Hadoop 社区推出了新一代分布式Key-value对象存储系统 Ozone,同时提供对象和文件访问的接口,从构架上解决了长久以来困扰HDFS的小文件问题.本文作为Ozone系列文章的第一篇,抛个砖,介绍Ozone的产生背景,主要架构和功能. 背景 HDFS是业界默认的大数据存储系统,在业界的大数据集群中有非常广泛的使用.HDFS集群有着很高的稳定性,得益于它较简单的构架,集群也很容易扩展.业界包含几千个数据节点,保存上百PB数据的集群也不鲜见. HDFS通过把文件系统元数据全部加载到Name

一.安装hdfs插件 从源码安装ranger的服务器上拷贝hdfs的插件到你需要安装的地方 1.解压安装 # tar zxvf ranger-2.1.0-hdfs-plugin.tar.gz -C /data1/hadoop 2.修改插件配置文件,如下 # cd /data1/hadoop/ranger-2.1.0-SNAPSHOT-hdfs-plugin/ 修改install.properties文件 主要修改以下几个参数: POLICY_MGR_URL= http://192.168.4.5

1.kdc创建principal 1.1.创建认证用户 登陆到kdc服务器,使用root或者可以使用root权限的普通用户操作: # kadmin.local -q “addprinc -randkey hdfs/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey yarn/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey mapred/yjt” # kadmin.local -q “addprinc -randkey HTTP/

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue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我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

Elasticsearch服务器开发(第2版) 介绍: ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎,具有高可靠性,支持非常多的企业级搜索用例.ElasticsearchHadoop作为一个完美的工具,用来连接Elasticsearch和Hadoop的生态系统.通过Kibana技术,ElasticsearchHadoop很容易从Hadoop生态系统中获得大数据分析的结果. 本书全面介绍ElasticsearchHadoop技术用于大数据分析以及数据可视化的方法.内容共分7章,包括Hado

3.hue与其他框架的集成 3.1.hue与hadoop的HDFS以及yarn集成 第一步:更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name&

目录 1.更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 2.更改所有hadoop节点的hdfs-site.xml 3.重启hadoop集群 4.停止hue的服务,并继续配置hue.ini 启动hue进程,查看hadoop是否与Hue集成成功 1.更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/ vim core-site.xml 添加以下配置 <property> &

1. 概述 Kerberos可以与CDH集成,CDH里面可以管理与hdfs.yarn.hbase.yarn.kafka等相关组件的kerberos凭证.但当我们不使用CDH的时候,也需要了解hdfs.yarn.hbase和kafka是如何配置关联kerberos的. 该文是建立在Kerberos基本原理.安装部署及用法博客的前提上的,需要首先了解Kerberos的基本原理.安装用法,才能阅读下文. 集群机器信息为: ip hostname 192.168.1.150 cdh1 192.168.1

From:http://tech.uc.cn/?p=817 问题背景: 初步了解Impala的应用 重点测试Impala的查询速度是否真的如传说中的比Hive快3~30倍 写作目的: 了解Impala的安装过程 初步了解Impala的使用 比较Impala与Hive的性能测试 适合阅读对象: 想了解Impala安装的读者 想了解Impala与Hive性能比较的读者 不涉及的内容: 如何安装Hadoop(假设你已经安装好了Hadoop) 如何安装Hive(假设你已经安装好了Hive) 关于Hado

前言 Apache Storm 是一个免费的,开源的,分布式的实时计算系统. 官方文档: http://storm.apache.org 中文文档: http://storm.apachecn.org ApacheCN 最近组织了翻译 Storm 1.1.0 中文文档 的活动,整体 翻译进度 为 96%. 感谢大家参与到该活动中来 感谢无私奉献的 贡献者,才有了这份 Storm 1.1.0 中文文档 感谢一路有你的陪伴,我们才可以做的更好,走的更快,走的更远,我们一直在努力 ... 网页地址:

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据

首先我们从宏观的视角来窥视下大数据技术框架: 图1 大数据技术框架 从图1可以看出,数据源-数据收集-数据存储-资源管理,这是我们进行数据分析和处理的基本;图中的计算框架包括批处理.交互式分析和流处理: 批处理计算:对时间没有严格要求,吞吐率要高 交互式计算:支持类SQL语言,快速进行数据分析 流式计算:数据像流水一样进入系统,需实时对其处理和分析 不同的计算框架的实时性要求是逐渐增强的,spark在整个大数据技术框架中属于第4层计算框架,spark能很好地满足这三种计算要求,这也是spark这

http://www.infoq.com/cn/news/2014/06/sql-on-hadoop 数据的操作语言是SQL,因此很多工具的开发目标自然就是能够在Hadoop上使用SQL.这些工具有些只是在MapReduce之上做了简单的包装,有些则是在HDFS之上实现了完整的数据仓库,而有些则介于这两者之间.这样的工具有很多,来自于Shoutlet的软件开发工程师Matthew Rathbone最近发表了一篇文章,他列举了一些常用的工具并对各个工具的应用场景和未来进行了分析. Apache H

引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代"是机器学习最大的特点,因此很适合做机器学习. 得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,现在又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark能够翻译为火花).因此本文主要讲述了PySpark. 本文选自<全栈数据之门>. 全栈框架 Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代&qu

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Hue的安装与部署 hadoop hue Hue 简介 Hue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我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等.很早以前就听说过Hue的便利与强大,一直没能亲自尝试使用,下面先通过官网给出的特性,通过翻译原文简单

说到Spark就不得不提MapReduce/Hadoop, 当前越来越多的公司已经把大数据计算引擎从MapReduce升级到了Spark. 至于原因当然是MapReduce的一些局限性了, 我们一起先来看下Mapreduce的局限性和Spark如何做的改进. Spark概述 MapReduce局限性 1 仅支持Map和Reduce两种操作 2 处理效率极低 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大 无法充分利用内存 Map端和Redu

大家好,我是来自内蒙古的小哥,我现在在北京学习大数据,我想把学到的东西分享给大家,想和大家一起学习 hue框架介绍和安装部署 hue全称:HUE=Hadoop User Experience 他是cloudera公司提供的一个web框架,和其他大数据框架整合,提供可视化界面 hue的架构 1.hue UI:hue提供一个可视化的web界面 2.hue server:hue的服务器,对外提供一个web的访问 3.hue db:存储整合框架的信息 1.Hue的介绍 HUE=Hadoop User E

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue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我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

spark动态资源调整其实也就是说的executor数目支持动态增减,动态增减是根据spark应用的实际负载情况来决定. 开启动态资源调整需要(on yarn情况下) 1.将spark.dynamicAllocation.enabled设置为true.意思就是启动动态资源功能 2.将spark.shuffle.service.enabled设置为true. 在每个nodeManager上设置外部shuffle服务 2.1 将spark-<version>-yarn-shuffle.jar拷贝到

1. 安装依赖包和软件 在所有服务器上输入命令进行安装操作 yum install epel-release -y yum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond –y 2. 在master服务器上配置监控端 vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改下面内容 data_source master: master-backup: node1: node2: node3: case_sensitive_hostnames