一.简介 hue是一个开源的apache hadoop ui系统,由cloudear desktop演化而来,最后cloudera公司将其贡献给了apache基金会的hadoop社区,它基于python框架django实现的. 通过使用hue,我们可以使用可视化的界面在web浏览器上与hadoop集群交互来分析处理数据,例如操作hdfs上的数据,运行MapReduce Job,查看HBase中的数据 二.安装 (1)下载 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/

最近一段时间团队接到的项目需要处理的数据量非常大,之前的处理方式难以满足现有需求.最近两周前前后后折腾了不少,在搭建了hadoop+hbase+hive+spark的一个集群后,由于感觉管理和监控太麻烦就把它给干掉了,转而折腾CDH. 安装CDH前需要安装Cloudera Manager,官方文档提供的A,B,C三种安装方式.方式A傻瓜式的安装部署,安装时最好祈祷一次成功,否则卸载时时候非常麻烦.本文主要介绍方式C的部署. 系统环境以及相关软件版本 机器数量:4台PC,名称分别为Master,

简介: 在我的CDH5.11集群中,默认安装的spark是1.6版本,这里需要将其升级为spark2.x版本.经查阅官方文档,发现spark1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认的1.6版本,可以直接安装2.x版本,它们各自用的端口也是不一样的.我尝试了安装spark2.0版本和spark2.1版本,均告成功.这里做一下安装spark2.1版本的步骤记录.   首先贴出一些官方的网址,有兴趣的可以去看看: Cloudera发布Apache Spark 2概述(可以在这里面找到安

//javascript 权威指南 第三版 第11章 DOM扩展 //取得body元素 var body = document.querySelector("body"); //取得ID为myDiv 元素 var myDiv = document.querySelector("#myDiv"); //取得类为selected 的第一个元素 var selected = document.querySelector(".selected"); //

master  192.168.1.30 saver1  192.168.1.40 saver2  192.168.1.50 首先,时间同步 然后,ssh互通 接下来开始: 1.安装MySQL5.6.44 tar -xvf MySQL-5.6.44-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar rpm -ivh MySQL-server-5.6.44-1.el6.x86_64.rpm rpm -ivh MySQL-devel-5.6.44-1.el6.x86_64.rpm 启动MySQ

扩展为HA需要注意的问题 原Namenode称为namenode1,新增的Namenode称为namenode2. 从namenode单节点扩展为HA模式官网上有详细的教程,下面是扩展过程中疏忽的地方. namenode2部署后需要复制namenode1格式化好的数据,就是namenode1部署的时候,通过hdfs namenode -format生成的数据. journalnode部署好后,也需要格式化数据.格式化方式为:journalnode启动之后,在namenode执行hdfs name

他将Yahoo!Hadoop从20个节点扩展为42000个节点 http://www.csdn.net/article/2012-11-08/2811629-Interview-Hortonworks-CTO-EricBaldeschw

11.1.扩展MySQL 静态分片:根据key取hash,然后取模: 动态分片:用一个表来维护key与分片id的关系: 11.2.负载均衡 12. 12.2导致宕机得原因: 35%环境+35%性能+20%复制+10%其他: 12.3 提升高可用得办法: 防止宕机+快速恢复:

1.参考: http://www.cnblogs.com/codedevelop/p/6762555.html grant all privileges on *.* to 'root'@'hostname' identified by 'mysql密码' with grant option; 2.配置静态IP [root@server1 ~]#vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0HWADDR=08:00:27:BA:1

一.简介 HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HBase. 尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法,但事实上大多数解决方案,特别是一些关系类型的,在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点.许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限,但这些功能通常都是事后增加的,安装和维护都和复杂.同时,也会影响RDBMS的特定功能,例如联接.复杂的查询.触发器.视图和外键约束这些操作在大型的RDBMS上的代价相

一.spark简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,Spark 是一种与 hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载. 二.spark编译 为什么cdh提供了spark已经编译好的包,还要自己手工编译?因为从spark某个版本之后,就不再集成hadoop相关的jar包

1.cdh5 支持jdk7和jdk82.cloudera只支持oracle发布的jdk3.集群中所有主机的jdk版本必须一致4.生态圈中用到的所有组件所依赖的jdk版本必须一致5.cloudera manager的版本要不小于CDH的版本6.CDH与CM5.11.x支持的操作系统版本: centos  6.9 (with Known Issue), 6.8, 6.7, 6.6, 6.5, 6.4 ubuntu 16.04 LTS (Xenial) 14.04 LTS (Trusty) 12.04

什么是DOM? DOM(文档对象模型)是针对 HTML 和 XML 文档的一个 API(应用程序编程接口).DOM描绘了一个层次化的节点树,允许开发人员添加.移除和修改页面的某一部分. 文档节点(document)是每个文档的根节点.文档元素是文档的最外层元素,文档中的其他所有元素都包含在文档元素之中.在HTML页面中,文档元素始终都是元素.在 XML 中,没有预定义的元素,因此任何元素都可能成为文档元素. 每一段标记都可以通过树中的一个节点来表示: HTML 元素通过元素节点表示,特性(att

先看一下之前的行为节点是怎么设计的: BTAction.lua BTAction = BTTask:New(); local this = BTAction; this.taskType = BTTaskType.Action; function this:New() local o = {}; setmetatable(o, self); self.__index = self; return o; end BTLog.lua --[[ 参考BehaviorDesigner-Action-Lo

目前在总结现代C++的新特性,看了<深入理解C++11>这本书. 今天看到扩展的friend语法这一节,遇到了问题.本节电子版内容参见:https://book.2cto.com/201306/25354.html 未改良前的代码如代码清单2-21所示(在Linux下按照下面的编译指令能够通过),接着作者总结出了这种方法4点不好,给出了改良版代码(如代码清单2-22所示).我要吐槽的是,反复试了好久,这改良版根本就不能够通过编译,感觉代码写的相当的鬼畜. 代码清单2-21 #include&l

在使用Azure ARM模式部署wordpress,将php网站压缩成zip的形式在DefaultTemplate模板中已扩展的形式实现安装 遇到的问题总结: 1.开始在sites节点中,resource节点下的配置如下: servicePackageLink是我wp的网站压缩包地址 { "apiVersion": "2015-08-01", "name": "web", "type": "con

一.简介 oozie是hadoop平台开源的工作流调度引擎,用来管理hadoop作业,属于web应用程序,由oozie server 和oozie client构成. oozie server运行与tomcat容器中 oozie的工作流必须是一个有向无环图,当用户需要执行多个关联的MapReduce作业时,只需要把作业写进workflow.xml中,再提交到oozie,oozie便可以托管服务,按照预先的配置有序执行任务. 二.安装 1.下载编译好的cdh版本 http://archive.cl

一.简介 hive是基于hadoop的一种数据仓库工具,可以将结构化的文件映射成为数据库的一张表,并提供简单sql查询功能,底层实现是转化为MapReduce任务计算. 二.安装 (1)下载 从cdh下载页下载 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ hive-1.1.0-cdh5.11.1.tar.gz 下载好后上传至服务器的/home/hadoop/software,并解压至/home/hadoop/app目录下 mv hive-1.1.0-cdh5.

一.前言 由于线下测试的需要,需要在公司线下(测试)环境搭建大数据集群. 那么CDH是什么? hadoop是一个开源项目,所以很多公司再这个基础上进行商业化,不收费的hadoop版本主要有三个,分别是: (1)Apache,最原始的版本,所有发行版均基于这个版本进行改进 缺点:版本部署混乱,部署过程繁杂,升级过程繁杂,兼容性差,安全性差 (2)CDH版本,在Apache基础上,进行了封装,处理了不同版本的兼容问题.有用户管理界面 (3)Hotnowork版本. 由于公司测试环境的内存有限(8G)

可扩展性的定义:当增加资源以获得执行更多的工作系统能获得划算的同等提升. 向上扩展(垂直扩展):提升服务器的硬件性能. 向外扩展(水平扩展):一般都是复制,拆分,数据分片(sharding). 复制:如主从复制分担读的压力. 拆分:如按照功能拆分,将不同的表放在不同的库上. 数据分片(sharding):把数据分成一小片,然后存放在不同的库上. 目前,为了实现水平扩展,数据分片是最常用最成功的方式. 作者说:能不做分片就不要做分片.除非到了不能解决的性能瓶颈.可以先考虑提升服务器性能,复制,或者