在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种,前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业,本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非Kerberos集群提交Spark作业。
自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库、blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析,并且产生的数据量非常巨大!有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要,只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业的方式有多种,前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》,本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群,本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍,如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
前面Fayson介绍了多种方式在CDH集群外的节点向集群提交Spark作业,文章中均采用Spark1来做为示例,本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。
Dlink 为 Apache Flink 而生,让 Flink SQL 更加丝滑。它是一个 交互式的 FlinkSQL Studio,可以在线开发、预览、校验 、执行、提交 FlinkSQL,支持 Flink 官方所有语法及其增强语法,并且可以同时对多 Flink 实例集群进行提交、停止、SavePoint 等运维操作,如同您的 IntelliJ IDEA For Flink SQL。
我们在Flink重点难点:状态(Checkpoint和Savepoint)容错与两阶段提交一文中对Flink的Checkpoint做过详细的介绍。
在eclipse中写mapreduce程序, 引用第三方jar文件, 可以利用eclipse Hadoop插件直接run on hadoop提交, 很方便. 不过插件版本要和eclipse匹配, 不然总是local执行, 在50070是没有job产生的.
DistributedCache是hadoop框架提供的一种机制,可以将job指定的文件,在job执行前,先行分发到task执行的机器上,并有相关机制对cache文件进行管理。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》,同时Flink也提供了SQL Client的能力,可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群,而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成,主要有如下两个目的:
一旦数据仓库开始使用,就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定,需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分,它不
在CDH集群外的节点向集群提交MapReduce作业的方式有多种,前面Fayson介绍了《如何跨平台在本地开发环境提交MapReduce作业到CDH集群》和《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》,本篇文章主要介绍如何在Kerberos集群使用Oozie API接口向集群提交Java作业。
原文地址:http://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/73382034
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据,这样的目的是方便快速调试,而不用每写一行代码或者一个方法,一个类文件都需要打包成jar上传到linux上,再扔到正式的集群上进行测试,像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的,当然功能测试之后,我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题,这个在local模式是没法测的,还有集群运行的调优参数,这些都可以在正式仍到集群时验证。 一个样例代码如下: 如何在spark中
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三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 (1)Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统,其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图(DAGs),协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp,及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。 第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器,通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器,按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间(如每小时执行一次)或数据可用性(如等待输入数据完成后再执行)连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象,批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业,这样可以更好地简化操作控制。 (2)为什么需要Oozie
目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势,我们在本文中来分析下,Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。
Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架(如图 1 所示)使用 Oozie协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调,您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。您可以使用 Oozie bundle系统提交或维护一组协调应用程序。作为本练习的一部分,Oozie 运行了一个 Apache Sqoop 作业,以便在 MySQL数据库中的数据上执行导入操作,并将数据传输到 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中。可以利用导入的数据集执行 Sqoop合并操作,从而更新较旧的数据集。通过利用 UNIX shell 操作,可从 MySQL 数据库中提取用来执行 Sqoop 作业的元数据。同理,可执行 Java操作来更新 Sqoop 作业所需的 MySQL 数据库中的元数据。
MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序。这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛。
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
【Flink】第四篇:【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
Oozie是基于Hadoop的作业调度工具,工作流引擎,在实际工作中,遇到对数据进行一连串的操作的时候很实用,不需要自己写一些处理代码了,只需要定义好各个action,然后把他们串在一个工作流里面就可以自动执行了。但Oozie在实际生产过程中,也会有单点故障问题,所以我们也需要考虑部署多个Oozie Server从而实现Oozie的HA。Oozie的HA是Acive-Active的模式,通过负载均衡如HAProxy来实现。本篇文章中主要讲述如何启用Oozie Server的HA。
YARN的队列默认支持ACL的功能,即可以控制哪些用户/组可以提交任务到指定队列,也可以控制哪些用户/组可以管理该队列的作业(删除作业)。通过YARN Queue Manager UI可以界面化配置YARN的资源队列,队列权重,队列资源,以及队列的ACL等。本文主要讲述如何在CDP DC 7.0.3集群上使用YARN Queue Manager UI来控制队列的ACL。
SAP HANA扩展应用程序服务(SAP HANA XS)提供了一组服务器端JavaScript应用程序编程接口(API),可配置应用程序与SAP HANA进行交互。
前面Fayson介绍了《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》和《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》,本篇文章主要介绍如何使用Oozie Client API向非Kerberos环境的CDH集群提交Shell Action工作流。
涂小刚,微信高级开发工程师,负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君,腾讯云后台高级开发工程师,负责腾讯云原生系统开发及建设。 前言 架构转型,拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设,Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外,另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率,其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架(例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等)都需要专门定制化开
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
Concourse CI是一个现代的,可扩展的集成系统,旨在通过可组合的声明性语法自动测试管道。
GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力,包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能, 为了让用户更好的管理元数据信息,同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理,用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据,也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情,从而更多关注于业务逻辑的实现。
在运行 Flink 应用程序时,JVM 会随着时间的推移加载各种类。 这些类可以根据它们的来源分为三组:
在当今的大数据时代,数据的处理和分析已经成为企业发展的必要条件之一。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架,已经成为后端大数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何在后端使用Hadoop进行大数据处理,包括Hadoop的安装和配置以及如何使用Java编写MapReduce作业。
ChunJun(原FlinkX)是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具,既可以采集静态的数据,比如 MySQL,HDFS 等,也可以采集实时变化的数据,比如 binlog,Kafka等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSql所有语法和特性的计算框架。
上篇了解 hive 的一种查询优化方案,可以通过分区表尽量避免查询扫描全表,提高查询时效。这篇我们讨论使用另外一种优化手段 -把查询检索交给专业的组件去执行。
本文将通过一个简单,并且具有典型代表的例子,描述如何使用EMR产品中的Hue组件创建工作流,并使该工作流每天定时执行。
mapreduce的配置文件为:mapred-site.xml。配置内容分为配置MapReduce运行程序、配置History-Server。
Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业,见“入门”一章。
第1章 引言 1.1 编写目的 对关于hadoop的文档及资料进行进一步的整理。 1.2 相关网站 毋庸置疑 http://hadoop.apache.org/ 国内 http://www.hadoopor.com/ 专门研究hadoop的,《hadoop开发者》由该站创办,已发4期 中国云计算论坛hadoop专区; http://bbs.chinacloud.cn/showforum-16.aspx 中科院计算所办的hadoop:http://www.hadooper.cn/
本文将使用oozie组件自带的例子,详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。
Flink提供了两种在yarn上运行的模式,分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式,本文分析两种模式及启动流程。
摘要:本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 ChunJun 的实践分享。内容包括:
下载docker镜像 首先下载需要使用的五个docker镜像 docker pull bde2020/hadoop-namenode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-datanode:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:1.1.0-hadoop2.7.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-historyserv
ChunJun(原 FlinkX)是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具,既可以采集静态的数据,比如 MySQL,HDFS 等,也可以采集实时变化的数据,比如 binlog,Kafka 等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSql 所有语法和特性的计算框架。
Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets. Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL table.
Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 是运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System)。
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件(如 CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
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 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成,Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求,Fayson本文使用的是Hive2.2.0版本做测试,具体版本的
目前 Flink 社区正如火如荼的发展,但苦于没有一款适合 Flink SQL 界面化开发的工具,于是增加了 Flink 的门槛与成本。虽然官方提供了 SQL Client,但仍有很多局限与不方便。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local,Standalone,yarn,mesos),所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一,打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程,你需要将它们和你的应用一起打包,目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的,需要创建一个assembly jar或者super jar,这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
Dlink 是一个基于 Apache Flink 开发的 FlinkSQL Studio,可以连接多个 Flink 集群实例,并在线开发、执行、提交 FlinkSQL 语句以及预览其运行结果,支持 Flink 官方所有语法并进行了些许增强。
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