1 测试集群 内存:256GCPU:32Core (Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz)Disk(系统盘):300GDisk(数据盘):1.5T*1 2 测试数据 tpcds parquet 10g tpcds orc 10g 3 测试对象 hive-2.3.4 [set mapreduce.map.memory.mb=4096; set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3072m;][yarn 200g*3] hive-2

1. 系统环境Oracle VM VirtualBoxUbuntu 16.04Hadoop 2.7.4Java 1.8.0_111 hadoop集群master:192.168.19.128slave1:192.168.19.129slave2:192.168.19.130 MySQL安装在master机器上,hive服务器也安装在master上 hive版本: https://mirrors.cnnic.cn/apache/hive/hive-2.3.0/apache-hive-2.3.0-b

1.在使用Python连接hive之前需要将hive中的文件拷贝到自己创建python项目中 cp -r apache-hive--bin/lib/py  /home/jia/Desktop 2.把hive上的py目录下载到桌面之后,进入py目录,复制里面所有的文件到你创建的python项目下 3.新建一个myHiveLink.py文件,访问hive的代码如下 import sys from hive_service import ThriftHive from hive_service.tty

http://f.dataguru.cn/thread-240156-1-1.html 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正的分布式Hadoop集群上跑. 前提 学会了搭建一个分布式Hadoop集群,见在CentOS上

原文地址:http://cn.soulmachine.me/blog/20140204/ 把Nutch爬虫部署到Hadoop集群上 Feb 4th, 2014 | Comments 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正

There are two types of people in the world. I hate both of them. Hadoop集群上搭建Ranger 在搭建Ranger工程之前,需要完成https://www.cnblogs.com/taojietaoge/p/10803537.html 中的搭建Hadoop集群步骤. 准备到Ranger官网下载ranger的源码:http://ranger.apache.org/download.html 1.Ranger编译 Ranger编译

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3872872.html 软件环境 操作系统:Ubuntu14.04 JDK版本:jdk1.7.0_51 Hadoop版本:Hadoop-2.2.0 Hive可以理解为在Hadoop和HDFS之上为用户封装一层便于用户使用的接口.Hive需要将元数据存储在RDBMS中,这对于Hive的运行是非常重要的. (1)安装Hadoop-2.2.0集群 参见<Ubuntu12.04-x64编译Ha

之前,我们已经在hadoop集群上配置了Hive,今天我们来配置下Hbase. 一.准备工作 1.ZooKeeper下载地址:http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz 2.Hbase下载地址:http://mirrors.shuosc.org/apache/hbase/stable/hbase-1.2.6-bin.tar.gz 二.ZooKeeper集群安装配置 1.下载Zo

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF 上篇中,udtf函数,只有为一行输入,一行输出.udtf是可以一行输入,多行输出的. 简述下需求: 输入开始时间,结束时间,返回每个小时的

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF 其他配置请参照上篇:Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF 简述下需求: 系统userid格式如下: 前三位代表国家 接下来三位代表省 再接下来三位代表市 剩下的所以代表 商店 (

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 下篇: Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF hive 提供的函数,总是不能很贴切的满足我们程序的需要,这时候就需要自定义hive的函数了 hive 函数,大概分为三种: udf : 一行输入,一行输出 udtf : 一行输入,多行输

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的

hive1.2.1在hadoop2.6.4集群上的安装 hive只需在一个节点上安装即可,这里再hadoop1上安装 1.上传hive安装包到/usr/local/目录下 2.解压 tar -zxvf /usr/local/hive-1.2.1.tar.gz  重命名 mv hive-1.2.1 hive 3.安装MySQL.具体步骤见<Linux下jdk.Tomcat.MySQL的安装> 4.配置hive (1)配置环境变量vi /etc/profile  添加:export HIVE_HO

1. 回顾 上一篇博客中,实现了单节点的Eureka Server.Eureka Client会定时连接Eureka Server,获取注册表中的信息并缓存到本地.微服务在消费远程API时总是使用本地缓存中的数据.因此一般来说,即使Eureka Server发生宕机,也不会影响到服务之间的调用.但如果Eureka Server宕机时,某些微服务也出现了不可用的情况,Eureka Server中的缓存若不被刷新,就可能会影响到微服务的调用,甚至影响到整个应用系统的高可用.因此,在生成环境中,通常会

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

本文来自边缘计算k3s社区 作者简介 Cello Spring,瑞士人.从电子起步,拥有电子工程学位.尔后开始关注计算机领域,在软件开发领域拥有多年的工作经验. Traefik是一个十分可靠的云原生动态反向代理.轻量级Kubernetes发行版K3s早在去年就已经内置Traefik,将其作为集群的默认反向代理和Ingress Controller.然而,在本文成文时K3s中的默认内置Traefik版本为v1.7.14.这一版本固然也能很好地运行,但还是少了一些有用的功能.我最想用的功能是为正在使

目录 一.模块概览 二.系统环境 三.安装istio 3.1 使用 Istioctl 安装 3.2 使用 Istio Operator 安装 3.3 生产部署情况如何? 3.4 平台安装指南 四.GetMesh 4.1 如何开始使用? 4.2 如何开始? 4.3 使用 GetMesh 安装 Istio 4.4 验证配置 4.5 管理多个 Istio CLI 4.6 CA 集成 五.发现选择器(Discovery Selectors) 5.1 配置发现选择器 六.实战(k8s集群安装Istio 1

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3898991.html Hbase 是Apache Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时的读写访问功能,具有开源.分布式.可扩展及面向列存储的特点.由于Hbase架构是基于其他文件存储系统的,因此在分布式模式下安装Hadoop是必须的.本文参考官方文档,安装部署一个完全分布式的Hbase集群.@_@ 一.基本环境 操作系统:Ubuntu14.04 Server-x64 JD

hadoop是基于java的数据计算平台,引入第三方库,例如C语言实现的开发包将会大大增强数据分析的效率和能力. 通常在是用一些工具的时候都要用到一些配置文件.资源文件等.接下来,借一个例子来说明hadoop上面如何使用JNI.以及调用资源文件. 首先介绍一下ICTClass,ICTClass是中国科学院开发的一个分词软件(ICTClass官网).该套软件采用C/C++编写.ICTClass虽然支持java,但是必须使用到的JNI技术.因此,在使用ICTClass之前需要配置好JNI资源以及IC

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,