http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

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

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

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-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

 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

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

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

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

转载请注明出处 :http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本文档主要用于说明,如何在集群外节点上,部署大数据平台的客户端,此大数据平台已经开启了Kerberos身份验证.通过客户端用户在集群外就可以使用集群内的服务了,如查询集群内的hdfs数据,提交spark任务到集群内执行等操作. 具体部署步骤如下所示: 1.拷贝集群内hadoop相关组件包到客户端 本地创建目录/opt/cloudera/parcels mkdir –R /opt/cloudera/parcels 拷贝

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.

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

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够.二次开发成本高.迁移成本高.集群部署混乱等情况,团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求,但是迁移成本和难度又比较大,甚至前团队还留下了不少坑,企业自有的开发能力又比较有限,导致后面的小伙伴上手难度高体验差. 俗话说"工具选得好,下班回家早:调度用得对,半夜安心睡",面对各种难点和痛点: 如何有效地评估数据调度工具? 如何平滑的过渡到Apache DolphinScheduler? 如何稳定高效的对已有的工具升级改造? 这几个问题是改

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:

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

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您