cdh6.3企业级大数据视频教程 链接:https://pan.baidu.com/s/1bLGrIwzpFQB-pQRb6KOmNg 提取码:i8h8 系统和软件版本1,操作系统:Centos7.62,Cloudera Manager : 6.3 下载地址:https://archive.cloudera.com/cm6/6.3.0/redhat7/yum/RPMS/x86_64/3,CDH : 6.3下载地址:https://archive.cloudera.com/cdh6/6.3.0/p

CDH大数据平台实施经验总结2016(转载) 2016年负责实施了一个生产环境的大数据平台,用的CDH平台+docker容器的方式,过了快半年了,现在把总结发出来. 1. 平台规划注意事项 1.1 业务数据全部存储在datanode上面,所以datanode的存储空间必须足够大,且每个datanode的存储空间尽量保持一致. 1.2 管理节点/namenode对存储空间要求不高,主要存储各计算节点datanode的元数据信息,以3个datanode为例,每个datanode存储2T的数据,nam

一.概述 Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”),基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop,简化了大数据平台的安装.使用难度. 二.安装部署 | 序号 | IP地址 | 主机名 |系统版本| | -------- | -------- | -------- | | 1 | 172.20.2.222

我这里搭建的是3节点,centos6.5的静态ip ,ssh免密码登录,防火墙关闭,时钟同步等等一些准备工作我这里就不多说了 我们可以进官网看看 https://www.cloudera.com/ 我们进来看看 https://www.cloudera.com/documentation.html 我们先部署我们的本地yum源 安装完之后, 我们可以发现多了这么一个目录 下面我们把httpd服务启动一下 直接用我们的ip地址登录 我们在http://archive.cloudera.com/cm

经过无数次的失败,终于将CDH安装到两台普通的笔记本电脑上,主要失败原因有以下几点: 不熟悉安装过程,官方给出的安装方法有三种,所以都尝试了一遍,浪费了大量时间,所以有时候方法多不见得是一件好事. 安装设备太差,有时会因为占用内存或者CPU占用过高而死机. 安装网络环境太差,导致传输过程可能出现超时失败现象. 安装时间过久,导致出错后重新再来时间付出太多. 以下讲的方法不是最优的方法,但是是我们最后的方法,可供参考. 1.搭建环境 两台笔记本电脑A和B,自带内存分别为12G和8G,安装VMwar

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

CDH构建大数据平台-使用自建的镜像地址安装Cloudera Manager 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.搭建CM私有仓库 详情请参考我的笔记: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10412455.html. 1>.安装web服务器并启动  [root@node105 ~]# yum -y install httpd Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror s

一.安装说明 CM是由cloudera公司提供的大数据组件自动部署和监控管理工具,相应的和CDH是cloudera公司在开源的hadoop社区版的基础上做了商业化的封装的大数据平台. 采用离线安装模式,虽然在线安装比较简单,但是速度感人,原因大家都懂,这里我使用的各软件版本信息为: 操作系统:CentOS6.8 CDH版本:5.7.1:CDH-5.7.1-1.cdh5.7.1.p0.11-el5.parcel.sha CDH-5.7.1-1.cdh5.7.1.p0.11-el6.parcel m

 CDH构建大数据平台-配置集群的Kerberos认证安全 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 当平台用户使用量少的时候我们可能不会在一集群安全功能的缺失,因为用户少,团队规模小,相对容易把控,开发人员直接也彼此了解.这时候只需要做好团队内部或是企业通过一些列行政管理手段就能管理好集群的安全问题.但是别忘了我们的平台定位可是作为一个单一的大数据来支持企业内部所有应用的.正所谓人上一百,形形色色.当平台用户达到一定数量之后其素质难免会参差不齐,大数据平台面对的也不再是

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA

CDH构建大数据平台-Kerberos高可用部署[完结篇] 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.  一.安装Kerberos相关的软件包并同步配置文件 1>.实验环境说明 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# [root@node101.yinzhengji

一 前言 阅读本文前需要掌握的知识: Linux基本原理和命令 Hadoop生态系统(包括HDFS,Spark的原理和安装命令) 由于Hadoop生态系统组件众多,导致大数据平台多节点的部署,监控极其不方便,因此一些Hadoop厂商提供了企业发行版,例如CDH,HDP等.这些Hadoop企业发行版将Hadoop生态系统的开源组件整合到了一个平台之上,并做了一些定制,提供了安装,部署,监控等工具,大大方便了平台运维人员. CDH是Cloudera公司向企业客户提供的基于Apache Hadoop生

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

ylbtech-Train-Alypay-Cloud:蚂蚁大数据平台培训开课通知(第三次) 1.返回顶部 1. 您好! 很高兴通知您,您已经成功报名将于蚂蚁金服计划在2018年2月28日- 2018年3月2日 在北京 环球金融中心举行 蚂蚁大数据平台培训,为期两天半:培训价值为 RMB 18000元/人,现阶段为促进合作伙伴的快速赋能,本次免费.培训结束后会安排认证考试. 请于今天检查手机短信,会收到访客短信.请于2月28日周三 9:00之前到了 环球金融中心 以后,先请 安保大哥帮忙刷卡 过闸

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台.我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品.最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚.

一.概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控的开源工具,Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop和Hcatalog等.提供Web UI进行可视化的集群管理,简化了大数据平台的安装.使用难度. 二.安装部署 2.1 主机规划 | 序号 | IP地址 | 主机名 |系统版本| | -------- | -------- | --------

Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop,简称“CDH”,基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Spark. Hbase.Zookeeper.Sqoop等,简化了大数据平台的安装.使用难度.本文档将演示CDH6.0.1的部署,该版本是目前最新版本,该版本Hadoop生态组件版本可以查看manifest.json文件,相关文件下载地址如下: https://archive.cloudera

目       录 1.      应用背景... 2 2.      系统框架... 2 3.      AI场景识别算法和硬件... 3 4.      AR视频空间管理系统... 5 5.      物联网及工业互联网系统... 5 6.      用户应用终端... 7 7.      应用效果... 9 1.   应用背景 最近有三个项目的技术要求中明确有视频和AI图像场景识别的需求,并且占用了很大的篇幅描述场景需求,即包括硬件也包括软件.物联网.视频AI场景识别.业务应用的整体融合是

大家下午好,我是来自当贝网络科技大数据平台的基础开发工程师 王昱翔,感谢社区的邀请来参与这次分享,关于 Apache DolphinScheduler 在当贝网络科技大数据环境中的应用. 本次演讲主要包含四个部分: 平台建设的背景 大数据平台重构 大数据调度平台建设 下一步规划 王昱翔 当贝大数据平台基础开发工程师 毕业于电子科技大学,主要是做大数据平台的构建.集成及组件的运维的工作. 01 背景 在当贝网络科技使用 Apache DolphinScheduler 作为大数据调度平台之前,我们在

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软