日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 总帖：CDH 6系列（CDH 6.0、CHD6.1等）安装和使用1.hbase与hive哪些版本兼容？
hive0.90与hbase0.92是兼容的，早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容，不需要自己编译。
hive1.
目录Schema版本Verification 和Validation使用schematool先决条件配置用法示例 翻译： https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cdh_ig_hive_schema_tool.html 版本： 5.14.2使用Hive命令行 schematool 为非托管集群升级或验证Hiv
在先前装的CDH5.14集群中，默认安装的spark是1.6.0版本。我们现在可以现有的集群中再装spark2.x版本，能和spark1.6版本并存。当前CDH支持的Spark2.X最新版本是Spark2.3.0，目前Apache Spark最近版本是2.3.1，即CDH的版本更新是慢半拍的，但基本上不影响使用。下面是在CDH中安装Spark2.3的步骤：这是官方给出安装和升级方法说明：http
原理内容来之https://developer.aliyun.com/article/25491Sentry简介：ApacheSentry是Cloudera公司发布的一个Hadoop开源组件，截止目前还是Apache的孵化项目，它提供了细粒度级、基于角色的授权以及多租户的管理模式。Sentry当前可以和Hive/Hcatalog、ApacheSolr和ClouderaImpala集成，未来会扩展到
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2021-03-03 12:44:20
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# Sentry禁用Hive命令
## 引言
在大数据平台中，Apache Sentry是一种用于进行细粒度权限管理的工具，可以对Hadoop生态系统中的多个组件进行访问控制。在Hive中，默认情况下，所有用户都可以执行任意Hive命令，这可能会导致安全风险和数据泄露。为了解决这个问题，可以使用Sentry来对Hive命令进行禁用，只允许授权用户执行特定的Hive操作。本文将介绍如何在CDH6
一开始觉得简单，参考某些文章用apache编译后的2.4.0的包直接替换就行，发现搞了好久spark-sql都不成功。于是下决心参考网上的自己编译了。软件版本：jdk-1.8、maven-3.6.3、scala-2.11.12 、spark-3.1.21.下载软件wget http://distfiles.macports.org/scala2.11/scala-2.11.12.tgz
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2023-07-24 20:27:54
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hive启动方式，常用命令及数据类型启动hive启动方式有两种，一种时普通的客户端，另一种是jdbc协议的客户端普通客户端# 前提启动hadoop集群
[atguigu@hadoop102 bin]$ hive
xxx
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 0.844 seconds, Fetched: 1 row(s)jdbc协议的客户端
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2023-07-09 11:49:14
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# 如何实现 CDH6 中 Hive 存储使用图表
在大数据的世界中，Hive 是一个重要的工具，用于处理和分析存储在 Hadoop 生态系统中的大规模数据。若您希望查看 Hive 的存储使用情况，您可以通过图表形式呈现这些数据。本文将教会您如何在 CDH6 环境下实现 Hive 存储使用图表。
## 步骤概述
在开始之前，我们将整个流程概述如下表所示：
| 步骤 | 描述
此方案包含部分实施要点，作为部署实施参考。主要针对RHEL/Centos7.x系统，其他系统可能会有不同。 主机配置章节包含了部分针对Hadoop的操作系统优化。服务版本操作系统CentOS 7Cloudera Manager6.3.1CDH6.3.2前言如果要启用FreeIPA，最好先安装ipa-server。当然在部署好集群后安装也可以。 Cloudera Manager Server节点需要
一、Hadoop高可用在Hadoop 2.0以前的版本，NameNode面临单点故障风险（SPOF），也就是说，一旦NameNode节点挂了，整个集群就不可用了，而且需要借助辅助NameNode来手工干预重启集群，这将延长集群的停机时间。而Hadoop 2.0版本支持一个备用节点用于自动恢复NameNode故障，Hadoop 3.0则支持多个备用NameNode节点，这使得整个集群变得更加可靠。什
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2023-08-02 09:50:39
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## CDH开启高可用后备份Hive Metastore
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[配置CDH高可用]
B --> C[备份Hive Metastore]
```
### 2. 配置CDH高可用
配置CDH高可用需要完成以下步骤：
步骤 | 说明
--- | ---
1. 安装CDH | 安装CDH分发版
# CDH6 Yarn调度实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对CDH6 Yarn调度还不太熟悉。不要担心，这篇文章将带你一步步了解如何实现CDH6 Yarn调度。首先，我们来了解一下整个流程。
## 流程概览
以下是实现CDH6 Yarn调度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装CDH6 |
| 2 | 配置Yarn |
| 3 | 启动Yar
# 安装Spark on CDH6
Apache Spark is a powerful open-source distributed computing system that provides fast and general-purpose data processing capabilities. Cloudera Distribution for Hadoop (CDH) is a
# CDH6 Spark配置教程
## 1. 整体流程
下面是配置CDH6上的Spark的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 下载Spark |
| 2 | 安装Spark |
| 3 | 配置Spark环境变量 |
| 4 | 启动Spark |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：下载Spark
首先，你需要下载Spark安装包，可以在官方网站
安装sentry服务在cloudera manager web页面上选中集群下的action按钮，然后点击add service，在列表中选择sentry服务，并按照向导操作即可。sentry的运行需要使用mysql，在安装cdh的那篇文章中的步骤已经包含了创建sentry服务的步骤，所以，直接就有一个sentry数据库，直接使用即可，用户名和密码是sentry/sentry_password。&
一、 概述该文档主要记录大数据平台的搭建CDH版的部署过程，以供后续部署环境提供技术参考。1.1 主流大数据部署方法目前主流的hadoop平台部署方法主要有以下三种:Apache hadoopCDH (Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop)HDP (Hortonworks Data Platform)1.2 部署方法的比较手工部署: 需要配
Lzo是目前Hadoop平台使用很广泛的压缩格式，但需要另外安装，在这里记录一下。使用的版本是Centos7.3，CDH6.0.1。官方安装文档官方配置文档查看Hadoop支持的压缩格式hadoop checknativeLzoCodec和LzopCodec区别两种压缩编码LzoCodec和LzopCodec区别： 1. LzoCodec比...
原创
2021-08-31 16:50:25
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# CDH6 HivePom版本详解
Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，用于提供数据摘要、查询和分析。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是 Cloudera 提供的 Hadoop 发行版，支持大数据处理。 HivePom 是 Hive 的一种版本标识，紧密集成了 Maven 以便于构建和管理
### 安装和配置HBase on CDH6
Apache HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库，旨在处理大规模数据集。在Cloudera Distribution of Hadoop (CDH) 6中，HBase是一个非常受欢迎的组件，用于存储和管理大量结构化数据。本文将介绍如何在CDH6环境中安装和配置HBase。
#### 步骤1：准备工作
在开始安装HBase之前
Hive Metastore高可用此文档是为了系统管理员准备的，他们需要配置Hive Metastore高可用服务。 重要提示：支持HiveMetastore本身的关系型数据库也应该使用数据库系统所定义的最佳实践提供高可用性。 用例和故障转移场景本节提供关于Hive Metastore高可用（HA）的用例和故障转移场景的信息。 用例Metastore HA解决方案被设
