伴随云计算技术的发展，云盘系统不断涌现，百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品，而云盘存储的模式也越来越被用户所接受，也有越来越多的公司跃跃欲试，想在云存储领域大展拳脚，有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制，Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
如果编译时，报如下所示错误： ../../third-party/hadoop/lib/libhdfs.a(jni_helper.c.o): In function `getGlobalJNIEnv': /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:446: undefined reference to `JNI_GetCreatedJavaVMs' /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:505: undefined reference to `JNI_CreateJavaVM' /root/hadoop-2.4.0-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src/main/native/libhdfs/jni_helper.c:505: undefined reference to `JNI_CreateJavaVM' 是因为链接时，没有加上库文件libjvm.so。加上libjvm.so重编译，如果又遇到如下所示的错误： ../../third-party/libjvm.so: file not recognized: File format not recognized 这问题是因为libjvm.so不能被识别，libjvm.so的版本过高导致的 nm ../../third-party/libjvm.so | grep JNI_CreateJavaVM nm: ../../third-party/libjvm.so: 不可识别的文件格式 查看nm的版本： nm --version GNU nm 2.16.91.0.5 20051219 (SUSE Linux) Copyright 2005 Free Software Foundation, Inc. 本程序是自由软件；您可以按照 GNU 通用公共许可证 的条款对其进行再发行。本程序没有任何担保。 现在换成高一点的版本试试： ./nm --version GNU nm 2.17.50.0.6-20.el5 20061020 Copyright 2005 Free Software Foundation, Inc. This program is free software; you may redistribute it under the terms of the GNU General Public License. This program has absolutely no warranty. 再次执行，一切正常，需要升级ld了，或者降低JRE或JDK的版本试试： ./nm libjvm.so | grep JNI_CreateJavaVM 00000000006307c0 T JNI_CreateJavaVM
hadoop提供了CMake来编译libhdfs，因此在编译之前需要先安装好CMake工具。 然后进入libhdfs的源代码目录，如：/data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src 执行cmake以生成Makefile文件（假设jdk的安装目录为/data/jdk1.7.0_55）： cmake -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk1.7.0_55 -DJAVA_HOME=/data/jdk1.7.0_55 . 成功之后，会在目录下生成Makefile文件，接下来就可以执行make编译生成libhdfs.so和libhdfs.a了。 如果遇到下面这样的错误： /data/jdk1.7.0_55/jre/lib/amd64/server/libjvm.so: file not recognized: File format not recognized 则需要考虑升级链接器ld，参考说明：http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4239779.html。 ld是GNU binutils的成员，可以从http://ftp.gnu.org/gnu/binutils/下载到新的版本。 注意在升级gcc和ld之后，需要更新下环境变量PATH，再重执行cmake，否则可能引用的仍然是老版本的gcc和ld。 /data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src # cmake -DGENERATED_JAVAH=/data/java_1_7 -DJAVA_HOME=/data/java_1_7 -- The C compiler identification is GNU 4.1.2 -- The CXX compiler identification is GNU 4.1.2 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done JAVA_HOME=/data/java_1_7, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/java_1_7/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/java_1_7/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/java_1_7/include/linux Located all JNI components successfully. -- Performing Test HAVE_BETTER_TLS -- Performing Test HAVE_BETTER_TLS - Success -- Performing Test HAVE_INTEL_SSE_INTRINSICS -- Performing Test HAVE_INTEL_SSE_INTRINSICS - Success -- Looking for dlopen in dl -- Looking for dlopen in dl - found -- Found JNI: /data/java_1_7/jre/lib/amd64/libjawt.so -- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.20") -- checking for module 'fuse' -- package 'fuse' not found
rdma The RDMA I/O engine supports both RDMA memory semantics (RDMA_WRITE/RDMA_READ) and channel semantics (Send/Recv) for the InfiniBand, RoCE and iWARP protocols. falloc IO engine that does regular fallocate to simulate data transfer as fio ioengine. DDIR_READ does fallocate(,mode = keep_size,) DDIR_WRITE does fallocate(,mode = 0) DDIR_TRIM does fallocate(,mode = punch_hole) e4defrag IO engine that does regular EXT4_IOC_MOVE_EXT ioctls to simulate defragment activity in request to DDIR_WRITE event rbd IO engine supporting direct access to Ceph Rados Block Devices (RBD) via librbd without the need to use the kernel rbd driver. This ioengine defines engine specific options. gfapi Using Glusterfs libgfapi sync interface to direct access to Glusterfs volumes without options. gfapi_async Using Glusterfs libgfapi async interface to direct access to Glusterfs volumes without having to go through FUSE. This ioengine defines engine specific options. libhdfs Read and write through Hadoop (HDFS). The 'filename' option is used to specify host, port of the hdfs name-node to connect. This engine interprets offsets a little differently. In HDFS, files once created cannot be modified. So random writes are not possible. To imitate this, libhdfs engine expects bunch of small files to be created over HDFS, and engine will randomly pick a file out of those files based on the offset generated by fio backend. (see the example job file to create such files, use rw=write option). Please note, you might want to set necessary environment variables to work with hdfs/libhdfs properly. mtd Read, write and erase an MTD character device (e.g., /dev/mtd0). Discards are treated as erases. Depending on the underlying device type, the I/O may have to go in a certain pattern, e.g., on NAND, writing sequentially to erase blocks and discarding before overwriting. The w
1.系统环境说明 CentOS 7.0 x64 版本 192.168.1.7 master 192.168.1.8 slave 192.168.1.9 slave 192.168.1.10 slave 2.安装前的准备工作 2.1 关闭防火墙 # systemctl status firewalld.service --查看防火墙状态 # systemctl stop firewalld.service --关闭防火墙 # systemctl disable firewalld.serv
HDFS是Hadoop中进行分布式存储的组件,旨在提供可靠的, 可扩展的, 高吞吐, 高并发的大数据访问. HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，主要节点是NameNode, DataNode.
Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用：
了解过Impala的同学都知道，Impala的节点分为BE和FE两个模块，分别是由C++和Java编写的。对于impalad而言，FE端主要是进行SQL的解析，具体的执行则是在BE端进行的；而对于catalogd而言，主要的元数据操作都是在FE端通过调用hms的API执行的，BE端主要是进行一些RPC通信。关于这两个模块之间是如何交互的，相关的资料比较少。因此，本文笔者就和大家一起学习下，Impala的BE和FE之间是如何通过JNI进行交互的。
| 作者：周晓，腾讯游戏 CROS 体系高级工程师，负责多套HDFS集群的维护管理，并为Apache Hadoop社区提交过2个Patch。同时也作为游戏DBA，稳定支撑包括穿越火线、天天酷跑等在内多款游戏的DB管理维护。 ---- 1 这次我吐血整理了一些在维护hdfs工作中遇到的问题，有的是血的教训，有的是花了不少功夫定位，也有的是一些知识点或者技巧，其中有两个补丁已经合并到apache hadoop官方。最后根据这些问题处理经验，汇总了hadoop hdfs集群需要关注的告警指标。 一、定期bloc
进入hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src目录，执行cmake以生成Makefile文件。 如果遇到如下的错误： ~/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src]$ cmake . JAVA_HOME=, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/jdk/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/jdk/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/jdk/include/linux Located all JNI components successfully. CMake Error at CMakeLists.txt:84 (MESSAGE): You must set the CMake variable GENERATED_JAVAH -- Configuring incomplete, errors occurred! 则指定一下cmake参数即可，如下所示： cmake -DJAVA_HOME=/data/jdk -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk . 然后带参数再次执行cmake： ~/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src]$ cmake -DJAVA_HOME=/data/jdk -DGENERATED_JAVAH=/data/jdk . 下面的显示表示cmake成功，会在当前目录下生成Makefile文件： JAVA_HOME=/data/jdk, JAVA_JVM_LIBRARY=/data/jdk/jre/lib/amd64/server/libjvm.so JAVA_INCLUDE_PATH=/data/jdk/include, JAVA_INCLUDE_PATH2=/data/jdk/include/linux Located all JNI components successfully. -- Found PkgConfig: /usr/bin/pkg-config (found version "0.23") -- checking for module 'fuse' -- package 'fuse' not found -- Failed to find Linux FUSE libraries or include files. Will not build FUSE client. -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /data/hadoop-2.7.1-src/hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/src 接下来就可以执行make来编译生成libhdfs.a了。
1 支持的语言 Java/SHELL/Python/ruby等各种支持标准输入输出的语言。 2 能够处理的文件大小 它支持比NFS大得多的文件大小。 3 支持的运行平台 l Java 1.5.x 或更高版本（推荐使用 Sun 的实现版本）。 l 支持Linux与Windows操作系统。在 BSD、Mac OS/X 及 OpenSolaris 上也可工作（对于Windows，需要安装 Cygwin）。 4可扩展性描述 Hadoop的性能已经在多达 2000 个节点的机群上得以验证。排序程序的性能在 900 个
1. 使用系统和软件 操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 64位 使用软件如下： jdk1.8.0_112.tar.gz hadoop-2.7.6-src.tar.gz apache-ant-1.9.11-bin.tar.gz apache-maven-3.5.3-bin.tar.gz findbugs-3.0.1.tar.gz protobuf-2.5.0.tar.gz 2. 必要的包安装 [root@mini05 ~]# yum install -y
操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 64位 使用软件如下： jdk1.8.0_112.tar.gz Hadoop-2.7.6-src.tar.gz apache-ant-1.9.11-bin.tar.gz apache-maven-3.5.3-bin.tar.gz findbugs-3.0.1.tar.gz protobuf-2.5.0.tar.gz
HAWQ，取自Hadoop With Query，这是一款原生Hadoop并行SQL引擎。同时作为一款面向企业的分析型数据库HAWQ有很多优良的特性，例如它完整兼容ANSI-SQL标准语法， 支持标准JDBC/ODBC连接，支持ACID事务特性，高性能，拥有比传统MPP数据库更先进的弹性执行引擎，可以秒级动态加减节点，拥有各种容错机制，支持多级资源和负载管理，提供Hadoop上PB级数据高性能交互式查询能力，并且提供对主要BI工具的描述性分析支持，以及支持预测型分析的机器学习库。 目前HAWQ属于Apach
一、Apache Impala 1．Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具， impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。
首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别说明的是，每一个小于Block大小的文件，存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小，而不是整个block大小。
作者简介：黄权隆，Cloudera研发工程师，Apache Impala PMC & Comitter，毕业于北大计算机系网络所数据库实验室，曾就职于Hulu大数据基础架构团队，负责大数据系统的维护和二次开发，主要负责Impala和HBase方向。现就职于Cloudera，专注于Impala开发。
impala是 cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
#1.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* #rm -rf ambari* #2.删除安装包 #用yum list installed | grep HDP来检查安装的ambari的包 yum remove -y sqoop.noarch yum remove -y lzo-devel.x86_64 yum remove -y hadoop-libhdfs.x86_64 yum remov
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
#配置文件设置 配置文件存在两个地方 ##/etc/default/impala
Linux下的man命令十分实用，可以查看Linux命令的手册。但这些手册只适用于忘记命令的选项时查询之用，如果用来学习Linux下类似于Git, RPM这样庞大的工具就有点吃力了，可谓事倍功半。我在学习Git的时候读过一篇文档——gittutorial，使用： $man gittutorial 命令可以调出该文档。这篇文档并不涵盖git的方方面面，只是介绍了Git管理项目的常规用法，非常适合初学者快速入门。所以本文试图仿照该文档的写法，并不会详细地介绍RPM包的方方面面，而是介绍RPM包最常用的一
hbase 启动不起来，通常是因为节点日期不同步。 HDFS 无法启动，通常是因为hdfs 进入了安全模式，需要先退出来，再启动。
一、前言 作为一个全栈工程师，必须要熟练掌握各种语言。。。HelloWorld。最近就被“逼着”走向了python开发之路，大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中，所以基本上python的相关知识都涉及到了，这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结，以备查阅。 二、基础操作 2.1 字符串操作 字符串操作应该是所有语言的基础。python基本上也提供了其他语言常用的一些字符串处理函数，常用的如下： 1、startswith 以某个字
1、CentOS联网 配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机 ping www.baidu.com 是畅通的。 注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题。 2、jar包准备(hadoop源码、JDK8、maven、protobuf) （1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz （2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz （3）snappy-1.1.3.tar.gz （4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz （5）protobuf-2.5.0.tar.gz
192.168.1.85 hbase85 #hbase-regionserver,zookeeper
ClickHouse提供了许多与外部系统集成的方法，包括一些表引擎。这些表引擎与其他类型的表引擎类似，可以用于将外部数据导入到ClickHouse中，或者在ClickHouse中直接操作外部数据源。
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
1.Hadoop是一个开源分布式计算平台，以HDFS（Hadoop Distributed Filesystem，Hadoop分布式文件系统）和MapReduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
前面已经完成了HAWQ的安装部署，也了解了HAWQ的系统架构与主要组件，下面开始使用它。HAWQ作为Hadoop上的一个服务提供给用户，与其它所有服务一样，最基本的操作就是启动、停止、
Fayson想了想这个问题其实在各个环境是都可能碰到的，于是在这篇文章给大家系统介绍一下。
namenode的hdfs-site.xml是必须将dfs.webhdfs.enabled属性设置为true，否则就不能使用webhdfs的LISTSTATUS、LISTFILESTATUS等需要列出文件、文件夹状态的命令，因为这些信息都是由namenode来保存的。
196.168.0.79上未在/etc/hosts中配置192.168.0.80的记录
在生产环境的CDH集群中，为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络（管理网段和数据网段），数据网段主要用于集群内部数据交换，一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能，管理网段主要用于集群管理，一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互，在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
httpfs是hadoop中HDFS over HTTP的实现，为HDFS的读写操作提供了统一的REST HTTP接口。在一些特定场景下非常有用，例如不同hadoop版本集群间数据拷贝， 使用httpfs作为对外提供数据访问的网关等。
今天打算使用GDAL读取MODIS影像数据，由于我的MODIS是HDF4格式，而默认的GDAL是不包含HDF数据驱动的，所以必须重新编译GDAL。 我的开发环境是Ubuntu 14.04，首先安装需要的HDF包。 sudo apt-get install libhdf4-alt-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev hdf4-tools hdf5-tools libgeos-dev libproj-dev 其中，libhdf4-alt-dev，libhdf5-dev，libnetcdf-dev分别是HDF4, HDF5, NetCDF数据的开发库，hdf4-tools和hdf5-tools分别是HDF4和HDF4的命令行工具。libgeos-dev和libproj-dev分别是GEOS和Proj.4的库。 特别需要注意的是：对于HDF4不要安装libhdf4-dev而需要安装libhdf4-alt-dev。我今天刚开始安装的是libhdf４-dev，编译安装都没有问题。但是读数据的时候一直提示打不开HDF4的数据。折腾了好久，最后，网上查询到说是libhdf4-dev包中含有一个NetCDF库的兼容API导致的。 接下来是下载源码进行编译，进入源码目录，执行下面命令。 ./configure --with-geos --with-static-proj4 --with-hdf4 --with-hdf5 --with-netcdf --enable-debug make sudo make install 将lib库添加到用户环境变量中，我是在~/.profile文件中进行的配置： export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/usr/local/lib 最后使用sudo ldconfig命令使之生效。 利用其读取MODIS数据如下图：
概述 Hadoop文件系统是hadoop项目的分布式，容错文件系统的一部分，通常用作Hadoop MapReduce和Apache Spark或Alluxio等底层文件系统等分布式处理引擎的存储
在配置HUE访问NameNode HA之前，我们先来了解一下WebHDFS与HttpFS：
概述 本文讲述如何在前端实现城市首字母导航的效果。 效果 实现 1、数据格式 2、实现代码 var map, pyList; function init() { var wms = ne
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
进程通过系统调用，从而进入中断处理，中断处理从系统调用表里找到sys_read函数执行。
WebHDFS观念是基于HTTP操作，比如GET、PUT、POST和DELETE。像OPEN、GETFILESTATUS、LISTSTATUS的操作是使用HTTP GET，其它的像CREAT、MKDIRS、RENAME、SETPERMISSION是依赖于HTTP PUT类型。 APPEND操作时基于HTTP POST类型，然而，DELETE是使用HTTP DELETE。
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行，使用Python语言访问操作HDFS的需要，Python也提供了多个访问HDFS的依赖包（如：pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs），这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
1) 配置HDFS HttpFS和WebHDFS 如果HDFS是HA方式部署的，则只能使用HttpFS，而不能用WebHDFS。 2) 安装依赖： apr-iconv-1.2.1 confuse-3.0 apr-util-1.5.4 libpng-1.6.26 apr-1.5.2 expat-2.2.0 pcre-8.38 libxml2-devel libxslt-devel sqlite-devel 。。。。。。 3) 编译安装Hue 解压Hue安装包，然后执行 make install PREFIX=/usr/local 进行安装！ 可以考虑修改下Makefile.vars.priv中的INSTALL_DIR值为$(PREFIX)，而不是默认的$(PREFIX)/hue， 这样改为执行： make install PREFIX=/usr/local/hue-3.11.0 带上版本号是个好习惯，安装好后再建一个软链接，如：ln -s /usr/local/hue-3.11.0 /usr/local/hue。 编译安装过程中最常遇到的是缺乏依赖库，只需要按提示进行补充然后重复继续即可。 4) 修改desktop/conf/hue.ini A) [desktop] I) 为secret_key指定一个值，如ABC123，可以不指定，但Hue Web将不能保持会话。 II) 修改http_port为Web端口，如80或8080等。 III) 建议time_zone为北京时区Asia/Shanghai B ) [[hdfs_clusters]] I) 修改fs_defaultfs的值为core-site.xml中的fs.defaultFS的值 II) logical_name值HDFS集群名 III) webhdfs_url值为http://$host:14000/webhdfs/v1，其中“$host”值需为提供HttpFS服务的IP或主机名 IV) 修改hadoop_conf_dir的值为hadoop配置目录路径 C) [[yarn_clusters]] I) 修改resourcemanager_host值为主ResourceManager的IP地址（默认为8032端口所在地址）， 注意不能为备ResourceManager的IP，原因是备ResourceManager不会打开端口8032。 II) 修改logical_name值为集群名。 III) 修改resourcemanager_api_url的值，将localhost替换成ResourceManager的8088端口地址。 D) [hbase] I) 修改hbase_conf_dir为HBase的配置目录路径 II) 修改thrift_transport为HBase Thrift2 Server采用的Transport，两者必须一致。 III) 注意截止hue-3.11.0版本，只支持HBase ThriftServer，而不支持HBase Thrift2Server 因此hbase_clusters的值要配置指向ThriftServer，其中Cluster可以为其它自定义值，只是为在Web上显示， Cluster后面的值必须为HBase ThriftServer的服务地址和端口。 如果需要同时运行HBase ThriftServer和HBase Thrift2Server，请为两者指定不同的服务端口和信息端口。 E) [beeswax] 修改hive_conf_dir为Hive的配置目录路径。 5) 启动Hue 进入Hue的build/env/bin目录，然后执行supervisor即可启动Hue服务。 6) 打开Web 假设Hue安装在192.168.1.22，服务端口号为8080，则只需要在浏览器中输入：http://192.168.1.22:8080即可进入Hue Web界面。 如果是第一次运行，则必须先创建好管理员帐号才能进入。 如果遇到错误，则可以检查Hue的错误日志文件error.log来了解是什么错误。 Hue ERROR日志： 1) Failed to obtain user group information: org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException is not allowed to impersonate (error 403) 一般是因为core-site.xml或httpfs-site.xml没配置正确。 /////////////////////
默认启动WebHDFS而不会启动HttpFS，而HttpFS需要通过sbin/httpfs.sh来启动。
以上这篇python访问hdfs的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
找了很久，终于找到一个能用的： QYYBAC9D3J-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJRWVlCQUM5RDNKIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoi6LaF57qnIOeoi+W
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