内容概述 1.测试环境描述 2.Hive集成OpenLDAP 3.Hive集成验证 测试环境 1.CentOS6.5 2.OpenLDAP版本2.4.40 3.CM和CDH版本为5.13.1 前置条件 1.OpenLDAP已安装且正常使用 2.集群未启用Kerberos 3.集群所有节点SSSD服务运行正常 2.测试环境描述 OpenLDAP服务信息 IP地址
内容概述 1.测试环境描述 2.导入hive用户到OpenLDAP 3.Hue集成OpenLDAP 4.Hue集成Hive和Impala 5.Hue集成验证 测试环境 1.CentOS6.5 2.OpenLDAP版本2.4.40 3.CM和CDH版本为5.13.1 4.OpenLDAP未启用TLS加密认证 前置条件 1.OpenLDAP已安装且正常使用 2.集群未启用Kerbe
1.文档编写目的 Hadoop集群管理员希望能对集群Yarn作业的资源进行控制。根据不同的业务组或不同的用户，对Yarn的资源池进行划分，达到资源管控、任务管控的效果。通过CM可以进行Yarn动态资源的配置，这里Fayson主要介绍如何在Cloudera Manager中配置Yarn动态资源池的放置规则。 在这里Fayson主要用一个场景进行描述，在不给作业指定资源池的情况下，通过CM的放
问题现象 测试环境 1.Redhat7.4 2.CDH5.16.1 在HDFS上有许多Hive Staging目录，占用了大量的空间，有些目录占用的空间甚至比原始表还大，如下截图显示： 异常重现及分析 1.使用beeline、hive、spark-shell等多种方式执行Hive SQL语句验证产生的hive staging目录是否不会被清除，结果发现在SQL执行结束
1.问题描述 Hadoop应用程序或者Yarn的作业随机的出现OutOfMemory(OOM)，在Cloudera Manager界面显示如下警告： ip-172-31-24-169.ap-southeast-1.compute.internal: Memory Overcommit Validation Threshold Suppress...Memory on host ip-1
---有关hive表占用磁盘空间大小的研究-----不加【distribute by uuid sort by uuid,servAddtime】-----16.7 Ginsert overwrite table tmp_ods_sony_opendevice_llk_ps2partition(pt='20210831')selectdevaddtime,servAddtime,brand,c
部署flink提交客户端的时间报错如下：提示/tmp下无权限 flink@dbos-bigdata-flink004 ~]$ flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 4096 /opt/flink/examples/batch/WordCount.jarSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
测试环境参考方案 1.0 资源：集群服务安排 服务名称 子服务 CM-24G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G NameNode1-16G NameNode2-16G Resourcemanager1-16G Resourcemanager2-16G hive-hbase-24G hive-hbase-24G MySQL MySQL √
1.点击yarn---操作---选择启用ha 2.点击选择一个主机 3.选择RM角色的另外一台主机，master001 4.选择后点击确认 5.重启yarn的服务 6.点击完成即可。 7.完成后如下图。
yarn任务上面显示任务跑成功。 dolphinscheduler上显示 通过服务器查看后台的work日志，有报错 报错的内容是因为连接RM主机超时。 查看common.properties的yarn的配置，是rm配置的主机配置错了，重新配置完后，重启work节点，重跑任务，问题解决。 重启命令 进入以下路径： [root@dbos-bigdata-test003 dolphinsch
集群部署(Cluster) 1、基础软件安装(必装项请自行安装) PostgreSQL (8.2.15+) or MySQL (5.7系列)：两者任选其一即可，如 MySQL 则需要 JDBC Driver 5.1.47+ JDK (1.8+)：必装，请安装好后在 /etc/profile 下配置 JAVA_HOME 及 PATH 变量 ZooKeeper (3.4.6+)：必装 Hadoop
脚本如下 ： #!/bin/bashtop=10srcDir='/data/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148862/current/finalized'destDir='/data1/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148863/current/finalized'#进
1、大数据平台前期调研 1.1业务需求调研 从运维角度看，主要调研公司的有哪业务的数据运营需求，是离线计算需求还是实时计算需求。 1）离线计算组件需求： 数据采集组件：FlinkX/DataX 数据存储组件：HDFS 数据加工组件：YARN/Hive/Spark/Flink 数据服务组件：HBase/Elasticsearch/Geomesa（时空数据库）/Kylin
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf8 -*-import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 配置ip地址，格式为ips = ["ip", "ip", "ip"]for ip in ips: url = 'http://' + ip + ':25000/sessions' try: pri
hadoop组件部件内存hdfsJournalNodenamenode"-XX:+UseParNewGC -Xmx4096m -Xms4096m"datanodeJava Heap：8ghivehiveserver2100连接数Java Heap：30GHive Metastore100连接数Java Heap：30Gbeeline cliJava Heap：2ghive on sparkhive
记录一次事故处理50%kudu表无法进行正常访问测试环境kudu集群事故，影响：测试效果，测试进度，生产发布延迟，需警惕，特此写出过程操作需谨慎！操作需谨慎！操作需谨慎！任务环境都要以生产环境而对待！事故原因：昨天于上午10点，业务说kudu表无法使用后，影响测试，无法正常发布。去scm平台发现kudu_tablet挂了5台运维查看信息日志后，做近一步处理1.重启kudu—tablet发现无法启动
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