本文翻译自http://www.sharetechnote.com/CDD的概念CDD是一种发射分集机制，通过对每个OFDM子载波应用不同的相位延迟（循环相位延迟）来实现。它用于空间多路复用，以增加两条空间路径之间的分集。简单地说，在CDD中，一个天线正在传输数据的原始副本，另一个天线正在传输原始数据的循环移位版本，如下图所示（请参见黄色部分如何表示循环移位）：如果在频域中表示传输的数据，则原始数
实验环境实验环境：Win7下vmware虚拟机 操作系统：CentOS 6.5 x64 Clouder Manager：5.14.0 CDH：5.14.0安装说明官方共给出了3中安装方式：第一种方法必须要求所有机器都能连网，由于最近各种国外的网站被墙的厉害，我尝试了几次各种超时错误，巨耽误时间不说，一旦失败，重装非常痛苦。第二种方法下载很多包。第三种方法对系统侵入性最小,最大优点可实现全离线安装，
调试Spark官网文档CDH5.5以后默认开启动态分配，可用通过设置参数覆盖。yarn.nodemanager.resource.memory-mb 节点yarn可用内存yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 节点yarn可用coresyarn.scheduler.minimum-allocation-mb yarn在整个集...
原创
2021-08-31 15:19:11
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背景: 最近数据湖技术风风火火，其中三大湖之一的Iceberg，已其不绑定引擎层的特性，引起了作者的注意，作者也想学习一下，奈何自己的CDH里Flink还是1.9版本，因此有了这篇集成的文章。好了，说了这么多的废话，我得去带薪喝杯水了。目录集成步骤如下1. 编译环境准备2.Flink源代码编译3.制作Parcel包4.Flink服务添加到CDH5.验证服务可用性集成步骤如下1. 
文章目录YARN的基础配置NodeManager CPU配置NodeManager 内存配置NodeManager 本地目录MapReduce内存配置HDFS副本数配置Hive配置及优化HiveServer2的Java堆栈Hive动态生成分区的线程数Hive监听输入文件线程数压缩配置Map输出压缩Reduce结果压缩Hive多个Map-Reduce中间数据压缩Hive最终结果压缩 YARN的基础
Customer Data Platform （CDP）。 所有人都想从最基本的开始做起，了解客户是谁。这似乎很简单, 但客户与业务互动渠道的激增使得这个简单的目标变得极其复杂。 每个业务部门依赖的是客户数据的不同方面，他们都有自己的运用场景。 销售部门依赖于CRM、售后
作者：林泽龙 运营商服务中心 张博易 运营商系统部前言前篇《从实战浅析运营商云资源池网络—技术的抉择》浅析了“某运营商IT云资源池网络”的技术选用和原因，本篇将进一步阐述业务场景的关键流量模型，例如：域内和域间的同租户二三层互访、异租户三层互访、安全防护、南北向流量等；从而帮助大家了
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2023-08-28 21:20:30
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Resource Pool(资源池)模式已经在上一篇Post中露过脸了,这次让我们再对其看个仔细吧。Resource Pool模式是在应用程序开发中十分常见的一种模式，如果你使用过任何一个主流的应用服务器，如Tomcat，Weblogic，Websphere，Resin等等，对连接池(Connection&nbs
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2023-08-01 17:22:40
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对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池(resource pool)。该模式正是为解决资源频繁分配、释放所造成的问题。数据库连接池的基本思想就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接，当需要建立数据库连接时，只需要从缓冲池中取出一个了，使用完毕后再放回去。我们可以通过设定连接池最大数来防止系统无尽的与数据库连接。更为重要的是我们可以通过连接池的管理机制监视数据库连接
安装卸载脚本编写为了方便环境迁移或者他人用起来方便,这里我做成一键安装部署, 一键启动,一键卸载; 将下载好的工具上传至服务器指定目录.在这里我的目录是/data/monitor,便于管理; 目录下有 install目录, exporter-install两个目录;1: 将grafana,prometheus, consul安装包上传至/install 目录下, 在此处写安装脚本;
脚本名: in
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
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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Flink on YARN with CDH: A Guide to Distributed Stream Processing
## Introduction
In today's era of big data, stream processing has become an essential component for real-time analytics and data proc
# CDH Yarn 扩容实现教程
## 概述
在CDH集群中，Yarn扩容是一个常见的操作，特别是随着数据规模的增长，需要增加集群的计算资源。本文将介绍如何在CDH集群中实现Yarn的扩容操作，以帮助刚入行的小白快速掌握这一操作。
## 流程
下面是实现CDH Yarn扩容的步骤表：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------
# CDH安装YARN
在CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）中安装YARN（Yet Another Resource Negotiator）是非常重要的，因为它是Hadoop生态系统中最重要的资源管理器之一。YARN的作用是为Hadoop中的应用程序提供资源管理和任务调度功能。
本文将向您展示如何在CDH上安装和配置YARN，并提供相应的代码示例。让我们
CDH (Cloudera Distribution Hadoop) YARN 是一个用于管理和调度 Hadoop 集群资源的工具。对于刚入行的小白，理解和实现 CDH YARN 管理可能会有些困惑。在本文中，我将为你详细介绍实现 CDH YARN 管理的步骤，并提供相应的代码示例。
整体流程如下所示：
1. 安装 CDH 集群：在开始之前，你需要先安装 CDH 集群。这可以通过 Cloude
# 实现"cdh yarn example"的步骤和代码解释
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B[设置环境变量]
B --> C[启动YARN集群]
C --> D[提交应用]
D --> E[监控应用状态]
E --> F[获取应用日志]
F --> G[结束]
```
## 步骤和代码解释
# CDH, Impala, and YARN: A Comprehensive Guide
## Introduction
When it comes to big data processing and analysis, CDH, Impala, and YARN are three popular technologies that are worth knowing about. I
原创
2023-07-19 13:04:51
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1.文档编写目的在CDH中使用Yarn的动态资源池，用户会根据时段来区分集群资源的分配情况(如：在夜晚时段集群资源主要倾向于跑批作业，白天时段集群资源主要倾向于业务部门实时计算作业)。针对这样的需求在CDH中如何配置？本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM配置Yarn动态资源池的计划规则。内容概述1.创建资源池配置集2.修改各配置集资源分配及验证3.总结测试环境1.CM和CDH版本为5.152.
1. CDH体系架构剖析1.1. 2个注意所有的配置修改，都是从 7180 端口的 web 界面修改。当在web界面修改配置信息后会提示需要集群重启，此时选择重启，并选中其中的“重新部署客户端配置”。kill -9 cm 进程/hdfs 进程，supervisord 会启动被 kill 掉的进程。修改配置信息步骤：Web 界面修改------>数据库表 configs 表
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2023-09-17 07:46:27
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