背景Hudi 源表对应一份 HDFS 数据，通过 Spark，Flink 组件或者 Hudi CLI，可以将 Hudi 表的数据映射为 Hive 外部表，基于该外部表， Hive可以方便的进行实时视图，读优化视图以及增量视图的查询。Hive On Hudi 集成这里以 hive3.1.1、hudi 0.9.0为例， 其他版本类似1）将 hudi-hadoop-mr-bundle-0.9.0xxx.
大家好，我是唯品会实施平台OLAP团队负责人王玉，负责唯品会、Presto、ClickHouse、Kylin、Kudu等OLAP之间的开源修改，组建优化和维护，业务使用范围支持和指引等工作。本次我要分享的主题是唯品会基于ClickHouse的百亿级数据自助分析实践，主要分为以下4个部分：唯品会 OLAP 的演进实验平台基于 Flink和 ClickHouse 如何实现数据自 助 分析使用 Clic
1. 摘要Apache Hudi提供了不同的表类型供根据不同的需求进行选择，提供了两种类型的表•Copy On Write(COW)•Merge On Read(MOR)2. 术语介绍在深入研究 COW 和 MOR 之前，让我们先了解一下 Hudi 中使用的一些术语，以便更好地理解以下部分。2.1 数据文件/基础文件Hudi将数据以列存格式（Parquet/ORC）存放，称为数据文件/基础文件，该
1. 测试过程环境版本说明Flink1.13.1Scala2.11CDH6.2.0Hadoop3.0.0Hive2.1.1Hudi0.10(master)PrestoDB0.256Mysql5.72. 集群服务器基础环境2.1 Maven和JDK环境版本2.2 Hadoop 集群环境版本2.3 HADOOP环境变量配置export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels
各位面试官好!我叫 xxx，毕业于 xxx，之前在 xxx 公司待了 1 年多，期间⼀直从事的是 IT 行业，刚开始的时候做的是 Java 开发后来转岗到大数据方向做大数据开发; 刚转行到大数据开发时开始比较困难的，大数据并不像 Java 那样⼀套框架基本可以搞定所有的问题，而是不同的业务对于同⼀个问题有多种解决方案。我叫 xxx，毕业至今就职于 xx 公司，职位是数仓开发。参加工作以来，我先后参
文本介绍了Spark sql的常用参数，以及如何通过这些参数来控制作业的并行度、资源调度、shuffle、执行计划等来提升任务的运行效率，优化存储空间和资源利用率，其中重点关注了资源、数据倾斜、join优化方案。并介绍了Spark 3.0的新特性Adaptive Query Execution。最后通过4个实际的优化案例来进一步介绍常用的优化方法。”01—常用参数和优化方法1. 资源调优spark
之前在Hive on Spark跑TPCx-BB测试时，100g的数据量要跑十几个小时，一看CPU和内存的监控，发现 POWER_TEST阶段（依次执行30个查询）CPU只用了百分之十几，也就是没有把整个集群的性能利用起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最大性能显得尤为重要。Spark作业运行原理spark-base-mech.jpg详细原理见上
Apache Hudi 是一种数据湖平台技术，可提供构建和管理数据湖所需的多种功能。Hudi 提供的一项重要功能是自动管理文件大小，用户不需要手动维护。由于查询引擎不得不多次打开/读取/关闭文件，以计划和执行查询，因此拥有大量小文件将使其难以实现良好的查询性能。但是对于流数据湖用例而言，固有的摄入量将最终具有较小的写入量，如果不进行特殊处理，则可能导致大量小文件。During Write vs A
本文将介绍Apache Hudi的基本概念、设计以及总体基础架构。1.简介Apache Hudi(简称：Hudi)使得您能在hadoop兼容的存储之上存储大量数据，同时它还提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。这两种原语分别是：Update/Delete记录：Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录，同时还提供写操作的事务保证。查询会
元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。本篇文章将为大家梳理元数据的概念，介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及工具。01 什么是数据仓库的元数据管理？1、什么是元数据？元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data）。抽象的描述：一组用于描述数据的数据组，该数据组的一切信息都描述了该数据的
常用参数和优化方法1. 资源调优spark 的资源分配粒度最小是container，即一个executor带的cpu和内存资源。资源的申请和移除都是通过executor 进程的增加和减少达成1.1 ExecutorExecutor 的参数影响了cpu和内存资源的分配，通过设置executor的参数，可以调节实际处理的并行度。资源最高并行度=executor num * executor core
步骤总结如下一、对磁盘进行分区二、对磁盘进行格式化三、将磁盘挂载到对应目录四、做开机自动挂载磁盘磁盘分区1.使用命令：fdisk -l 查看磁盘（注：正常在Centos7中第一块数据盘标识一般是/dev/sda,第二块数据盘标识一般是/dev/sdb）2.对磁盘进行分区，使用命令：fdisk /dev/sdb 对新增磁盘进行分区（/dev/sdb为新增数据盘标识）3.使用命令：fdisk -l检查
本文为腾讯安全专家撰写的《挖矿木马自助清理手册》，可以为政企客户安全运维人员自助排查清理挖矿木马提供有益参考。 一、什么是挖矿木马 挖矿木马会占用CPU进行超频运算，从而占用主机大量的CPU资源，严重影响服务器上的其他应用的正常运行。黑客为了得到更多的算力资源，一般都会对全网进行无差别扫描，同时利用SSH爆破和漏洞利用等手段攻击主机。 部分挖矿木马还具备蠕虫化的特点，在主机被成功入侵之后，挖矿
最近，Apache Log4j 出现了新的”Zero Day“漏洞。目前已在 CVE-2021-44228 下对其进行跟踪。Apache Flink 捆绑了受此漏洞影响的 Log4j 版本。我们建议用户遵循 Apache Log4j 社区的建议。对于 Apache Flink，在 flink-conf.yaml 中设置以下属性：env.java.opts: -Dlog4j2.formatMsgNo
1 文档编写目的 本文主要介绍HDFS Federation（联邦）相关知识，为后续文章《如何为CDH集群启用Federation（联邦）》做一个简单的铺垫。Federation即为“联邦”，该特性允许一个HDFS集群中存在多组Namenode同时对外提供服务，分管一部分目录（水平切分），彼此之间相互隔离，但共享底层的Datanode存储资源。 文章目录结构： 1. 文档编写
hadoop实操
当集群中的服务有故障时，CM的界面上可以直接显示告警，你也可以通过CM的API去获取这些信息，本篇文章主要介绍CM的界面告警事件以及如何使用CM提供的API获取集群的告警信息 内容概述 1.文档说明 2.告警介绍 3.事件告警REST API 测试环境 1.CM和CDH版本为CDH 5.16.1 2.操作系统版本为RedHat 7.2 2 告警介绍 在Cloudera Ma
内容概述 1.测试环境描述及创建hive管理员 2.为测试用户授权 3.权限测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 2.OpenLDAP版本2.4.40 前置条件 1.集群已配置集成OpenLDAP 2.集群已启用Sentry服务且配置正常 3.Hue已集成OpenLDAP 4.测试用户已添加至OpenLDAP服务 2.环境描述 在《6.如何为Hue配置Op
内容概述 1.测试环境描述 2.Impala集成OpenLDAP 3.Impala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 2.测试环境描述 OpenLDAP服务信息 IP地址 HOSTNAME 描
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
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
Flink on Yarn 模式下，业务应用内部配置的 logback.xml/log4j.properties 是无法加载的，Flink 会默认采用安装目录下的 $FLINK_HOME/logback.xml/log4j.properties 作为统一的 logger 定义文件。 Flink 提供的 logback.xml/log4j.properties 只配置了 rootLogger，如果不
/** * 可以用来自动创建文档的注释 */public class Hello { public static void main(String[] args) { // 向屏幕输出文本： System.out.print("Hello World"); /* 注释内容 注释结束 */ }} //
概述Hive学习也有一段时间了，今天来对Hive进行一个总结，谈谈自己的理解，作者还是个小白，有不对的地方请大家指出相互学习，共同进步。今天来谈一谈什么是Hive，产生背景，优势等一系列问题。 什么是Hive老规矩：官网地址Hive wiki.先来谈谈自己的理解：有些人可能会说Hive不就是写SQL的吗，那我们其实可以从另一个角度来理解:Hive就是那么强大啊，只要写SQL就能解决问题，其实这些人
在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为
Hue中使用Hive和Impala进行查询，在使用完Hue后退出登录，会出现Hive和Impala的暂用的资源未释放。本篇文章Fayson主要针对该问题在Hue中调优Impala和Hive查询，该调优方式适用于CDH5.2及以后版本。 内容概述 1.场景描述及测试用户准备 2.Impala资源池和放置规则配置 3.放置规则验证及总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.15 2
在之前的文章中，Fayson 在《CDH6.3的新功能》 中提到Impala 的 Automatic Invalidate/Refresh Metadata 新功能，本文主要介绍如何配置Impala基于事件自动同步HMS元数据。 测试环境 1.CM和CDH版本为6.3.3 2.操作系统版本为RedHat 7.2 操作步骤进入CM界面 > Hive > 配置 > 搜索 启用
下表中列出了 Impala 是用的 TCP 端口。在部署 Impala 之前，请确保每个系统上这些端口都是打开的。 组件 服务 端口 访问需求 备注 Impala Daemon Impala 守护进程前端端口 21000 外部 被 impala-shell, Beeswax, Cloudera ODBC 1.2 驱动 用于传递命令和接收结果。参见 Configuring Im
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