机器环境 Ubuntu 14.10 64位 || OpenJDK-7 || Scala-2.10.4 机群概况 Hadoop-2.6.0 || HBase-1.0.0 || Spark-1.2.0 || Zookeeper-3.4.6 || hue-3.8.1 Hue简介(简单介绍): ue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以

Python到底有多火,从后端开发到前端开发:从金融量化分析到大数据:从物联网到人工智能,都有Python的踪迹. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 虽然现在大批IT从业人员已转型从事Python开发,但伴随人工智能与大数据的高速发展, Pyth

手把手教你通过拖拉拽可视化的方式带你练习[Grid栅格布局]的各个属性,直观易懂!再也不愁记不住繁多的Grid属性了.整个过程在众触应用平台进行,不用手写一行CSS代码. grid-auto-flow:网格流动方向 grid-template: 网格模板 grid-gap: 网格间隙 justify-items:老是记不住的对齐方式 1,看效果就行 align-items:老是记不住的对齐方式 2,看效果就行 justify-content:老是记不住的对齐方式 3,看效果就行 align-co

1.准备工作 2.一个Storm集群的基本组件 3.Topologies 4.Stream 5.数据模型(Data Model) 6.一个简单的Topology 7.流分组策略(Stream grouping) 8.使用别的语言来定义Bolt 9.可靠的消息处理 10.单机版安装指南 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于

搭建了Hue之后发现只有英文的界面,非常不开心,于是百度谷歌了一大堆也没有发现可靠的办法,就自己上手了一把,亲测可行. 英文版: 中文版: hue切换使用中文版的方法如下: 1.修改配置文件 vi /opt/soft/hadoop/hue-3.10.0/desktop/core/src/desktop/settings.py LANGUAGE_CODE = 'zh_CN' #LANGUAGE_CODE = 'en-us' LANGUAGES = [ ('en-us', _('English'))

系统: CentOS release 6.6 (Final) Nexus:nexus-2.8.1-bundle.tar.gz,下载地址:https://sonatype-download.global.ssl.fastly.net/nexus/oss/nexus-2.8.1-bundle.tar.gz Java: java version "1.7.0_80" 创建目录并进入目录:mkdir /usr/local/nexus 解压文件:tar -zxvf nexus-2.8.1-bun

http://qindongliang.iteye.com/blog/2212619 先来看下hue的架构图:  (1)Hue是什么? Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口. (2)Hue能干什么? 1,访问HDFS和文件浏览 2,通过web调试和开发hive以及数据结果展示 3,查询solr和结果展示,报表生成 4,通过web调试和开发impala交互式SQL Query 5,spark调试和开发 6,Pig开发和调试 7,oozie任务的开

Hue提供了图形化截面管理HDFS数据,可谓之非常方便,但是在配置上,还是有点麻烦的. 1 /home/hadoop/software/cloud/hue/desktop/conf/pseudo-distributed.ini配置 Hue可以通过两种方式访问Hdfs中的数据 WebHDFS:提供高速的数据传输,客户端直接和DataNode交互 HttpFSB:一个代理服务,方便与集群外部的系统集成 两者都支持Http REST API,但是HUe只能打开其中的一种方式,对于HDFS HA的部署方

Hue Web应用的架构 Hue 是一个Web应用,用来简化用户和Hadoop集群的交互.Hue技术架构,如下图所示,从总体上来讲,Hue应用采用的是B/S架构,该web应用的后台采用python编程语言别写的.大体上可以分为三层,分别是前端view层.Web服务层和Backend服务层.Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用. Hue整合大数据技术栈架构 由于大数据框架很多,为了解决某个问题,一般来说会用到多个框架,但是每个框架又都有自己的web UI监控界面,对应着不同的

目录 [TOC] 1.CDH介绍 1.1.什么是CDH和CM? CDH一个对Apache Hadoop的集成环境的封装,可以使用Cloudera Manager进行自动化安装. Cloudera-Managerceql(本文中简称CM)是一个工具,CM能够管理一个大的Hadoop cluster并不是一只要下载tar files什么压缩并启动services这么简单.后续有非常多设定.监控等麻烦的事要处理,CM都能够做到,有些类似Casti.Cloudera Manager整合了一列的功能让系统

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言.我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? hadoo

“ Hadoop 2.0引入YARN,大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本.其在异构集群中是怎样应用的?Hulu又有哪些成功实践可以分享? 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入,大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本.首先,YARN允许多个应用程序运行在一个集群中,并将资源按需分配给它们,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中,并提供了容错.资源隔离及负载均衡等方面的

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

大数据和Hadoop生态圈 一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第1章 大数据和Hadoop生态圈小组已经翻译完成,在此对:译者:贾艳成 QQ:496830205 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行

Hadoop生态圈-Ambari控制台功能简介 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. 在经历一系列安装过程之后(部署过HDP后我终于发现为什么大家喜欢用它了,部署比CDH简单是他优势之一!),我们已经新建了一个进群并进入到Ambari到集群控制台首页.Ambari到集群控制台主要分为3个区域,如下图所示: 好啦,接下来我会简单介绍一下Ambari到核心功能. 一.集群管服务管理 Ambari 为Hadoop服务提供了一套强大的管理与维护的功能,包括集群用户,服务安装,

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载.安装.运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了.虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服. 要在集群中运行DKHadoop服务,需要指定集群中的一个或多个节点执行该服务的特定功能,角色分配是必须的,没有角色集群将无法正常工作,在分配角色前,需要了解这些角色的含义. Hadoop服务角色: 1. 

转载至 大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou