[root@hive-dp-7bd6fd4d55-wctjn hive-1.1.0-cdh5.14.0]# hdfs getconf -confKey fs.default.name19/12/04 08:27:40 INFO Configuration.deprecation: fs.default.name is deprecated. Instead, use fs.defaultFShdfs://hadoop-hdfs-master:9000/[root@hive-dp-7bd6fd4d

介于上一篇的java实现网络爬虫基础之上,这一篇的思想是将网络收集的数据保存到HDFS和数据库(Mysql)中:然后用MR对HDFS的数据进行索引处理,处理成倒排索引:搜索时先用HDFS建立好的索引来搜索对应的数据ID,根据ID从数据库中提取数据,呈现到网页上.   这是一个完整的集合网络爬虫.数据库.HDFS.MapReduce.DAO设计模式.JSP/Servlet的项目,完成了数据收集.数据分析.数据索引并分页呈现. 完整的代码呈现,希望认真仔细阅读. ------> 目录: 1.搜索引擎

本文介绍使用hdfs java api的配置方法. 1.先解决依赖,pom <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.2</version> <scope>provided</scope> </dependency> 2.配置文

使用java client访问kerberos-secured cluster,最重要的是先从admin那里拿到可用的keytab文件,用来作认证.接下来就是调整连接的配置.以下先用连接hdfs为例进行说明. 申请可用的keytab文件 1. 申请可认证的keytab文件,keytab文件用来存储principal的key.由KDC那边生成的principal,最终可以存储在keytab文件中. 2. 安装Kerberos client常用命令,并熟悉kerberos认证原理. 3. 配置/et

====HBase API========================================================= ** 配置maven依赖(pom.xml),不需要hadoop依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> -hadoop2</version> </de

1. 安装hive:上传apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz文件到/usr/local目录下,解压后更名为hive. 2. 配置hive环境变量,编辑/etc/profile文件(配置完后记得source /etc/profile使其生效) 3. 配置hive,进入到hive文件夹内,将hive-default.xml.template拷贝一份,命名为hive-site.xml,编辑它,将其中的hive.metastore.schema.verification属性设置为fa

1 下载snappy包并编译 wget https://github.com/google/snappy/releases/download/1.1.3/snappy-1.1.3.tar.gz tar xvfz snappy-1.1.3.tar.gz cd snappy-1.1.3/ ./configure makesudo make installls -lh /usr/local/lib |grep snappy 2 编译hadoop源码  cd hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

presto简单介绍 presto是一个分布式的sql交互式查询引擎.可以达到hive查询效率的5到10倍.支持多种数据源的秒级查询. presto是基于内存查询的,这也是它为什么查询快的原因.除了基于内存,presto还使用了 向量计算, 动态编译执⾏计划 优化的ORC和Parquet Reader技术 从而优化查询的速度. presto和hive的对比hive和presto是针对不同使用场景的.presto虽然查询很快,但是也不是适用于所有的查询场景.比如做多张大表的关联查询,由于prest

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

大数据篇:DolphinScheduler-1.2.0.release安装部署 1 配置jdk #查看命令 rpm -qa | grep java #删除命令 rpm -e --nodeps xxx 将oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update181-1.x86_64.rpm上传至每个节点安装 rpm -ivh oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update181-1.x86_64.rpm 修改配置文件 vim /etc/profile #添加 export JAVA_H

T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展.该架构使用了众多开源技术,包括Apache Hudi和Alluxio.在本文中,您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半.此外,数据分析人员如何使用Presto.Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍.我们基于数据编排为数据管道的多个阶段(包括提取和分析)构建了数据湖. 1.T3出行数据湖总览 T3出行当前还处于业务扩张期,在构建数据湖之前不同的业务线,会选择不同的存储系统.传输工具以及处理框架,从而出现了严重的

下载安装包 直接进官网下载 https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/download.html 参考官方文档 https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/1.3.2/user_doc/cluster-deployment.html 我下载的是1.3.2版本apache-dolphinscheduler-incubating-1.3.2-dolphinscheduler-bin.tar.

本文章经授权转载 1 组件介绍 Apache Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统.致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用. 官网 https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/ github https://github.com/apache/incubator-dolphinscheduler 2 ds-1.2.0 目录解读 (讲解配置文件的作用,具体配置在insta

关于 Apache DolphinScheduler Apache DolphinScheduler(incubator) 于 17 年在易观数科立项, 19 年 8 月进入 Apache 孵化器,已有 400+ 公司在生产上使用,代码+文档贡献者近 200 位.DolphinScheduler (简称DS)致力于使大数据任务调度开箱即用,它以拖拉拽的可视化方式将各种任务间的关系组装成 DAG(有向无环图),并实时监控整个数据pipeline的运行状态,同时支持失败重试.重跑.恢复失败.补数等大

本文章经授权转载,原文链接: https://blog.csdn.net/MiaoSO/article/details/104770720 目录 4. 软件部署 4.1 为 dolphinscheduler 创建 Mysql 数据库 4.2 解压 dolphinscheduler 安装包 4.2.1 dolphinscheduler-backend 4.2.2 dolphinscheduler-ui 4.3 dolphinscheduler-backend 部署 4.3.1 数据库配置 4.3.

点击蓝色字关注! 本篇文章大概8440字,阅读时间大约20分钟 本文记录了在CDH5.16.2集群上集成Dolphin Scheduler 1.3.1的详细流程,特别注意一下MySQL数据库的连接串! 1 文档编写目的 详细记录CDH5上Dolphin Scheduler 1.3.1的部署流程 分布式部署Dolphin Scheduler 2 部署环境和依赖组件 为了适配CDH5上的Hive版本, 需要对DS进行源码编译部署,最后会提供编译好的CDH5版本供各位老铁下载 集群环境 CDH 5.1

order_created.txt   订单编号  订单创建时间 -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: order_picked.txt   订单编号  订单提取时间 -- :: -- :: -- :: 上传上述两个文件到HDFS: hadoop fs -put order_created.txt /data/order_created.txt hadoop fs -put order_picked.txt /data/order_picked.txt 通过Spark SQ

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

1.  启动hive metastore 2. 启动hive thrift接口 参考:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7497261.html 3. 下载presto server wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.186/presto-server-0.186.tar.gz 4. 配置 config.properties coordinator=true n

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi