【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
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2024-04-21 19:36:18
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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CDH？
CDH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
在公司用CDH集群还是挺多的，之前有在公司部署一套CDH+SPARK2大数据开发集群，但CDH默认只支持spark1，安装spark2需要自己进行升级，现将部署过程进行整理，欢迎各位大佬指教~CDH环境如下Hadoop 2.6.0-cdh5.12.0 spark2-2.2.0 rehel 6.5x64 cdhmaster 192.168.114.210&
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2024-03-12 17:45:06
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CDH入门教程3第5章 卸载CDH（了解）集群出现错误异常时，再按照本章步骤操作。但是卸载CDH，重新安装只可以解决部分报错，一些极个别顽固报错还是有可能解决不了，所以如果同学们在安装CDH过程中，报的错误，我建议大家直接释放掉阿里云集群，重新购买三台机器重新安装。5.1 停止所有服务1）停止所有集群服务2）停止CMservice5.2 停用并移除Parcels1）停用（选择仅限停用状态）2）从
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2023-07-31 16:12:31
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# 在CDH中单独使用Spark的指南
## 概述
在现代大数据处理框架中，Apache Spark凭借其高效的分布式计算能力和简单的编程模型受到了广泛的欢迎。在CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中单独使用Spark也是一个常见的需求。本文将带你逐步了解如何在CDH中配置和使用Spark，确保你能顺利完成这个任务。
## 流程概览
以下是实现“在
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并访问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
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2023-07-25 14:15:00
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本文主要记录 Spark 的安装过程配置过程并测试 Spark 的一些基本使用方法。安装环境如下：操作系统：CentOs 6.5Hadoop 版本：CDH-5.3.0Spark 版本：1.2关于 yum 源的配置以及 Hadoop 集群的安装，请参考 使用yum安装CDH Hadoop集群。 1. 安装选择一个节点 cdh1 来安装 Spark ，首先查看 Spark 相关的包有哪些：$
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2023-08-02 22:56:59
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# 安装和使用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上安装和使用Spark，并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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# 使用root用户启动CDH Spark集群
## 介绍
在CDH集群中，Spark是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的高性能计算。为了能够顺利运行和使用Spark，我们需要以root用户身份启动集群。
在本文中，我们将介绍如何使用root用户启动CDH Spark集群，并提供相应的代码示例。
## 步骤
### 步骤1：登录到CDH集群的主节点
首先，使用SSH登录到
原创
2023-08-13 16:10:09
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```markdown
在使用Cloudera分布式大数据平台（CDH）中，特别是在处理Spark作业时，有时候需要将root用户与Spark关联，以便进行更高效的数据处理和资源管理。下面将详细说明“cdh让root使用spark”的解决方案，包括必要的协议背景、抓包方法、报文结构等。
### 协议背景
```
graph TB
A[CDH环境] --> B[Root用户]
A
简介：在我的CDH5.13集群中，默认安装的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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2024-03-08 16:41:16
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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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2023-10-26 14:26:37
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升级主要分为两部分1.CM的升级、2.CDH的升级CM的升级###两种升级方法1.使用package
2.使用Tarballs升级方法，参照官方升级指引，Tarball中包含了Cloudera Manager Server和Cloudera Manager Agent
通常情况下升级CM和升级CDH是两个独立的过程，可以在不关闭CDH服务的情况下升级CM，然后再升级CDH，升级CM主要分为以下几
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2023-09-16 00:57:59
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严格来说不是将spark1.6升级到spark2.3，而是安装一个新的spark2.3一、JDK1.7升级到JDK1.8由于之前CDH中安装了spark1.6，为了适配，我安装jdk1.7，但是在spark2.3中jdk1.7的支持已经被移除了，所以我们第一件事需要将jdk版本升级到jdk1.81、停掉所有节点的cloudera manager/opt/cm-5.15.0/etc/init.d/c
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2024-04-26 19:45:00
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目录Centos7下Spark安装第一步：软件下载或编译第二步：安装软件（1）上传文件（2）解压文件第三步：Spark的本地模式运行测试第四步：Spark服务WEB监控页面第五步：Spark核心概念简介 Centos7下Spark安装电脑系统：macOS 10.15.4虚拟机软件：Parallels Desktop14操作系统：CentOS 7JDK版本：jdk1.8.0_162Hadoop版本
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2023-07-04 14:29:02
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CDH6.2.1 环境1、开启hive on spark配置：在hive配置中搜索 spark ，更改一下配置：YARN 服务上的 Spark 选择spark默认执行引擎 hive.execution.engine ：spark执行程序初始数 spark.dynamicAllocation.initialExecutors ：2 ，启动sparksession时，默认初始启动的executor个数
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2023-11-22 22:00:47
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目录?虚拟机Spark安装1、下载2、解压3、配置设置worker4.同步xsync5.启动spark6.浏览器查看?Vmware启动Spark?IDEA操作Scala集群操作打包数据分区股票价格波动? Spark SQL?Spark JDBC初步使用?Spark Streaming? 知识汇总第一章 Spark概述Spark的特点Spark生态圈Spark应用场景`第二章 Scala基础``匿
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2023-10-25 22:20:20
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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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