【编者按】本文作者Raymie Stata是Hadoop即服务公司Altiscale的创始人兼CEO，也是雅虎前任CTO，协助雅虎完成开源策略，并参与Apache Hadoop项目的发起。Hadoop的扩展和运维是非常复杂的过程，在其具体的实施过程中隐藏着潜在的危机，Raymie根据经验罗列了7项危机信号和相应的解决方案，帮助使用者提前避免灾难的发生。 以下为译文： Hadoop扩展是一个非常复杂的过程，这里罗列了7种常见问题和解决方案。 所有Hadoop实施都存在着潜在的危机，包括一些非常棘手的
手上管理的其中一个Hadoop集群，承接着大量的数据流量，一直以来运行平稳，最近突然发现集群有时会出现MR作业运行缓慢，put文件至HDFS偶发速度慢的问题，像大数据集群这种问题，有点疑难杂症的味道，本次也是经历了10多个小时的定位才真正把问题解决。
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
本篇文章主要讲解Ambari的一些基础知识，让大家对Ambari有一个潜意识的认识。
当我们想搭建一个Hadoop大数据平台时，碰到的第一个问题就是我们到底该如何选择硬件。
flume，版本1.7.0，主要用来从业务系统收集数据以及从jms收集数据。
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。
1、时间：2021-2022年第一学期第15-16周。上午：8:00-11:30，下午：2:00-5:30。设计周的最后两天为验收时间，每个小组要求对课程设计任务提交设计报告。 2、地点：机房10#A301,机房10#A302,机房10#A303，以及安排的相关机房
随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在这个博客帖子中，你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中，你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。 结合
问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制？ 2.哪些情况会遇到cpu受限制？ 3.如何选择机器配置类型？ 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格？ 随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。（比如，IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多）。 在
场景1：namenode节点故障，active namenode节点状态切换？如何恢复？
文|指尖流淌 前言 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。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
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。
Ambari是apache下面的开源项目，主要通过web UI方式对Hadoop集群进行统一创建和管理，以节省Hadoop集群的运维成本。本文通过安装过程中的截图简要介绍一下相关步骤供需要的朋友参考。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
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
源于2014年，由CSDN主办的中国Spark技术峰会已成功举办两届，而到了2016年，峰会更得到了Spark护航者Databricks的支持，所有议题均由Databricks联合创始人兼首席架构师Reynold Xin及峰会主席陈超联合把关。会议将于5月15日北京拉开帷幕，而在这里，笔者就将带大家初窥由Databricks、Hortonworks、Intel、Elastic、腾讯、新浪、AdMaster等国内外知名企业带来的共计12个议题分享。 目前会议门票限时7折（截止至4月29日24点），详情访问官网
一、背景介绍 生产环境中，hadoop的版本选择是一个公司架构之时，很重要的一个考虑因素。这篇文章根据就谈谈现在主流的hadoop版本的比较。如果有不同意见，或者指正，希望大家能交流。 Apache Hadoop：Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。称为社区版Hadoop。 第三方发行版Ha
8月27日，ChunJun社区联合OceanBase社区举办开源线下Meetup，围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题，多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂，畅所欲言。
众所周知，Namenode存放Hadoop集群的元数据，Datanode存放数据。如果Namenode被格式化，那意味着整个集群的数据将全部丢失。除非元数据有备份，可以通过技术手段恢复，否则丢失的数据将不可恢复，这对于生产环境的集群而言，无疑是致命的。本文主要讲述如何禁止Namenode格式化，为你的集群增加一分安全保障。
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。
距离唯一一次搭建Hadoop集群，已是六年有余。那时候大数据的学习资料还是我从某宝25买来的，如今大数据已遍地开花。最近想写一些关于大数据的东西，例如Spark、flink等，想放在Yarn上跑，所以就从Hadoop的搭建开始写起。
一个是成本问题，随着累积的数据量的增大，大数据业务量的增多，数据存储和处理的成本越来越高，企业数据基础设施的投资越来越大，这部分投资挤占了企业大数据业务创新的空间。
文|指尖流淌 前言 有一段时间没写文章了，最近事情挺多的，现在咱们回归正题，经过前面四篇文章的介绍，已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境，相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了。 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql，我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到，现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用，而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是：1、写程序利用mapp
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要素是：DevOps、微服务、持续交付、以及容器，更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准，同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成，与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生，以及未来下一代云原生大数据基础架构。
作者：陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下，国内金融行业开始推动IT基础设施国产化，逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初，就放弃了传统IOE架构路红，结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL，建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模，数百套银行核心系统，和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要
问题导读 1.文中哪些监控软件有邮件通知功能？ 2.监控粒度更细如何自定义实现？ 3.哪些监控软件可以自定义？ 企业转型大数据，随着发展，可能会遇到很多的问题。该如何知道磁盘的使用情况；遇到问题，该如何及时的报警通知。该如何知道各个组件的运行情况，各自暂用内存、磁盘、网络使用等，都可能是我们想获取的。由于监控软件，粒度比较粗，想定制监控内容，该如何定制，获取某个进程的信息.由于每个企业需求不一样，经常有些初学者想了解或则提问，我们到底该用哪个监控软件好。这里整合、统计一些监控软件的一些用途，大家可以选择
分布式计算开源框架Hadoop近日发布了今年的第一个版本Hadoop-2.3.0，新版本不仅增强了核心平台的大量功能，同时还修复了大量bug。 新版本对HDFS做了两个非常重要的增强： 支持异构的存储层次 通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供了内存缓存功能 借助于HDFS对异构存储层次的支持，我们将能够在同一个Hadoop集群上使用不同的存储类型。此外我们还可以使用不同的存储媒介——例如商业磁盘、企业级磁盘、SSD或者内存等——更好地权衡成本和收益。如果你想更详细地了解与该增强相关的
遇到集群小文件的问题大概是2018年那会，当时我维护一个600多台节点的cdh集群，当时文件数大概不到一个亿，具体多少已经记不清楚了。
最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。 现象描述 建集群的时候，datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1)，两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘，运维做的，历史原因。刚开始没有发现，然后集群过了一段时间，随着数据量的增加，发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警，浪尖设置磁盘告警阈值是90%，超过阈值就会发短信或者微信告警，提醒我们磁盘将要满了进行预处理，但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+，这种情况下不应该
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
导读：大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致企业因噎废食，终止大数据应用项目。如果用户能提前对Ha
数据资产管理服务工作，涵盖企业IT系统生命周期的不同阶段，协助企业建立适合自身特点的数据资产管理制度，提升企业对自身数据资产管理的能力，为后续数据挖掘变现提供可靠、有价值和高质量的数据，提供更好的产品和服务，降低开发和运维成本，控制风险，以及为企业提供更明智和更有效的决策数据支持。
Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。
之前的内容，我们为大家分享了ChengYing入门介绍，以及ChengYing部署Hadoop集群实战，本期我们为大家分享ChengYing安装原理。
这是一篇历史文章，貌似16还在负责做集群的时候遇到并解决的一问题。之所以发出来是因为感觉比较实用，自从公众号迁移之后，历史文章不能搜索了，所以浪尖每隔一段时间，抽一篇比较实用的历史文章发出来，以便于大家复习和新手来公众号搜索。
今天是2021年的4月25日，2015年参加工作，到现在有6年了，前段时间做了个决定，离职休息一段时间，趁着休息把以前学过的，用过的，以及涉及不深的好好学习总结下。（以下总结都是基于CDH集群）
截至到目前，我们已经很熟悉Linux系统的日常操作了，Linux中最常见的操作就是通过Shell。当然有些版本，自带桌面UI,可以直接鼠标点击了。但是作为一名常年折腾代码的技术人，你好意思说自己不会用命令吗？所以，掌握shell是势在必行的。在 Hadoop中，shell也是最常见的操作方式之一了。废话到此为止，今天把hdfs的shell命令归纳总结一下。高手请忽略...
前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项，本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统，以及一些基础的设置，闲言少叙，我们进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统，然后内存配置，只有8G，内存配置太低了，当然为了演示，我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存，然后剩余的三个节点都是1GB配置。 所有的节点存储我都设置为50GB。 在安装操作系统之前，我们需要提前规划
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。----------来源于百度百科。
嗨，大家好。我是薄荷加点糖，我是一名java后端开发，一名彻头彻尾的coder。我今天的分享主要想解决的问题是 (下一张PPT)
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…
行为日志在这个大数据时代的作用日益重要，怎样更好的收集、存储、管理日志也是值得研究的一个问题，大型互联网公司一般都有成熟的日志聚合方案，但是每个公司尤其是中小型公司都要针对自己的应用场景来做技术选型，本文主要针对中小型公司如何以较小的成本快速构建一个行为日志聚合体系以及在建立日志聚合过程中要处理哪些问题。
由于Kylin的本身架构（广播特性）和业务特点通常不适用于单套Kylin集群的节点过多，通常大家采用拆分Kylin集群但是共用底层的Hbase集群和计算集群的方式进行部署。本文主要根据目前咱们的实践经验对于此种场景集群配置进行分享，希望对大家有所帮助。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
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。
以上系统环境准备好，首先克隆 Microsoft 开源的 OpenPAI 的代码: https://github.com/microsoft/pai，切换到分支 v0.14.0。
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