Elastic 开发者上个月向 elasticsearch-py 提交了一个 PR（已被合并），旨在修改 Elasticsearch Python 客户端连接到 Elasticsearch 的验证逻辑。根据 PR 的描述，修改后的客户端将无法连接到由 AWS 维护的 Elasticsearch 分支 OpenSearch，以及一些版本较低的 Elasticsearch 开源发行版，或是托管到 AWS Elasticsearch Service 的 Elasticsearch。 AWS 对此表示：“Ela
转自：http://www.aboutyun.com/thread-14977-1-1.html 最近公司HBase(CDH-4.6.0)遇到了一个麻烦问题，觉得有必要记录下整个解决的过程。
大概在三月份开始面了几家互联网公司，主要方向是java后端和大数据开发，最近整理学习资料，都快秋招了，发的有点晚了，不过还是想分享一下。美团，滴滴，蘑菇街等公司的面经。
大数据时代用户们对数据分析的要求一直都在。早期通过Hadoop的生态圈，用HIVE等语言进行数据分析，虽然很好的解决了数据规模的问题，但是时延却一直不好。
启动namenode会有这个，ubuntu: starting namenode, logging to /home/xiaoye/hadoop/logs/hadoop-xiaoye-namenode-ubuntu.out
一面：技术人员面，先自我介绍，项目经验相关介绍，问比较细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA基础，JVM内存分配小于32G原因，G1和CMS对比，问关系型数据库事务级别，脏读、幻读意思。
【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载（共计21个文件） 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 来源：CSDN 作者：geekmajia 本人住在有人间天堂之称的城市，6年多开发经验，最近2年主要在做大数据相关的开发，最近考虑换工作，基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好，但想分享最近面试的失败经历（成功的那些就不讲了），吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。 1国内知名电信运营商，其下面的大数据研
本人住在有人间天堂之称的城市，6年多开发经验，最近2年主要在做大数据相关的开发，最近考虑换工作，基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好，但想分享一下最近面试的失败一些经历(成功的那些就不讲了)，吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。 1.公司:国内知名电信运营商，其下面的大数据研究院，面两轮 一面：技术人员面，先自我介绍，项目经验相关介绍，问比较细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA基础，JVM内存分配小于32G原因，G1和CMS对比，
大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1 资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。 大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。 投
不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心，大家可以去Apache官网，下拉到最下边的页面，查看Apache有哪些开源项目。
2022年10月18日，星环信息科技股份有限公司，正式登录科创板。星环发售价是47.34元一股，开盘后涨到72元，涨幅超过50%。
作者黄小斜，斜杠青年，某985硕士，阿里研发工程师，于2018 年秋招拿到 BAT 头条、网易、滴滴等 8 个大厂 offer
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
摘要：本文将详细介绍如何使用IBCS虚拟专线搭建Hadoop集群，同时阐述IBCS虚拟专线在提高Hadoop集群性能和稳定性方面的优势。
---- 环境准备 服务器集群 我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的) 关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章： 在Windows中安装一台Linux虚拟机 通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机 服务器集群中已经搭建了hadoop集群(完全分布式和HA集群都可以) 参考 Hadoop完全分布式集群搭建 Hadoop高可用(HA)集群
Hadoop 从 2.x 开始，逐渐演变成：HDFS，YARN，MapReduce 三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是：
Monarch 是 Pinterest 的批处理平台，由30多个 Hadoop YARN 集群组成，其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初，Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支（特性和bug修复）的复杂性不断增加，我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0，这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，实际中运行计算任务肯定是使用集群模式，那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
HA：High Available，高可用 在Hadoop 2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障 (SPOF：A Single Point of Failure) 对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现故障(比如宕机或是软件、硬件升级)，那么整个集群将无法使用，直到NameNode重新启动
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储，presto连接hive快速ad-hoc查询，但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求，多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群，其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务，Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
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。
在Hadoop和Spark集群搭建好了以后，如果我们需要向集群中发送、获取文件，或者是执行MapReduce、Spark作业，通常是搭建一个外围的、集群的客户端，在这个客户端上进行操作。而不是直接在集群的NameNode或者DataNode上进行。此时，集群和客户端的结构如下图所示（简化图，没有考虑NameNode的高可用），本文将介绍如何快速搭建一个集群客户端（有时也叫gateway）。
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
root@node1 server$ scp -r /export/server/hadoop root@node2:$PWD
由于 Spark 是计算框架，还需要有底层存储系统、资源协调管理、分布式协作管理等框架等进行支撑，因此我们这里使用在《万字+50图，详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》中部署的 Hadoop 作为 Spark 的存储及管理系统，在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。
创建脚本 集群进程查看脚本 创建脚本 mkdir /data/tools/bigdata/mysh/ vi /data/tools/bigdata/mysh/ha-call.sh 内容如下 #!/bin/bash #集群所有进程查看脚本 USAGE="使用方法：sh ha-call.sh jps or sh ha-call.sh 'jps -l;java -version'" if [ $# -eq 0 ];then echo $USAGE exit 1 fi NODES
启动完毕后，将apache集群中，hive库里dwd,dws,ads三个库的数据迁移到CDH集群
白名单：在白名单的主机IP地址可以访问集群，对集群进行数据的存储。不在白名单的主机可以访问集群，但是不会在主机上存储数据 企业中：配置白名单，可以尽量防止黑客恶意访问攻击。
因为在之前的博客在Linux中部署集群(零基础速学！)中,上述的准备操作均已详细描述,这里对于准备工作的内容就不做过多讲解。接下来正式开始进行集群环境的搭建
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。
自从Hadoop2出现之后，其迅速取代了Hadoop1的地位，并丰富了Hadoop的应用场景。如果现在有公司使用Hadoop的话，往往直接采用Hadoop2了。
• Hadoop是由Apache基金会开源的 分布式储存+分布式计算平台提供分布式的储存和计算
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/，这里包含所有发布的版本
本文主要讲述如何在虚拟机(VM)上部署Hadoop，因为虚拟化技术很多家都有，但本文讨论的是VMware。建议阅读人群为：系统管理员，架构师或者开发人员。
所谓Kafka伪分布式，就是一个节点启动多个Kafka服务，只需要新增加server.properties配置文件，并按照新的配置文件再启动一个服务即可，当然数量可以看自己心情，我这里就再启动一个kafka服务
文|指尖流淌 前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装，并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统，咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群，闲言少叙，进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置，已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建，Hosts文件的配置、计算机名等诸多细节。 其实完成这一步之后我们就已经完成了
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！ 一、Hadoop的三种运行模式（启动模式） 1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode） -默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、Task
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,支持密集型分布式应用并以Apache2.0许可协议发布。
HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
文章目录 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 2. Hadoop集群启动关闭-手动逐个进程启停 3. Hadoop集群启动关闭-shell脚本一键启停 4. Hadoop集群启动日志 5. Hadoop Web UI页面-HDFS集群 6. Hadoop Web UI页面-YARN集群 1. Step8:NameNode format（格式化操作） 首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。 format本质上是初始化工作，进行HDFS清理和准备工作 命令： hdfs nam
使用交互式安装脚本,只需在主节点操作即可. 脚本自动将代码下发部署到其他远程主机,包括修改环境变量,修改相关配置,集群统一起停等.
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因： 如果集群中也配置HADOOP_HOME，那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件，当你执行这两个文件，系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了，当然，不修改的话，你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件，这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
ChengYing 开源项目地址：github 丨 gitee 喜欢我们的项目给我们点个__ STAR！STAR！！STAR！！！（重要的事情说三遍）__
随着 Uber 的业务持续增长，我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop（本文中称为“Hadoop”），部署到了 21000 多台主机上，以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战，这些挑战包括：主机生命周期管理、部署和自动化，Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
课件获取：关注公众号 “数栈研习社”，后台私信 “ChengYing” 获得直播课件
leader：能接收所有的读写请求，也可以处理所有的读写请求，而且整个集群中的所有写数据请求都是由leader进行处理 follower：能接收所有的读写请求，但是读数据请求自己处理，写数据请求转发给leader observer：跟follower的唯一的区别就是没有选举权和被选举权 因为hadoop01、hadoop02和hadoop03具有选举权，所以它们的角色是变化的，当leader宕机，会重新选举leader，而hadoop04的角色是observer，所以它没有选举和被选举权，只负责处理请求 要求：整个zookeeper集群中可以参与选举的节点的个数为奇数个，因为zookeeper的选举机制为半数机制，即超过一半的节点投票给某个节点，该节点就是新的leader
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Region Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
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