重要特性--副本机制 8. HDFS重要特性--namespace 9. HDFS重要特性--元数据管理 10. HDFS重要特性--数据块存储 1. HDFS 简介 HDFS（ Hadoop Distributed File System ），意为：Hadoop分布式文件系统。是Apache Hadoop核心组件之
近一直在自学Hadoop，今天花点时间搭建一个开发环境，并整理成文。 首先要了解一下Hadoop的运行模式： 单机模式（standalone） 单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下 所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何 Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程
HDFS的元数据信息存储在NameNode数据目录（由配置项“dfs.namenode.name.dir”指定）中的FsImage文件中。standby NameNode会周期将已有的FsImage和JournalNode中存储的Editlog合并生成新的FsImage，然后推送到active NameNode的数据目录。这个周期由HDFS的配置项“dfs.namenode.checkpoint.period”指定，默认为3600秒，即1个小时。如果active NameNode数据目录的FsImage没有更新，则说明HDFS元数据合并功能异常，需要修复
当我们的集群数量比较多的时候，那么对集群的管理，就变得异常复杂了。因此我们需要采取对整个集群采取集中管理的方式。
在将新节点添加到HDFS之前，必须先为其配置必要的软件和硬件。在新节点上安装Hadoop软件包，并确保其与现有Hadoop集群版本相同。确保新节点的硬件配置与集群中其他节点相似。建议使用相同的操作系统和硬件配置。
Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
光从字面上来理解，很容易让一些初学者先入为主的认为：SecondaryNameNode（snn）就是NameNode（nn）的热备进程。其 实不是。snn是HDFS架构中的一个组成部分，但是经常由于名字而被人误解它真正的用途，其实它真正的用途，是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份，并减少namenode重启的时间。对于Hadoop进程中 ，要配置好并正确的使用 snn，还是需要做一些工作的。hadoop的默认配置中让 snn进程默认运行在了 namenode 的那台机器上，但是这样的话，如果这台机器出错，宕机，对恢复HDFS文件系统是很大的灾难，更好的方式是：将snn的进程配置在另外一台机器 上运行。
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
hdfs 全称：Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统
HDFS 是 Hadoop Distrbute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。 HDFS 文件系统的容量 理解： 将多个节点的容量汇总到一起拼接成一个大的文件系统， 在一个节点上传数据，在其他的节点上都能够访问使用。
一、埋点数据生成模块 1. 事件日志格式及字段含义 2. 启动日志格式及字段含义 3. 说明
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（1MB大约等于一百万字节）、GB（1024MB）、TB（1024GB），一直向上攀升，目前，PB（等于1024TB）级的数据系统已经很常见，随着移动个人数据、社交网站、科学计算、证券交易、网站日志、传感器网络数据量的不断加大，国内拥有的总数据量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）级别。
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