一， Spark的运行模式讲解 Spark运行模式有很多种，本文主要是将local，Standalone，yarn。因为平时生产中用的最多的也是yarn，所以，我们后面也重点讲解基于yarn的。其实，原因很简单，集群服务角色越多，越难运维，所以，统一调度系统，也是降低运维难度，减少故障源。 1， local模式 这种模式，主要是用来简单的逻辑验证类的，也可以进行对Spark应用进行debug。实际生产中我们可以用client模式进行验证性测试。使用方法很简单，我们只需要指定Master
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1（一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包） master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器
版权声明：本文为王小雷原创文章，未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/80700530
Apache Hadoop 3.0.0在前一个主要发行版本（hadoop-2.x）中包含了许多重要的增强功能。 这个版本通常是可用的（GA），api稳定性和质量已经到了可以再生成中使用的步骤。 一 概
前人种树，后人乘凉。本文基于社区pr：https://github.com/apache/hudi/pull/3771 ，新增一些其他配置项以完成本场景下的hudi → hive metastore元数据同步问题。
大白话，Hadoop是个存储数据，计算数据的分布式框架。核心组件是HDFS、MapReduce、Yarn。
1， kylin是什么？为什么需要？ Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc.
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。
本文主要讲解一下iceberg数据湖在微软云azure上面的部署方案，采用的方案是通过hadoop的api写入azure，和之前写入hdfs没有太大区别，只需要配置一下hadoop的配置文件即可。iceberg这里不需要做任何改动。目前支持Azure Blob Storage 和 Azure Data Lake Storage Gen2。此外着重说明一下，azure仅支持hadoop 3.2 以上的版本，否则的会报错 java.io.ioexception no filesystem for scheme : abfss.
原文链接：批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
一、 准备环境 1， 安装简介 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) 本系列教程所有ja
4.使用ozone fs -cp命令复制文件的速度非常慢，因为只有一个客户端会在系统之间下载和上传文件。为了提升性能，需要让集群通过多个服务器并行地将文件直接从源移动到目标。
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。
CDH5中的Hive版本是1.1，而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多，比如支持全新的ACID v2机制，并且底层使用Tez和内存进行查询，相比MR的方式性能提升超过10倍，支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新，对于老的CDH5用户升级到CDP7，会需要对于Hive3有足够的了解与准备，才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性，架构，以及语法改造说明。
Atlas官网没有提供Atlas的安装包，需要下载Atlas的源码后编译安装，下载Atlas源码需要登录Atlas官网下载Atlas：https://atlas.apache.org/#/Downloads,选择2.1.0版本：
本文将介绍如何在基于Ubuntu的系统上安装多节点Hadoop 3.1.1集群，作者将在Ubuntu 18.04.1上安装一个包含HDFS的三节点Hadoop集群。
因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
或者 ./runRemoteCmd.sh '~/och200/zookeeper/bin/zkServer-initialize.sh --myid=1' zoo
解压apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 到/usr/local/src下，并且将其重命名为hive
12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
Flink可以运行在所有类unix环境中，例如：Linux，Mac OS 和Windows，一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境，后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境，使用的是Centos7.6版本，JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8)，本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置，不再从零搭建Centos系统，另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建，如果你目前已经有对应的基础环境，可以忽略本小节，Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
首先需要准备好Java运行环境和Hadoop环境，Hadoop搭建可以参考如下文章：
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用户分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系 本文结构 首先，我们来分别部署一套hadoop、hbase、hive、spark，在讲解部署方法过程中会特殊说明一些重要配置，以及一些架构图以帮我们理解，目的是为后
本文主要讲解了Hadoop集群环境的搭建过程，实际应用中应该不会这样做，而是通过一些管理工具进行安装，比如可视化安装：Ambari。
在YARN中，不管是ApplicationMaster（后面均简称AM），还是一般的container（例如MR中的map任务、reduce任务；Spark中的executor或者Flink中的TaskManager），都有各自的启动上下文（ContainerLaunchContext）。
1）hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk)，可以添加到最后：
大数据迅速发展，但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍，虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助，未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。
yum install autoconfautomake libtool cmake
--driver-class-path "$yarn_client_driver_classpath" \
或者 链接:https://pan.baidu.com/s/1JdPCMMEq178hXV5V4Ild3Q 密码:03l1
http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/
1.非root用户连接mysql服务时，报如下错误， ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动，启动mysql服务时候，一直失败，sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。 2.安装hive和mysql完成后，将mysql的连接jar包拷贝mysql-connector-java-x.x.xx-
Ozone 是 Hadoop 的分布式对象存储系统，具有易扩展和冗余存储的特点。Ozone 不仅能存储数十亿个不同大小的对象，还支持在容器化环境（比如 Kubernetes）中运行。Apache Spark、Hive 和 YARN 等应用无需任何修改即可使用 Ozone。Ozone 提供了 Java API、S3 接口和命令行接口，极大地方便了 Ozone 在不同应用场景下的使用。
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
数据量大Volume 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位可以达到P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)级别。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值"提纯"，是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
设置完毕后，ssh localhost 不提示输入密码就表示已经设置好了公钥验证登陆
http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554
HBase是基于HDFS之上的，也可以采用存储本地模式，HBase是分布式数据库，将数据分为多份，同时是面向列的数据库，是bigtable的实现。
你需从公布页面获得MapReduce tar包。若不能。你要将源代码打成tar包。
本文介绍了Hadoop在Windows系统上的部署、配置和常见问题解决方案。主要包括Hadoop在Windows系统上的安装、配置和优化，以及在使用过程中可能遇到的错误和解决方案。通过本文，读者可以了解到Hadoop在Windows系统上的部署和配置方法，以及如何解决在使用过程中遇到的问题。
版权声明：本文为王小雷原创文章，未经博主允许不得转载 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/80960326
在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作，这时又不想将该节点添加到CDH/CDP集群中管理，本篇文章主要介绍如何在集群外节点不通过CM部署一个Gateway节点。
1、一般地，从Windows本地的Eclipse提交程序到yarn，会报如下错误： Diagnostics: Exception from container-launch. Container id: container_1526537597068_0006_02_000001 Exit code: 1 Exception message: /bin/bash: line 0: fg: no job control Stack trace: ExitCodeException exitCode=1: /
/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz
Sqoop是一个用来将Hadoop（Hive、HBase）和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
1、Hadoop的主要应用场景： a、数据分析平台。 b、推荐系统。 c、业务系统的底层存储系统。 d、业务监控系统。 2、开发环境：Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统)。 使用技术：hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等。Hdfs为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。 此
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
