在每一个节点上安装hive,每一个hive是拥有一套自己的元数据,每个节点的库,表就不统一。所以安装一个MySQL让其他的节点都连接这一个MySQL。
Centos 7+CDH5.7.2全部署流程 一、前期准备 1、虚拟机配置 这个配置是我在网上看到的,我就借用了这个配置: 主节点:8g内存、硬盘80g 从节点:2g内存、硬盘80g 安装系统的时候,我建议将IP和主机名都给配置好,这样就省的在系统中进行配置了,当然下面也有在系统中配置的方法。 所以如果你要使用虚拟机来完成这个配置的话,那么,你的主机的配置内存就不能低于16G了。而且还要找一个盘符较大的磁盘空间,不然到后面操作CDH的时候会很尴尬,我第一次就被卡在了硬
Zeppelin是一个基于Web的笔记本,可以直接在浏览器中编写代码,对数据进行查询分析并生成报表或图表,做出数据驱动的、交互、协作的文档,并且可以共享笔记。Zeppelin提供了内置的Apache Spark集成,提供的功能有:
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。
下载地址:https://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-latest.tar.gz
此方案为暂定方案,有可能会变更。如果直接使用CDH会更加方便,但是如果进行自行配置,需要做实验。
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始,本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群(HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等),以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
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(此处使用OpenJDK8U-jdk_x64_linux_hotspot_8u302b08.tar)
2. 环境配置 2.1 基本配置(本配置在CM机器上操作,其他机器秩序操作 前三步) (1) 修改network (修改计算机标示名)
前提:所有cdh相关安装文件均放在master节点(cdh节点)的/root/cdh目录下
本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程,特别注意一下MySQL数据库的连接串!
工欲善其事必先利其器,在经过大量的理论学习以后,需要有一个本地的研发环境来进行练手。已经工作的可以不依赖于公司的环境,在家也可以随意的练习。而自学大数据的同学,也可以进行本地练习,大数据是一门偏实践的学科,在找工作之前进行一些实践操作,也更利于对大数据知识的理解。
这个错误一般发生在mysql 5.7以及 5.7以上的版本中,其原因是mysql的默认配置中,sql_mode="ONLY_FULL_GROUP_BY" 这个配置严格执行了 'SQL92标准',
第一种方式: derby版hive (不推荐) 默认使用derby(数据库)维护元数据 此版本,每个节点自己独立维护一个derby数据库,所以在节点1添加了数据库,在节点2 无法查看 第一步:查看
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台,设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合,让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据,这些数据来源就是hdfs上,hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
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。
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CDH 全称 Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,是 Cloudera 公司提供的一个 Apache Hadoop 发行版。CDH 将 Hadoop 与其他十几个关键的开源项目集成,并且加入了集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能。通过 CDH 可以使集群的安装从几天的时间缩短为几个小时。
ansible是常用的运维工具,可大幅度简化整个部署过程,接下来会使用ansible来完成部署工作,如果您对ansible还不够了解,请参考《ansible2.4安装和体验》,部署操作如下图所示,在一台安装了ansible的电脑上运行脚本,由ansible远程连接到一台CentOS7.7的服务器上,完成部署工作:
除了常见的standalone模式,Flink还支持将任务提交到Yarn环境执行,任务所需的计算资源由Yarn Remource Manager来分配,如下图(来自Flink官网):
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。ClickHouse最初是一款名为Yandex.Metrica的产品,主要用于WEB流量分析。ClickHouse的全称是Click Stream,Data WareHouse,简称ClickHouse。
hive安装包scp在所有需要安装impala的节点上,因为impala需要引用hive的依赖包。
Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。
Apache DolphinScheduler(以下简称:DS)是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。本篇文档主要介绍如何搭建DolphinScheduler集群并与安全的CDH集群集成。
tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
【大数据搭建HDP3.x】Ambari2.7.4+HDP3.1.4离线搭建教程(上)
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:
这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊,毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= =
Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
for i in {1..3}; do scp /root/.ssh/authorized_keys root@slave0$i:/root/.ssh/authorized_keys; done
在经过几天MapReduce的学习之后,我们总算是来到了Hive阶段。本篇博客小菌将为大家带来Hadoop组件之——Hive的介绍! 首先在开始之前,再让我们通过一张熟悉的图片来回顾一下Hadoop生态系统的组成部分!
三、使用Oozie定期自动执行ETL 1. Oozie简介 (1)Oozie是什么 Oozie是一个管理Hadoop作业、可伸缩、可扩展、可靠的工作流调度系统,其工作流作业是由一系列动作构成的有向无环图(DAGs),协调器作业是按时间频率周期性触发的Oozie工作流作业。Oozie支持的作业类型有Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp,及其Java程序和shell脚本等特定的系统作业。 第一版Oozie是一个基于工作流引擎的服务器,通过执行Hadoop Map/Reduce和Pig作业的动作运行工作流作业。第二版Oozie是一个基于协调器引擎的服务器,按时间和数据触发工作流执行。它可以基于时间(如每小时执行一次)或数据可用性(如等待输入数据完成后再执行)连续运行工作流。第三版Oozie是一个基于Bundle引擎的服务器。它提供更高级别的抽象,批量处理一系列协调器应用。用户可以在bundle级别启动、停止、挂起、继续、重做协调器作业,这样可以更好地简化操作控制。 (2)为什么需要Oozie
Fayson在之前的文章中介绍过《如何在Redhat7.4安装CDH6.0.0_beta1》,但当安装CDH并分发Parcel时,浏览器端会报错Parcel的hash校验失败,具体错误如下图所示。
开发环境: jdk:Jdk1.8 Scala:2.11.8 CDH6.2.1: zookeeper-3.4.5-cdh6.2.1、hadoop-3.0.0-cdh6.2.1,hive-2.1.1-cdh6.2.1、hue-4.3.0-cdh6.2.1 Sqoop:sqoop-1.4.7-cdh6.2.1 Mysql:5.7 Zeppelin:0.8.0
注意,配置是根据之前安装Linux时生成的以太网配置修改的,这里将IP地址改成了 192.168.232.129
本篇文章主要介绍如何在CDP7.1.6集群中配置SMM(Streams Messaging Manager)服务。它为Kafka集群提供了一个监控仪表板。在CDH6中安装该服务需要部署parcel包和安装节点软件包管理器,而在CDP7中则不需要上述操作,能够直接在CM界面中进行添加服务操作。
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/sbin
之前的文章中我们提到了Hive是Hadoop生态系统中的重要的成员之一,允许用户使用类似SQL的方式,很方便地进行离线数据的统计分析。本节我们就在Hadoop集群的基础上进行Hive的安装与配置。
Impala默认是以impala这个超级用户运行服务,执行DML和DDL操作的,要实现不同用户之间细粒度的权限控制,需要与Sentry整合。Sentry是Apache下的一个开源项目,它基于RBAC的授权模型实现了权限控制,Impala与它整合以后,就能实现不同用户之间在应用层的权限认证,从而控制用户的DML、DDL、DCL操作权限。Sentry为确保数据安全,提供了一个统一平台,可以使用现有的Hadoop Kerberos实现安全认证,同时,通过Hive或Impala访问数据时可以使用同样的Sentry协议。本文会对Sentry进行简单的介绍并演示Impala+Sentry整合后的实际效果。
Cloudera在2019年9月18日正式对外宣布发布Cloudera Stream Processing(CSP)2.0,参考《Cloudera Streams Management正式GA》。Cloudera Stream Processing (CSP)提供了高级消息传递,流处理和流分析功能,这些功能由Apache Kafka作为核心流处理引擎提供支持。它同时为Kafka添加了两个流管理功能,Kafka监控和Kafka数据复制。Streams Messaging Manager(SMM)为Kafka集群提供了一个监控仪表板。Streams Replication Manager(SRM)为企业提供了实现跨集群Kafka topic复制的能力。
本文主要讲述重庆某项目生产集群扩容项目问题总结及复盘。其中部分问题之前有写过相关文档,可参考我之前写的文章《CDH集群安装YARN无法正常启动及解决办法》、《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》、《如何为CDH集群配置机架感知》
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1.文档编写目的 本文档Fayson主要描述如何在CentOS7.9安装CDP Base7.1.7。CDP Base7与CDH5/6的安装步骤一致,主要包括以下四部分: 1.安全前置准备,包括安装操作系统、关闭防火墙、同步服务器时钟等; 2.外部数据库如MySQL安装 3.安装Cloudera Manager; 4.安装CDH集群; 测试环境 1.CM7.4.4+CDH7.1.7 2.CentOS7.9 3.OpenJDK1.8 4.MariaDB-5.5.64 5.root用户安装 前置准备 2.1 ho
MySQL 支持使用ACCOUNT LOCK和ACCOUNT UNLOCK子句对用户账户进行锁定和解锁,用于CREATE USER和ALTER USER语句:
sqoop简介 1,sqoop:sql-to-hadoop, sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁: (1),把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2),把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度,批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache:1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进:首先引入了
访问CM, 登录地址 http://localhost:7180 默认账号密码为: admin/admin
之前本来想装kafka-manager,现在叫做CMAK,后来发现滴滴开源的kafka-manager,功能更丰富。看了下它的架构图和源码,还是很值得参考和借鉴的。
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