针对近期搭建HDP3.1.4版本大数据集群,相较之前研究的HDP2.6.3版本,版本跨度大,为更好的了解掌握新版本的新特性,于是对两个版本及区间版本的技术演进做下梳理。
之前一直用的开源社区的版本,最近突然想到找一个好的商业版本用着,然后一直使用,然后就定上了hdp和cdh,都装上去了,但是cdh使用难度太大了,和开源版本的差距比较大,api不会使用,需要学它的cdk。hdp和开源版差不多,也是经过了优化了的,也是开源的,有一个管理界面,比社区版要好,这个安装过程废了很大的劲儿才搞成功的,发出来跟大家分享一下。 hdp的安装折腾了好久,它的下载地址网址不像CDH那么难找,不过它的设置相对CDH简单很多,一键式安装,而且都是免费的软件。 1.首先要下载它们的安
最近,我的同事发布了一个通 构建投资来通 过迁移或升级到 CDP 数据中心 的博客,其中阐明了CDP私有云基础版的强大功能。现有的CDH和HDP客户可以立即从此新功能中受益。该博客重点介绍了加速CDP之旅到CDP私有云基础版的过程,包括专业服务合作和自助服务升级。
大数据平台的开发环境搭建,我们前面已经说过了,需要搭建Hdfs,Yarn,Spark,HBase,Hive,ZK等等,在开发环境下搭建是用于开发测试的,全部部署在VM 虚拟机里面,小数据量小运算量还可以,数据量运算量一旦上来,虚拟机是玩不转的,这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建,难道也需要我们一步一步来搭建吗? 几台还可以,那么上百台呢? 难道也需要一台台搭建吗? 显然不可以,有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢? 国外有俩家企业做了这些事,hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件,不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称,是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具,工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务,CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务,包含Hdfs,Yarn,ZK,Hive,Hbase,Flume,Sqoop,Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版,收费版当然功能更加强悍,比如支持回滚,滚动升级,支持Kerberos,SAML/LDAP支持,SNMP支持,自动化备份和灾难恢复,不过在我们看来,免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下,CDH在部署Hadoop生态上,整体与HDP类似,通过WEB端动态部署Hadoop生态, Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM:WEB应用程序,后台为Ambari Server,负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯,集群控制节点包括Hdfs,Spark,Zk,Hive,Hbase等等。 CDH:HDP包中包含了很多常用的工具,比如Hadoop,Hive,Hbase,Spark等 CDH-Util:包含了公共包,比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
手动安装Hadoop的朋友都知道,这是一个痛苦的过程。一天时间,你能够把上千台机器全部安装完成么?包括Hive、Spark、Hbase等。
本文将介绍ElasticSearch单机版与集群版的安装与配置,ElasticSearch依赖JRE,注意机器是否安装JDK8【最低版本要求就是JDK8】,且JDK环境变量是否已配置完成
OushuDB是由Apache HAWQ创始团队基于HAWQ打造的新一代数据仓库(New Data Warehouse)。该产品采用了存储与计算分离技术架构,具有MPP的所有优点,还具有弹性,支持混合工作负载和高扩展性等优点。作为HAWQ的增强版,OushuDB遵循ANSI-SQL标准,兼容Oracle、Greenplum Database和PostgreSQL,提供PB级数据交互式查询能力,提供对主要BI工具的描述性分析和AI支持。
Cloudera与Hortonworks两家公司在前一段时间提出来合并,虽然两家公司都同时强调两者在产品或者技术上的互补性,但其实合并后的公司也面临一些艰难的选择,可能会对各种与Hadoop相关的开源Apache项目产生较大的影响。本文主要讨论它们接下来可能会如何发展。
Cloudera于2021年3月宣布发布Cloudera Data Platform(CDP)私有云(PvC)基本版本7.1.6和Cloudera Manager版本7.3.1。这些版本引入了从HDP 3到CDP私有云基础版的直接升级路径,同时添加了许多增强功能以简化从CDH 5和HDP 2的升级和迁移路径,并汇总了先前版本中的所有先前维护增强功能。
根据IDG的说法,当客户考虑更新到产品的最新版本时,他们期望新功能、增强的安全性和更好的性能,但越来越希望拥有更简化的升级过程。伴随着CDP私有云的每个新版本,我们正在努力提供这些内容。伴随着许多新功能,我们正在尽可能简化升级过程。在此博客中,我们将介绍7.1.6版本中的新功能以及从HDP进行的新的就地升级,从而完全消除了替换基础架构和数据迁移的麻烦。
最新的CDH已经没有了社区版,也就是说以后使用新版本的Cloudera Manager和CDH都是要收费的,这对于很多小公司来说,可能无法承受。转向Ambari是他们的一个可选项。Ambari是Apache的一个顶级开源项目,开源是其最大的优势,开源也意味着Ambari可以灵活地进行扩展,集成更多的数据组件,对于需要定制化和二次开发的企业来说,Ambari也极具吸引力。
大数据技术火热而且火爆,学习大数据的课程和资料也泛滥如潮,而大数据研发环境又不是随便就可以搭建起来的,如何有一个自己随时可用的大数据修炼道场呢?
本文介绍了从Ambari迁移到HDP的步骤和注意事项。主要包括了升级前检查、配置迁移、数据迁移、应用迁移、高可用和性能优化、验证和测试、以及常见问题。
CDP 私有云基础是Cloudera的本地(裸机)产品、企业数据中心(Enterprise Data Hub)和 HDP 企业的演变。CDP Private Cloud Base 7.1 包括 Cloudera Runtime 7.1,它将 CDH 和 HDP 的优点结合到一个发行版中。CDP私有云基础为客户提供以下服务:
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop的发行版除了有Apache hadoop外cloudera,hortonworks,mapR,华为,DKhadoop等都提供了自己的商业版本。商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持,这对于大型企业更为重要,不同发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单对比介绍。
构建过程是一个MapReduce任务,比较耗时,构建之前确保MapReduce History Server是启动的,否则会报错
CDP 私有云基础版是 Cloudera Data Platform (CDP) 的本地版本。这款产品结合了 Cloudera Enterprise Data Hub 和 Hortonworks Data Platform Enterprise 的优点以及整个堆栈的新功能和增强功能。这种统一分发是一个可扩展且可定制的平台,您可以在其中安全地运行多种类型的工作负载。CDP 是一个简单、快速、安全的企业分析和管理平台,具有以下功能:
好多人问我,这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计,选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
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通常,我们在自定义服务集成开发中,会将集成服务的代码项目放置到 /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/<version>/services/ 目录下。这样子的前提就是 ambari 与 hdp 集群必须提前搭建好。
如果手工安装Hadoop集群,在管理和后继部署中,越来越多的问题不断出现,主要如下:
Apache Hadoop版本分为两代: 第一代 Hadoop称为 Hadoop 1.0 第二代 Hadoop称为Hadoop 2.0
这篇文章之前也写过类似的,已经有很多人在看了,也有很多朋友在这过程中碰到了困难,私聊我。为了提高各自的工作效率,所以我又将文章完善了一版,这应该算是第三版了。
我的环境已经安装了Ambari-2.7.4.0+HDP-3.1.4.0大数据平台,已安装的组件的版本如下:
Kafka不是一个单纯的消息引擎系统,而是能够实现精确一次(Exactly-once)处理语义的实时流处理平台
注:partitions指定topic分区数,replication-factor指定topic每个分区的副本数。
源码下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/incubator/dolphinscheduler/ 我这里选择1.3.3版本的apache-dolphinscheduler-incubating-1.3.3-src.zip
基于以上框架,使用HDP或CDP的Atlas采集CDH6的元数据和血缘,理论上只需要将相应的Atlas Hook正确部署到CDH6对应的服务上即可。本文以采集Hive元数据和血缘为例,描述如何部署Atlas Hive Hook到CDH6上。
使用 ambari 来搭建 hdp 集群,前前后后搭了不下10遍,之前一直没有完整的总结整个过程,最近有空正好记录一下。
Cloudera在今天主要阐述了将要推出的统一旗舰产品CDP(Cloudera Data Platform),它也是Cloudera新兴的“企业数据云”战略的核心。同时宣布的还有他们将继续支持现有的CDH和HDP平台一直到2022年,同时在这3年对现有的产品还会进行交叉组合。
在hdp的官网上有一个ETL工具叫做Talend Open Studio,然后我就下了,并且在群里询问了一下,突然间冒出来一群ETL高手,经高人指点认识了一款叫做Kettle的软件,经过这两天的试用,从直观感受上,Kettle更容易使用和上手,资料更多,界面更友好。。。 优点很多,这里不一一列举了,关键是它对hadoop的支持我觉得是很全面的。 但是这里面有一个问题出现了,它不支持我现在用的版本,我用的是Hortonworks的HDP1.3,好吧,经过不懈的努力,终于被我搜索到了,哈哈,原来它可以支
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载,您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异,并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 ElasticSearch 的底层是开源库 Lucene,Elasticsearch 是 Lucene 的封装,它提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。
我这里创建了一个普通用户名为admin,并且具有sudo权限,4个节点都需要有这个用户。
今天继续和大家聊一下,kafka的各种发行版。kafka历经数年的发展,从最初纯粹的消息引擎,到近几年开始在流处理平台生态圈发力,衍生出了各种不同特性的版本。
之前的文章也提到过,最近工作中需要对HBase进行二次开发(参照HBase的AES加密方法,为HBase增加SMS4数据加密类型)。研究了两天,终于将开发流程想清楚并搭建好了debug环境,所以就迫不及待地想写篇文章分享给大家。
Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进。
(1)2002年10月,Doug Cutting和Mike Cafarella创建了开源网页爬虫项目Nutch。
该文介绍了大数据技术的基本概念、分类、应用场景和主要技术。重点介绍了Hadoop和Spark这两个大数据框架,以及它们在大数据处理中的应用。另外,还介绍了大数据处理中常见的问题和挑战。
从遗留平台的发行版到CDP的所有路径的每种机制都有共同的工作、缓解风险和取得成功成果的方面。其中包括工作负载审查、测试和验证、管理服务级别协议(SLA)、以及在移动期间最大程度地减少工作负载的不可用。
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本文由 伯乐在线 - zhique 翻译,xxmen 校稿。未经许可,禁止转载! 英文出处:Ram Sriharsha。欢迎加入翻译组。 Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布,强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。Apache Zeppelin 正好能够帮他们做到这些。 Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器
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从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型。高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖磁盘进行复杂的运算,Spark依然比MapReduce更加高效。
未来十年,企业数据管理模式将如何进化?Cloudera 的答案是 — 企业数据云。 在数据爆炸时代“掘金” 数字正在“吞噬”世界。 过去的十几年里,我们进入了一个数据爆炸、信息过载的时代。 数据规模在以惊人的速度增长。 2006 年,个人用户才刚刚迈入 TB 时代,当年全球共产生了约 180EB(1 EB = 1024 TB)的数据;2012 年,这个数字增长到了 3.7 ZB(1ZB=10 亿 TB)。 据国际权威机构 Statista 统计和预测,2020 年全球数据产生量预计达到 47ZB。而到 20
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