CDH页面配置HA（高可用）集群的配置简单介绍：(1) NameNode机器： 运行 Active NameNode和 Standby NameNode 的机器配置应保持一样。 (2) 当 Active 状态的 NameNode 宕机后，需要手动切换Standby 状态的 NameNode 来继提供服务。如果要实现自动故障转移，必须依赖 ZooKeeper。 (3) JournalNode 机器：
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2024-07-14 21:06:30
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hive集群配置 hive on spark标签（空格分隔）： hive##HiveServer2的高可用-HA配置HiveServer2的高可用-HA配置##hive on spark基于Spark 2.0.0搭建Hive on Spark环境官方文档###编译sparkhive on spark要求spark编译时不集成hive，编辑命令如下，需要安装maven，命令中hadoop版本根据实际
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2023-07-04 14:12:31
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CDH集群中YARN的参数配置前言：Hadoop 2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2（Yarn）两个版本，如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度，建议使用Yarn。CDH对Yarn的部分参
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2023-09-05 13:48:39
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最近“闲”来无事，通过CM把vcores使用情况调出来看了一眼，发现不论集群中有多少个任务在跑，已分配的VCores始终不会超过120。而集群的可用Vcores是360（15台机器×24虚拟核）。这就相当于CPU资源只用到了1/3，作为一个半强迫症患者绝对不能容忍这样的事情发生。分析的过程不表，其实很简单就是几个参数的问题。本以为CM能智能的将这些东西配好，现在看来好像不行。以下记录结
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2023-10-31 17:51:20
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Hive默认使用的计算框架是MapReduce，在我们使用Hive的时候通过写SQL语句，Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行，但是MapReduce的执行速度远差与Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎，将MapReduce替换成Spark，从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述
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2023-08-31 20:32:03
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# CDH Spark配置指南
在数据工程领域，Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理引擎，而 Cloudera 的 CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop) 则提供了一个集成环境来运行 Spark。本文将指导你如何配置 CDH 中的 Spark，并提供完整的步骤与代码示例。
## 流程概述
下面是配置 CDH Sp
原创
2024-09-10 04:21:58
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# CDH Spark 配置指南
在现代大数据处理中，Apache Spark 是一种流行的开源框架。合理配置 CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中的 Spark 是成功进行数据处理的关键之一。本文将带领你实现 CDH 中的 Spark 配置，并解释每一步所需的操作。
## 整体流程
在开始之前，我们来看看整个配置流程。下表展
原创
2024-09-22 05:41:18
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今天Cloudera正式宣布发布CDS3，基于Apache Spark 3.0 preview2 release，参考：https://spark.apache.org/news/spark-3.0.0-preview2.html这是一个实验版本，建议用于测试或者技术预研，不建议在生产系统中使用。而且这个版本不受Cloudera Support支持。对于Spark3的新特性，可以参考文章《开源生态
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2023-11-22 20:30:04
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CDH(Cloudera’s Distribution, including Apache Hadoop)，是Hadoop众多分支中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建，并集成了很多补丁，可直接用于生产环境。CDH优点：1、提供基于web的用户界面，操作方便 2、集成的组件丰富，不需要担心版本问题 3、搭建容易，运维比原生hadoop方便CDH分为Cloud
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2023-07-04 14:15:38
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Hive on Spark配置Hive引擎默认的是MapReduce，就是没执行一个Hive语句，其实都是运行了一个MR程序，都知道的，MR虽好，但是慢呢。所以在时代的驱使下，就出现了把Hive的引擎更换的需要，通常Hive的引擎还有tez、Spark。我们经常听到Hive on Spark和Spark on Hive，不明所以的小伙伴还会以为这两个是倒装句，其实不然，Hive on Spark
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2023-07-04 09:53:59
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# CDH配置Spark连接MySQL
在大数据生态系统中，Apache Spark和MySQL是两个非常流行的组件。Spark是一种快速的通用计算引擎，而MySQL则是一个广泛使用的关系数据库。将这两者结合起来可以让我们更加高效地处理和分析数据。本文将介绍如何配置CDH（Cloudera Distribution, including Apache Hadoop）以使Spark能够连接到MyS
原创
2024-09-10 05:26:19
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CDH Hue配置Spark的流程如下：
步骤 | 操作
------------- | -------------
1 | 安装CDH Hue
2 | 配置Spark
3 | 启动Hue服务
4 | 验证配置是否生效
以下是每一步的具体操作及代码示例：
### 步骤1：安装CDH Hue
首先，通过以下命令安装CDH Hue：
```shell
sudo apt-get in
原创
2024-01-06 09:59:11
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# CDH Spark 配置目录实现流程
## 1. 简介
CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一种基于Apache Hadoop的开源分布式大数据处理平台。CDH集成了多个开源组件，其中包括Spark，一个快速、通用的大数据处理引擎。
在CDH中，Spark配置目录是用于存放Spark的配置文件的目录。配置文件包含了Spark的各种参数设置，如内存分配
原创
2023-12-11 06:59:50
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spark安装需要选择源码编译方式进行安装部署，cdh5.10.0提供默认的二进制安装包存在未知问题，如果直接下载spark二进制安装文件，配置完成后会发现启动spark及相关使用均会报错。 编译spark需要联网，spark使用scala语言编写，所以运行spark需要scala语言，上一步已经安装了scala，scala使用java编写，所以安装scala需要jdk支持，上文已经安装了jdk环
## CDH Spark增加配置
在使用CDH集群上的Spark时，有时候我们需要对Spark的配置进行一些定制化，以满足特定的需求。本文将介绍如何在CDH集群上增加Spark的配置，并提供一些代码示例。
### 1. 找到Spark的配置文件
Spark的配置文件通常存放在`/etc/spark/conf`目录下。在CDH集群中，可以通过Cloudera Manager来修改这些配置文件。
原创
2024-03-12 03:52:50
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# CDH界面配置Spark的科普文章
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理。在CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）环境中，配置Spark可以为数据处理带来极大的便利。本文将介绍如何在CDH界面中配置Spark，包含代码示例，以及通过流程图和关系图帮助读者理解整个过程。
## 配置流程
在CDH中配置Spark，可以
原创
2024-09-17 03:33:32
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# CDH Spark配置参数实现流程
## 概述
在使用Cloudera Distribution of Hadoop (CDH)时，对于Spark的配置参数的设置是非常重要的。本文将介绍CDH Spark配置参数的实现流程，包括每一步需要做什么以及相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境] --> B[进入CDH管理界面]
原创
2023-12-23 03:18:38
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（一）实验环境l 实验介质n CentOS-7-x86_64-Everything-1708.ison jdk-8u161-linux-x64.rpmn cloudera-manager-centos7-cm5.12.1_x86_64.tar.gzn CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parceln CDH-
1 文档编写目的Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift，Spark Thrift的缺陷，以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况，参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。在CDH5中通过自己单独安装的方式运行Thrift服务现在已经调通并在使用的是如下版本组合：1.在CDH5中安装Spark1.6的Thrift服务，参考《0079-如何在CDH中启
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2023-08-24 23:00:24
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我有4台机器 其中hadoop1-hadoop3是cdh集群，而hadoop4是一台普通的机器。我通过一台不属于cdh集群的机器，通过远程的方式，让cdh集群进行运算，而我本机不参与运算。进行操作的流程如下:要想理解远程提交，我们从2个方面去学习 1.了解原理和思路 2.进行操作了解原理思路 首先，我们来了解spatk基础常识 spark提交
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2023-08-31 20:31:54
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