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关键词

测试

来源:http://www.uml.org.cn 一.测试简述 测试包括2部分:基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 的基本功能和的导入导出对SQL任务、NoSQL b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和加密功能 是否具备高可用的机制,防止机器的失效带来的任务失败以及丢失 是否能够支持机器快速滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力 Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比性能 ? 三.测试工具 Ⅰ).单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低,但无法全面衡量性能 ? Ⅱ).综合测试 覆盖面广,可以较全面测试衡量不同类型任务的性能,通用性好 ? b).测试领域:零售商 c).负载类型:离线分析 d).类型:结构化、半结构化、非结构化 四.测试用例 Ⅰ).基准测试用例 主要是从性能的角度衡量,包括生成、负载选择和明确测试指标等内容

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HDP搭建

一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具,Ambari已支持Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive 提供Web UI进行可视化的集群管理,简化了的安装、使用难度。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql,也可以自定义使用其他库,此处选用mariadb,便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server mysql-connector-java systemctl start mariadb mysql -uroot password "mysqladmin" 登录库后我们采用root登录 d.配置本地

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    CDH搭建

    一、概述 Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持Hadoop组件,包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了的安装、使用难度。 生成密钥对 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在cm-server安装库 " 登录库后我们采用root登录 e.java环境配置 如果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk,此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化

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    技术栈

    技术栈 下面自底向上介绍各个层的主要项目。 1 采集层和传输层 ? 采集层 Sqoop 在hadoop和关系型库之间转换。 Kafka 消息队列,一个分布式流。 RocketMQ 阿里巴巴开源的消息队列。 2 存储层 ? Ignit是一个以内存为中心的分布式库,缓存和处理,用于事务,分析和流式工作负载,在PB级别的上提供接近内存速度访问。 Kudu Kudu是cloudera开源的运行在hadoop上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性,运行在一般的商用硬件上,支持水扩展,高可用,目前是Apache Hadoop 它能在亚秒内查询巨的Hive表。 Druid 为监控而生的库连接池。

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    架构+ETL

    抽取:把不同的抓取过来,存到某个地方。例如:网络爬虫。 清洗:过滤那些不符合要求的或者修正之后再抽取。 清洗包括以下几种不符合要求的: 1、不完整的缺失需要不全才能写入仓库。 2、错误的:格式错误,日期越界,或者多了一个空格等。 3、重复的:重复记录的所有字段都要去重。 2 架构 ? 首先,对于做开发而言,的监控与报警和管理不归我们管,主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看基础。 另外还有HBase,可以称作中的库。Kafka的话一般会跟Flume作为一个组合。调度层,就是把计算层的计算放到调度层运行。如前面讲的小案例,就是把mapreduce放到yarn上面去运行。 计算层,就是对的处理运算。 接着看应用。元管理。这边的元要存储到关系型库中。作业管理,就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。

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    Cloudera 介绍

    Cloudera Manager:简称CM 是为了便于在集群中进行Hadoop等处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark等服务的安装配置管理做了极的简化 它是Hadoop集群的软件分发及管理监控,通过它可以快速地部署好一个Hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。 ? 2、日志采集及检索:对于一个规模的集群,CM提供了日志的收集功能,能够通过统一的界面查看集群中每机器、各项服务的日志,并且可以根日志级别进行检索。 四、集成功能 1、安全配置:为了方便Hadoop与原有身份认证系统如AD、LDAP等的集成,CM只需在界面上配置即可完成。 4、审计:支持对的审计和访问 5、安全集成向导:启动Kerberos集成和外部安全认证集成,如支持通过内部库和外部服务进行用户认证。

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    CDH 6.2 搭建

    准备虚拟机(根自己的系统资源分配虚拟机资源) 操作系统 CPU 内存 硬盘 hostname ip 角色 CentOS(64位) 2vCPU 16GiB 800GiB manager 192.168.124.100 参考:sysctl修改内核参 重启不生效: https://blog.csdn.net/ygtlovezf/article/details/79014299 8. 为保证防火墙、虚拟机参修改后生效,各节点机器需要重启 reboot 12. ; hive中的元 CREATE DATABASE metastore DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; GRANT ALL ON metastore 和上面设置的对应的库的密码保持一直 /opt/cloudera/cm/schema/scm_prepare_database.sh mysql cmserver cmserveruser Yyf5211314

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    剖析

    我在一次社区活动中做过一次分享,演讲题目为《架构技术选型与场景运用》。 在演讲中,我主要分析了架构的生态环境,并主要以源、采集、存储与处理四个方面展开分析与讲解,并结合具体的技术选型与需求场景,给出了我个人对的理解。 是一个整体的生态系统,内容涵盖非常丰富,涉及到处理过程的诸多技术。在这些技术中,除了一些最基础的框架之外,针对不同的需求场景,也有不同的技术选择。这其中,显然有共性与差异性的特征。 的核心功能 从工程师的角度看,决定整个关键质量的不外三方面: 采集 存储 处理 至于系统监控、资源协调、部署运维及其他管理功能都是整个生态环境中不可缺少的拼图 然而,作为源而言,情况则相反,若允许更改,采集过程就会变得更复杂。 一种简单的应对办法是采用直连的形式。

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    下的治理

    治理是指从使用零散变为使用统一主、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合治理、从尝试处理主混乱状况到主井井有条的一个过程。 相比传统仓时代,进入Hadoop集群的更加的多样、更加的复杂、量更足,这个仓时代都没有处理好的事情,如何能够在时代处理好,这是所有应用者最最期盼的改变,也是建设者最有挑战的难题 治理涉及的IT技术主题众多,包括元管理、主管理、质量、集成、监控与报告等。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 治理是专注于将作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除的不一致性,建立规范的应用标准,提高组织质量,实现广泛共享,并能够将作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、 物流IT圈 泛物流行业IT知识分享传播、从业人士互帮互助,覆盖快递快运/互联网物流/城配/即时配送/3PL/仓配/货代/冷链/物流软件公司/物流装备/物流自动化设备/物流机器人等细分行业。

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    的现实思考

    “目前我们正在规划我们新一代的智能;这几年以来,我们也一直在尝试做一个足够强来高效支持内外部的应用;我们也在不断调研全球最新的技术和产品。 总之,我们希望这个能把一切都管起来,把一切关于、项目和工程的信息都管起来。使用者只需要在这个上就能获得关于的一切信息,并能够获得各种运用的能力。这可以说是的终极理想。 可能很多人也认为“湖”只是一种过渡,我们还在等待更强管理和治理的技术、工具、和方法论的出现。 设计哲学的重构 面对,在和技术都失控的情况下,考虑如何强加对的控制和提高驾驭的能力都很可能是徒劳的。 拥抱不完美: “首先,我们必须承认我们的无知和无能,放弃去构建一个全知全能的的理想。我们需要思考要管什么,更重要的是不管什么。

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    免费有哪些?

    免费有哪些? 昨天(5月28号)由社科文献出版社初版的《蓝皮书:中国发展报告No.2》正式发布了。以“化万物 智在融合”为主题的中国国际产业博览会也京举行中。 基本可以预见,在接下来的一段时期内关于应用开发又将进入到一个新的阶段。 现在市面上围绕的应用开发如火如荼,比如,企业级处理开发、政务的开发、智慧交通开发等。 这些处理的开发从技术角度上来说都是偏向于底层的,开发难度之真不是三两个人就可以搞得定的。 image.png 我接触的时间其实不是很久,也就是从去年开始接触的,算是我这个小圈子里比较早倒腾方面东西的人之一吧。前几天有人问是否有免费的可以玩一下。 image.png 免费的也不能说是没有,如果仅仅是作为个人爱好研究一下倒是可以找来一些免费版本的玩一下的,当然作为企业或者一些应用的,自然是需要花价钱购买更为专业的版本的。

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    DKHadoop架构详解

    的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这需要存储和分析的挑战。Hadoop作为一个开源的分布式并行处理,以其高拓展、高效率、高可靠等优点越来越受到欢迎。 这里就通过快DKhadoop为家详细介绍一下hadoop架构内容。 目前国内的商业发行版hadoop除了快DKhadoop以外还有像华为云等。 DKH通用计算.jpg 1、快Dkhadoop,可以说是集成了整个HADOOP生态系统的全部组件,并对其进行了深度优化,重新编译为一个完整的更高性能的通用计算,实现了各部件的有机协调 因此DKH相比开源的,在计算性能上有了非常高的提升。 3、快DKhadoop商业发行版还是保持了开源系统的优点的,可以与开源系统100%兼容。对于那些基于开源开发的应用并不需要经过改动同样可以在dkhadoop上高效运行。

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    架构的组成

    是什么?有哪些组成? 01 是指以处理海量存储、计算及不间断流实时计算等场景为主的一套基础设施。 02 典型架构 ? 由上到下,可分为三个部分:搜集、处理、输出与展示。 -1 采集 将应用程序发作的和日志等同步到系统中,由于源不同,这里的同步系统实际上是多个相关系统的组合。 -2 处理 这部分是存储与核算的核心,同步系统导入的存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等读取 HDFS 上的进行核算,再将计算结果写入 HDFS。 ? -3 输出与展现 核算发生的还是写入到 HDFS 中,但应用程序不能到 HDFS 中读取,所以有必要要将 HDFS 中的导出到库中。

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    安全认证 -- Kerberos

    前言 自从2018年升级,Hadoop/Kafka从此被Kerberos立体环绕,虽然知道kinit/kdestory/klist命令,但是每次执行都感觉云里雾绕,尤其是对接租户的时候,多次陷入尴尬的境地 Kerberos是一种由MIT(麻省理工学)提出的一种网络身份验证协议,个人认为可以类比https去理解。 在的应用中,可以给不同的资源添加不同的权限,例如HDFS的访问、kakfa的topic读写,必须带有对应权限的principal和对应的"密码"去访问。 hostname@REALM keytab每个principal的配套密码,可代替手动输入密码 krb5.conf记录KDC的host与定义realm规则的配置文件 例如: 你的hadoop有十主机

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    剖析采集

    采集的设计,几乎完全取决于源的特性,毕竟源是整个蓄水的上游,采集不过是获取水源的管道罢了。 在转换的过程中,需要针对具体的业务场景对进行治理,例如进行非法监测与过滤、格式转换与规范化、替换、保证完整性等。 但是在下,由于源具有更复杂的多样性,采集的形式也变得更加复杂而多样,当然,业务场景也可能变得迥然不同。下图展现了比较典型的采集架构: ? 但是在场景下,这些看似无用的历史又可能是能够炼成黄金的沙砾。因而需要实时将RDB的同步到HDFS中,让HDFS成为备份了完整的冗余存储。 场景3:源为视频文件,需提取特征。 针对视频文件的处理,需要在Extract阶段加载图片后,然后根某种识别算法,识别并提取图片的特征信息,并将其转换为业务场景需要的模型。

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    剖析分析

    无论是采集,还是存储,都不是的最终目标。失去处理环节,即使珍贵如金矿一般的也不过是一堆废铁而已。 毕竟,多企业内部的处理系统,在进入时代之前,多以SQL形式来访问存储的体上,SQL是针对MapReduce的包装,例如Hive、Impala或者Spark SQL。 场景2:Airbnb的 Airbnb的也根业务场景提供了多种处理方式,整个的架构如下图所示: ? Spark集群则为Airbnb的工程师与科学家提供机器学习与流处理的的整体结构 行文至此,整个系列的讲解就快结束了。 从左到右,经历源、采集、存储和处理四个相对完整的阶段,可供的整体参考。

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    剖析存储

    作为一种资产,若少了存储,就成了无根之木,失去了后续挖掘的价值。在小时代,受存储容量与CPU处理能力限制,在现在看来相当小的,在当时其实也可以认为是“”了。 但真正得到业界关注,则是其后多年的事情了。其中最重要的发酵素则是2003-2006年Google发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文。 这就引出了存储的一个重要特征: 相同的业务会以多种不同的表现形式,存储在不同类型的库中,形成polyglot-db这种产生冗余的生态环境。 存储就是工程师手中的工具百宝箱,你需要熟悉各种工具的利弊,他们擅长处理的场景,然后再将好钢用在刀刃上,以求最性的发挥工具的潜力。 记住,在中,不是驱动而是业务场景驱动你对存储的技术决策。

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