目录添加集群 集群添加hdfs、yarn、zookeeper服务服务启动异常1.cdh namenode 节点启动失败（无法打开文件） 2.jobHistory server 角色进程退出3.Canary无法创建父目录yarn HA在安装完 hdfs 之后，要启动 journalnode 服务 启用 hdfs ha错误示范，没有预先安装 journalnod
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2023-11-20 18:47:11
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centos6.9下CDH版本的Hadoop重新编译由于CDH提供的Hadoop安装包没有提供带C程序访问的接口，所以我们在使用本地库（进行压缩和支持c程序）时会出现问题。编译环境的准备编译需要的安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1htfW8hU5Bj6rxPN7Eap6Kw 提取码：2ac0准备linux环境准备一台虚拟机，内存4G或以上，硬盘40G或以上，这里使用的
对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
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2023-05-21 15:23:54
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Chapter 1： 引言 近期电信集团公司举办了大数据技术培训课，按照要求，Hadoop小白的我对两者作完对比，进行实际操作做一个练习记录吧，嘿嘿。。。两者的共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储两者的区别：2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理
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2023-12-06 14:29:10
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# CDH的HBase：大数据处理的利器
## 一、什么是CDH和HBase
CDH（Cloudera Distribution including Hadoop）是由Cloudera公司提供的一套开源大数据平台，旨在简化Hadoop的部署和管理。HBase则是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，建立在Hadoop之上，适用于处理大规模数据存储。
## 二、HBase的特点
HBase
# CDH和Hadoop的区别
## 引言
在大数据领域中，CDH和Hadoop是两个常被提及的概念。它们都是处理大规模数据的分布式处理框架，但在实际应用中存在一些差异。本文将对CDH和Hadoop进行比较，并提供代码示例来帮助读者更好地理解它们之间的区别。
## Hadoop简介
Hadoop是一个由Apache开发的开源分布式处理框架，用于处理大规模数据集。它的核心组件包括Hadoop
原创
2023-08-26 06:37:38
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本篇主要讲HBase的部署，Apache HBase provides large-scale tabular storage for Hadoop using the Hadoop Distributed File System (HDFS)1 安装HBase apt-get install hbase2 &nbs
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2024-03-02 10:39:14
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1.简介 Phoenix将SQL带回到了NOSQL的世界，其在HBase之上做了一个layer，客户端通过SQL调用Phoenix，Phoenix在转化为HBase客户算API进行访问HBase，其很多计算也是通过HBase的协处理器的机制来完成的。当前很多场景下使用CDH版本的HBase,可惜Cloudrea公司并没有官方支持，内有将Phoenix纳入发布版本中，所以造成社区的Phoenix并
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2024-01-09 23:37:24
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1 文档编写目的Fayson在前面的文章中详细介绍过CDH的升级，参考《如何升级Cloudera Manager和CDH》，对于小版本的滚动升级，也有专门的一篇文章介绍，参考《0284-CDH集群跨多版本滚动升级》。但以前的版本都是基于CDH5，本文主要是描述如何从CDH6.1升级到CDH6.2。测试环境1.Redhat7.42.采用root用户操作3.CM/CDH6.12 Cloudera升级概
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2024-01-10 20:08:09
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最近刚开学，忙于各种琐事，学习的时间比较少，前几天对于Google的一篇论文BigTable学了学，不得不说关于MIT实验室所做的东西都是相当的有难度，几乎花了一整天的时间，才勉强弄懂了BigTable，但是具体的编程实现可能还需要一段时间，包括MIT专用的Go语言，以及我们自己现在开发用的java和scala语言，最近任务还是挺重的。其实写这篇博客除了为了自己以后复习之外，还有就是我在网上查阅相
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2024-06-06 06:52:06
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简介：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统，HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。由Hive和mysql作为引子来介绍HBaseMysql和Hive，都是用来管理数据的，但是有区别。读写速度上，mysql很快，hive因为底层
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2023-07-20 22:54:01
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Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。一、区别：Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据
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2023-10-27 15:00:32
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compact一中介绍了HBASE compact的调度流程，本篇文章主要介绍实际进行compact的过程。先从上文中的chore中接入，在HRegionserver中的compactChecker chore方法中，会判断是否需要compact，如下：protected void chore() {
//遍历instance下的所有online的region 进行循环检测
1. 查看CDH 安装的hadoop 和 hbase 对应的版本具体可以参考以下博客：https://www.cxyzjd.com/article/spark_Streaming/108762904直接给出答案hadoop 版本 3.0.0hbase 版本 2.1.02. 在 github 找到其hbase版本对应的geomesa的版本github 地址:https://github.com/lo
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2023-06-14 17:44:08
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1 文档编写目的本文档讲述如何升级Cloudera Manager和CDH，通过本文档，您将学习到以下知识：1.如何对Cloudera Manager进行停机升级2.如何对CDH进行停机升级3.如何在不影响集群作业的情况下进行CDH滚动升级文档主要分为以下几步：1.Cloudera升级概述2.Minor版本Cloudera Manager和CDH升级3.Maintenance版本滚动升级CDH4.
一、简述目前Hadoop的发行版除了Apache的开源版本之外，还有华为发行版、Intel发行版、Cloudera发行版(CDH)、Hortonworks发行版（HDP）、MapR等，所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的，因为Apache Hadoop的开源协议允许任何人对其进行修改并作为开源或者商业产品发布。国内大多数公司发行版是收费的，比如Intel发行版、华为发行版等。
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2023-07-04 11:07:20
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# CDH与Hadoop的区别
在大数据领域，CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）和Hadoop是两个常用的概念。本文将介绍CDH和Hadoop的区别，并通过代码示例来展示它们的不同之处。
## 1. CDH和Hadoop的定义
### Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它基
原创
2023-07-16 10:55:43
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前奏1：首先介绍Cloudera的CDH和Apache的Hadoop的区别Cloudera的CDH和Apache的Hadoop的区别 目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）、Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简
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2023-07-04 14:46:06
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文章目录Redis、MySQL、hive、hbase的区别增、删、改、查、 库、表的概念在hbase 和hive 中 哪些有哪些没有？数据库和数据仓库的区别数据仓库：分析型处理数据库：操作型处理 Redis、MySQL、hive、hbase的区别redis：分布式缓存，强调缓存，基于内存,支持数据持久化，支持事务操作 传统数据库：注重关系，注重事务性 hbase：列式数据库，字典查询，稀疏性存储
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2023-05-25 15:22:16
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1.HBase 和 HDFS 关系HDFS是Hadoop分布式文件系统。 HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。 Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用
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2023-08-30 21:33:21
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