HDP安装教程，ambari安装教程，大数据平台安装教程1.环境准备1.安装centos7系统1.使用vmware安装centos系统，略 HDP 环境安装配置HDP : Hortonworks Data PlatformCDH : Cloudera Distribution Hadoop部署安装主要分为3大部分准备环境、配置机器、准备离线包、本地仓库、数据库等安装Ambari Server 阶段
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2024-05-05 14:04:18
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一、下载kafka目录结构目录说明bin操作kafka的可执行脚本，还包含windows下脚本config配置文件所在目录libs依赖库目录logs日志数据目录，目录kafka把server端日志分为5种类型， 分为:server,request,state，log-cleaner，controller 二、安装及启动1. 解压> t
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2024-05-06 17:34:57
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开启集群start-dfs.sh关闭集群stop-dfs.shstop-all.sh 全部关闭三种Shell命令方式：hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统。hadoop dfs 和 hdfs dfs用法相同，只能适用于HDFS文件系统。hadoop常用命令创建创建目录# –mkdir
# 创建目录
hdfs dfs –mkdir /文件递归创建# -mkd
1）安装HDP时，如果打印如下错误信息：[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:579)是由于系统的python版本过高，导致验证ssl失败，将python降级为2.7.5以下或修改每个安装节点的python证书验证配置文件，执行以下命令修改：$ sed -i 's/verify=platform_def
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2023-08-29 17:52:23
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Hadoop是一个大数据处理框架，而Hive则是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，它可以将结构化的数据映射到Hadoop集群上的文件中，从而方便我们使用SQL语句进行数据查询和分析。本文将介绍如何在Hadoop集群中安装和配置Hive，并给出一些常用的Hive操作示例。
## 1. 安装Hive
在安装Hive之前，我们需要先安装Hadoop，并确保Hadoop正常运行。
1. 下载
原创
2023-11-23 07:00:23
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在今年的十月份，MongoDB 宣布其开源许可证从 GNU AGPLv3 切换到 Server Side Public License (SSPL)，十一月份，图数据库 Neo4j 也宣布企业版彻底闭源。就在昨天，Confluent 公司的联合创始人兼 CEO Jay Kreps 在 Confluent 官方博客宣布 Confluent 平台部分开源组件从 Apache 2.0 切换到 Confl
接上篇《ambari集群搭建详细步骤》说明：ambari2.6.5和ambari2.7.5的页面不一样集成安装向导Get Started 开始 Select Version 选择版本 Install Options
原创
2021-08-05 13:52:36
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Yun2集群上Ambari+HDP安装1. 安装环境说明：系统版本：CentOS7安装版本：Ambari版本:2.2.2.0HDP版本:2.4.2.0集群机器：Ambari Server :yun2Ambari Agent:yun3 ,yun4,yun6,yun18,yun19,yun20,yun212. 操作系统环境准备2.1 配置SSH免密码登录主节点里root用户登录执行如下步骤：ssh-k
原创
2017-05-18 17:33:10
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Yun2集群上Ambari+HDP安装1.安装环境说明：系统版本：CentOS7安装版本：Ambari版本:2.2.2.0HDP版本:2.4.2.0集群机器：AmbariServer:yun2AmbariAgent:yun3,yun4,yun6,yun18,yun19,yun20,yun212.操作系统环境准备2.1配置SSH免密码登录主节点里root用户登录执行如下步骤：ssh-keygen–t
原创
2019-05-21 11:06:28
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# Docker安装HDP集群
## 概述
HDP（Hortonworks Data Platform）是一种开源的大数据平台，它提供了一套完整的工具和服务，用于存储、处理和分析大规模的数据。Docker是一种轻量级的容器化技术，可以帮助我们快速部署和管理应用程序。本文将介绍如何使用Docker安装HDP集群。
## 步骤
### 步骤一：安装Docker
首先，我们需要安装Docker
原创
2023-11-06 11:57:32
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说明：在进行HDP安装之前需要进行一些准备工作，根据笔者的实践经验，将之分为以下几个部分对HDP的基本认知 主要讲解HDP的一些相关组件，对HDP提供的大数据平台方案有一个整体印象确认集群部署方案 根据数据处理的实际需求，确认所需集群大小、组件选择、安全方案等最低资源配置需求 根据实际需求，确认主机能够为集群提供必要的资源配置系统环境配置重要：进行HDP安装时必要的环境配置，将会决定安装能够成功1
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2024-08-23 06:44:01
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本文记录使用ambari-server安装HDP的过程，对比于使用cloudera-manager安装CDH，不得不说ambari的易用性差的比较多~_~，需要用户介入的过程较多，或者说可定制性更高。首先、安装之前，在每个主机节点上执行下面命令，已清除缓存，避免一些repo原因导致的安装失败。yum clean all下面开始安装过程：一、安装过程：1，登录ambari-server管理界面，用浏
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2023-06-25 23:08:05
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?目录1、准备2、安装镜像2.1、创建centos-ssh的镜像2.2、创建hadoop的镜像3、配置ssh网络3.1、搭建同一网段的网络3.2、配置host实现互相之间可以免密登陆3.3、查看是否成功4、安装配置Hadoop4.1、添加存储文件夹4.2、添加指定配置4.3、同步数据5、测试启动5.1、启动配置5.2、启动hadoop 1、准备准备安装的环境，最好是cenos的环境，相对问题会少
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2024-06-08 10:22:54
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1.宿主机（windwos）与客户机（安装在虚拟机中的linux）网络连接
1.1 host-only 宿主机与客户机单独组网
好处：网络隔离
坏处：虚拟机与其他服务器之间不能通讯
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2023-09-14 13:09:22
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大数据平台，涉及到很多软件产品，如果刚刚入行hadoop，直接下载软件包，手动配置文件的方式，并没有那么直观和容易。
Ambari提供了一个选择，图形化安装和管理hadoop集群
Ambari公司就不介绍了，Ambari软件很直观，但是实际安装感受并不好。反倒不如自己安装可控。出错/失败之后，“retry”似乎是唯一的办法。
原创
精选
2017-11-13 20:37:37
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准备工作JDKhadoophive执行引擎引擎说明mr默认引擎，hadoop自带的框架，在2.x版本中已不推荐使用tez相比于mr，减少了磁盘io，速度比mr有明显提升spark内存计算框架，速度最快运行模式模式说明特点内嵌模式数据保存在内嵌的 derby 数据库中不支持多用户登录本地模式数据保存在本地的数据库，如mysql支持多用户登录远程模式数据保存在远程的数据库中，如mysql多个hive客
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2023-07-14 10:52:53
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基于虚拟机搭建hdp集群,以下是我搭建集群的虚拟机环境说明一.环境预配置参照官网配置步骤:1. 配置hosts与主机名vim /etc/hosts
# 添加以下内容(三台)
192.168.127.121 hadoop121
192.168.127.122 hadoop122
192.168.127.123 hadoop123
设置主机名
hostnamectl set-hostname had
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2023-07-12 10:11:33
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spark默认会使用基于derby数据库存储元数据的hive，数据文件存储位置由spark.sql.warehouse.dir参数指定（默认为当前目录）。 比如当我们在/spark/目录下调用spark-shell，并且用Dataset的saveAsTable方法持久化一个表后。会发现在/spark目录下多出了：一个文件：derby.log，记录了derby数据库相关日志信息；一个目录：metas
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2023-08-24 19:25:45
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第1章 Hadoop概述第1章 Hadoop概述1.1 Hadoop是什么1.2 Hadoop优势（4高）1.3 Hadoop 组成（面试重点）1.3.1 HDFS架构概述1.3.2 YARN 架构概述1.3.3 MapReduce架构概述1.3.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系1.4 大数据生态体系1.5 推荐系统框架图 第1章 Hadoop概述1.1 Hadoop是什么H
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2023-08-18 19:24:49
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一、概述 Kylin依赖Hadoop集群来处理大型数据集。您需要准备一个Hadoop集群，其中包含HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Zookeeper等服务，以便Kylin运行。我这里下载的kylin版本是2.6.5,基于HDP3.1.4进行安装的，各个组件的版本如下：HDFS 3.1.1.3.1Hive3.1.0HBase2
原创
2021-03-10 09:30:19
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