# 安装使用Spark on CDH Spark是一个强大的分布式计算引擎,可以用于处理大规模数据集。Cloudera Distribution for Hadoop(CDH)是一个基于Apache Hadoop的开源软件集合,提供了许多组件和工具来管理和处理大数据。本文将介绍如何在CDH安装使用Spark给出一些实际的代码示例。 ## 安装CDH 首先,您需要安装CDH。您可以从
原创 2023-09-09 14:23:20
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1内容概述:1.如何安装及配置KDC服务2.如何通过CDH启用Kerberos3.如何登录Kerberos访问Hadoop相关服务4.总结测试环境:1.操作系统:Redhat7.42.CDH5.16.13.采用root用户进行操作2KDC服务安装及配置本文档中将KDC服务安装在Cloudera Manager Server所在服务器上(KDC服务可根据自己需要安装在其他服务器)1.在Cloude
转载 2023-07-25 14:15:00
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# 如何在CDH安装Spark修改配置 ## 整体流程 在CDH安装Spark配置它通常包括以下步骤: | 步骤 | 描述 | |-------------|-----------------------------------------| | 1. 安装Spark | 从CDH管理控制台下载安装
原创 10月前
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①csd包:http://archive.cloudera.com/spark2/csd/    下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar②parcel包:http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5
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简介:在我的CDH5.13集群中,默认安装spark是1.6版本,这里需要将其升级为spark2.x版本。经查阅官方文档,发现spark1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认的1.6版本,可以直接安装2.x版本,它们各自用的端口也是不一样的。这里做一下安装spark2.3版本的步骤记录。 一. 安装准备csd包:http://archive.cloudera.
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CDH CM版本5.13以下】解决「通过Parcel对spark2版本升级无法发现服务」问题前言现象报错报错原因新升级方案操作留档准备版本升级升级验证版本回退回退验证后记 前言公司对于CDH5.10(注意这个版本)有三个物理集群(非云服务,自有机房),其中两个作为生产,一个作为测试,。生产集群目前都处于满负荷运载的状态,随着业务数据增生,计算方面的瓶颈已较为明显。 对于生产集群的性能提升团队已
转载 2024-04-21 19:36:18
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目录 一、简介:二、安装装备二、开始安装三、添加和启动spark2服务一、简介:在我的CDH5.16集群中,默认安装spark是1.6版本,这里需要将其升级为spark2.x版本。经查阅官方文档,发现spark1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认的1.6版本,可以直接安装2.x版本,它们各自用的端口也是不一样的。我尝试了安装spark2.0版本和spark2.1版本
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环境,业务需求说明 服务器环境使用华为FusionInsight大数据平台,使用Kerberos认证,要求搭建阿里开源canal(版本:1.1.4)来监控mysql的几张数据表,实时把数据动态传入Kafka,通过Flink做业务处理,实时插入HBase数据库。Canal:canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发。基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支
CDH安装包下载地址:://archive.cloudera/cdh5/repo-as-tarball/5.3.2/ CDH5.3.2官方安装说明文档地址:://cloudera/content/cloudera/en/documentation/core/latest/topics/cdh_ig_cdh5_cluster_deploy.html :
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第一章:CDH添加kafka服务1.1 在集群中add service第二章:Spark2部署第一章:CDH添加Kafka服务添加kafka服务的时候会跳出来一句话:Before adding this service, ensure that either the kafka parcel is activated or the kafka package is installed.那我们去哪儿
转载 2024-03-12 22:08:13
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# CDH安装Spark 教程 ## 1. 简介 CDH(Cloudera Distribution of Hadoop)是一个开源的Hadoop生态系统,包含了各种用于大数据处理的组件。Spark是其中一个强大的组件,可以进行大规模数据处理和分析。 在本教程中,我将向你介绍如何使用CDH安装和配置Spark。我们将按照以下步骤来进行操作: ## 2. 整体流程 下面是CDH安装Spa
原创 2023-10-27 11:13:11
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# CDH 安装 Spark 在进行大数据处理时,Spark 是一个非常强大的工具,而 Cloudera Distribution of Hadoop(CDH)则是一个流行的 Hadoop 发行版。本文将介绍如何在 CDH安装 Spark,以便更好地利用 Spark 进行数据处理和分析。 ## 步骤一:准备工作 在开始安装 Spark 之前,需要确保已经安装配置好了 CDH。另外,也需
原创 2024-05-31 04:39:24
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# 学习如何安装 CDH Spark 的完整指南 作为一名刚入行的开发者,安装和配置 CDH (Cloudera Distribution of Hadoop) 下的 Spark 是一项重要的技能。本文将带您通过一个步骤清晰的流程,帮助您顺利完成 CDH Spark安装。 ## 安装流程概述 以下是 CDH Spark 安装的整体流程: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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本文主要记录从CDH4升级到CDH5的过程和遇到的问题,当然本文同样适用于CDH5低版本向最新版本的升级。1. 不兼容的变化升级前,需要注意 cdh5 有哪些不兼容的变化,具体请参考:Apache Hadoop Incompatible Changes。2. 升级过程2.1. 备份数据和停止所有服务2.1.1 让 namenode 进入安全模式在NameNode或者配置了 HA 中的 active
# 使用CDH环境中的Spark进行数据处理 Apache Spark是一种强大的分布式计算框架,能够快速处理大规模数据。在CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)的环境中,Spark可以与Hadoop生态系统中的其他工具无缝集成,帮助企业实现大数据分析和处理。 ## 什么是CDHCDH是Cloudera发布的Hadoop平台
原创 2024-10-25 06:03:09
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实验介绍数据采用Criteo Display Ads。这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features。Spark由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分。连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用
0 说明本文以CDH搭建数据仓库,基于三台阿里云服务器从零开始搭建CDH集群,节点配置信息如下:节点内存安装服务角色chen10216Gcloudera-scm-serverchen1038Gcloudera-scm-agentchen1048Gcloudera-scm-agent上传需要用到的安装包: ① CDH安装包,百度云分享如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1N9
转载 2023-08-18 13:28:15
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Cloudera发布了实时查询开源项目Impala!多款产品实测表明,比原来基于MapReduce的Hive SQL查询速度提升3~90倍。Impala是Google Dremel的模仿,但在SQL功能上青出于蓝胜于蓝。 CDH5 Impala 安装 1     impala由四部分组成: impalad - Impala的守护进程. 计划执行数据查询在
转载 2023-12-07 12:21:27
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前言:网上也有很多关于CDH部署的相关文档,但由于基础环境的差异和软件安装方式的不同,其部署方式也大同小异,每篇文章都值得借鉴,但都不能完全照搬,只有自己亲自做了才知道所以然。建议在部署的时候遇到问题第一时间不是搜索而是先去看日志,提高自己解决问题的能力。 唯有实践才能出真理!!!一、基础环境规划1.1 软件版本操作系统: Centos7.4 64位  JDK:jdk1.8.0_181 Cloud
转载 2023-07-04 14:20:50
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环境介绍:在我的CDH5.11.1的集群中,默认已经安装spark是1.6版本,这里需要将其升级为spark2.1版本。经查阅官方文档,发现spark1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认的1.6版本,可以直接安装2.x版本,它们各自用的端口也是不一样的。我尝试了安装spark2.0版本和spark2.1版本,均告成功。这里做一下安装spark2.1版本的步骤记录。官网发布Cl
转载 2023-08-31 20:58:17
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