序言本文集群搭建为三台机器,cdh版本为5.13.0,以下是安装过程中所用到的软件包等,可以自行下载。一、前期准备1.安装环境 系统:centos7.5/最小安装版本/64位 内存:主节点 --> 32G/从节点 --> 16G三台机器组成小集群(物理机)
cdh01cdh02cdh03需要下载的安装包
cloudera-manager-
一、HAWQ高可用简介 HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品,其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。另外实时监控和定期维护,也是保证集群所有组件健康的必不可少的工作。 总的来说,HAWQ容错高可用的实现方式包
手动故障切换到备用NameNode使用Cloudera Manager手动故障转移到备用NameNode如果您正在运行启用了HA的HDFS服务,则可以手动使活动的NameNode故障切换到备用NameNode。这对计划中的停机时间很有用 - 用于主要主机的硬件更改,配置更改或软件升级。 1.转到HDFS服务。 2.单击实例选项卡。 3.点击联合和高可用性。 4.找到要在NameNode上进
大家好,今天分享一款OLAP神器的安装方法。学习靠努力和坚持。能动手的地方不要动嘴(实操胜于一切)。 01—Apache Kylin是什么 Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。Kylin也是国内首个贡
一、准备工作1.1 前言 这是博主在升级过程中遇到的问题记录,大家不一定遇到过,如果不是 CDH 平台的话,单是 hive 服务升级应该是不会有这些问题的,且升级前博主也参考过几篇相关 CDH 升级 hive 服务的博文,前面的升级步骤基本一致,但是升级过程只有我遇到了这些问题吗?显然不是的,但是其他博文
1.MapReduce shuffle处理程序和IFile阅读器使用本机Linux调用,在安装了Hadoop本机库的Linux系统上。
2.改善随机处理程序
1.您可以通过启用shuffle readahead来改进MapReduce shuffle处理程序的性能。
这会导致TaskTracker或节点管理器在通过套接字将其发送到reducer之前预读取
前期准备
配置hosts
192.168.245.105 scm-node1
192.168.245.106 scm-node2
192.168.245.107 scm-node3设置hostname
在192.168.245.105上执行
sudo hostnamectl --static --transient set-hostname scm-node1
在192.168.245.106
Hadoop的高可用安装本文主要讲hadoop的高可用安装过程以及一些本人在安装过程中遇到的错误和解决方法。1.HA安装方案2.分发jdk到node04,05,06scp jdk-7u67-linux-x64.rpm node04:`pwd`
scp jdk-7u67-linux-x64.rpm node05:`pwd`
scp jdk-7u67-linux-x64.rpm node06:`pwd
目录1 概述
2 架构概述
3 ClickHouse 引擎3.1 库引擎
3.2 表引擎
4 数据类型4.1 基础类型
4.2 复合类型
4.3 特殊类型
5 安装部署5.1 安装之前
5.2 单节点方式5.2.1 yum方式安装
5.2.2 rpm方式安装
5.2.3 升级
5.2.4 目录结构
5.2.5 服务的启停
5.2.6 进入 CLI
5.3 集群方式
6 客户端工具6.1 click
转载
2023-07-04 14:38:49
735阅读
003_CDH集成Kylin下载地址:下载CDH5版本Kylin
官方文档一、安装启动1. 上传并解压下载的tar包tar -zxvf apache-kylin-2.6.4-bin-cdh57.tar.gz -C /opt/cdh-5.15.2
mv apache-kylin-2.6.4-bin-cdh57 kylin-2.6.42. 配置环境变量注意:Spark作为Kylin启动的一项环境检查,
HDFS高可用对于保证NameNode元数据的一致性和编辑日志的安全性,采用Zookeeper来存储编辑日志文件。两个NameNode一个是Active状态的,一个是Standby状态的,一个时间点只能有一个Active状态的。NameNode提供服务,两个NameNode上存储的元数据是实时同步的,当Active的NameNode出现问题时,通过Zookeeper实时切换到Standby的Nam
集群部署情况HOSTJNNNSNNDNZKFCZKnode01##--#-node02######node03#--#-#node04---#-#基础操作环境centos7.5 jdk1.8 zookeeper 3.7.1 hadoop 2.6.5基础设施安装jdk基本操作,不会的自行百度。关闭防火墙systemctl stop firewalld
systemctl disable firew
详解HDFS Short Circuit Local ReadsHadoop的一大基本原则是移动计算的开销要比移动数据的开销小。因此,Hadoop通常是尽量移动计算到拥有数据的节点上。这就使得Hadoop中读取数据的客户端DFSClient和提供数据的Datanode经常是在一个节点上,也就造成了很多“Local Reads”。最初设计的时候,这种Local Reads和Remote Reads(
ls格式:hdfs dfs -ls URI作用:类似于linux的ls命令,显示文件列表lsr格式:hdfs dfs -lsr URI作用:在整个目录下递归执行lsmkdir格式:hdfs dfs 【-p】 -mkdir <path>作用:以《path》中的URI作为参数,创建目录,使用-p参数可以递归创建目录put格式: hdfs dfs -put
1.概述在CDH的默认安装包中,是不包含Kafka,Kudu和Spark2的,需要单独下载特定的Parcel包才能安装相应服务。本文档主要描述在离线环境下,在CentOS6.5操作系统上基于CDH5.12.1集群,使用Cloudera Manager通过Parcel包方式安装Kudu、Spark2和Kafka的过程。内容概括Kudu安装Spark2安装Kafka安装服务验证测试环境操作系统版本:
一、虚拟机单机环境配置准备工作首先在PC机里面安装好VMWare,xshell,xftp确保电脑的虚拟化技术已开启,Virtualization Technology(VT),中文译为虚拟化技术,英特尔(Intel)和AMD的大部分CPU均支持此技术,名称分别为VT-x、AMD-V。进入BIOS可以查看。然后打开VMWare软件 cdh虚拟机配置 cdh1cdh2c
1.基础环境准备1.1创建一个新的虚拟机1.2安装虚拟机,设置ROOT密码并创建用户名为cdh的用户。 1.3修改配置文件 1.4测试是否可以联网 1.5安装常用命令 1.6关闭防火墙 1.7复制两台虚拟机并修改名称 1.8生成MAC地址并记录此地址之后取消 1.9启动第二台虚拟机 1.10修改配置文件,修改以下三处内容(MAC地址为之前记录的)。 1.11修改MAC地址与配置文件中一致 1.12
本期作者:邓亚运37 互娱高级 DBA,负责公司 MySQL,Redis,Hadoop,Clickhouse 集群的管理和维护。前面的文章简单的介绍了 ClickHouse(第01期),以及也进行了简单的性能测试(第02期)。本期说说集群的搭建以及数据复制,如果复制数据需要 zookeeper 配合。环境:1)3 台机器。我这里是 3 台虚拟机,都安装了 clickhouse。2)绑定
Hadoop HDFS详解一、HDFS名词解释 1.Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上(副本策略),每个block的标识是一个三元组(block id, numBytes,generationStamp),其中block id是具有唯一性,具体分配是由namenode节点设置,
1.初识HDFS HDFS作为一个分布式文件系统,具有高容错的特点,它可以部署在廉价的通用硬件上,提供高吞吐率的数据访问(吞吐率:是对一个系统和它的部件处理传输数据请求能力的总体评价),适合那些需要处理海量数据集的应用程序。1.1 HDFS主要特性支持超大文件。超大文件在这里指的是几百MB,几百GB甚至几TB大小的文件,一般来说,一个Hadoop文件系统会存储T