r/mong
cd /var/lib/docker/image/overlay2/imagedb/content/sha256镜像id就是文件的前缀
chmod 755 /root参考链接：https://m.linuxidc.com/Linux/2017-01/140050.htm
HUE集成Hbase：Hbase配置文件-hbase-site.xml <property> <name>hbase.thrift.support.proxyuser</name> <value>true</value> </property> <property> <name>
解决过程 1.问题 2.查看CDH服务节点日志/opt/module/cloudera-manager/cm-5.16.1/log/cloudera-scm-servertail -n 10 cloudera-scm-server.log 3.问题原因因为我们的mysql是重新安装的，服务器重新安装mysql的同时，会删除系统原来的mysql，此时会连带着删除 libmysqlclient.s0
groupadd supergroupusermod -a -G supergroup roothdfs dfsadmin -refreshUserToGroupsMappingsvim /opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/etc/hue/conf.empty/hue.ini # This should be the had
vim /etc/my.cnf
Linkis Docker镜像Linkis1.0 默认已适配的引擎列表如下：引擎类型适配情况官方安装包是否包含Python1.0已适配包含JDBC1.0已适配不包含Shell1.0已适配包含Hive1.0已适配包含Spark1.0已适配包含Pipeline1.0已适配不包含Presto1.0未适配不包含ElasticSearch1.0未适配不包含Impala1.0未适配不包含MLSQL1.0未
Linkis 提供了方便的JAVA和SCALA调用的接口，只需要引入linkis-computation-client的模块就可以进行使用，1.0后新增支持带Label提交的方式，下面将对兼容0.X的方式和1.0新增的方式进行介绍 1. 引入依赖模块<dependency> <groupId>com.webank.wedatasphere.linkis</group
hive架构 hive部署#hive安装 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/AdminManual+Metastore+Administrationyum install -y mysql-serversystemctl start mysqldmysqlshow databses;use mysql;select host,use
spark-jobserver Spark-jobserver 提供了一个 RESTful 接口来提交和管理 spark 的 jobs、jars 和 job contexts。这个项目包含了完整的 Spark job server 的项目，包括单元测试和项目部署脚本。特性 “Spark as Service”：针对 job 和 contexts 的各个方面提供了 REST 风格的 api 接口进行
docker run -tid --name hue --hostname 192.168.145.28 \ -p 8888:8888 -v /usr/hdp:/usr/hdp -v /etc/hadoop:/etc/hadoop \ -v /etc/hive:/etc/hive -v /etc/hbase:/etc/hbase \ -v /docker-config/hue.ini:/usr/
新集群清理及数据迁移 看完上面的元数据恢复，应该就知道接下来的这种HBase数据迁移方式的原理：通过拷贝数据目录，让HBase元数据与业务数据目录重新建立关系，达到业务正常读写。下面例子只考虑用户使用default命名空间 拷贝旧集群的HBase数据目录到新集群，将旧集群的/hbase/data/default目录拷贝到了hdfs上的/mydata/目录； 如果新集群数据不需要清理，则跳过此步骤停
#Linkis安装sudo useradd hadoop vim /etc/sudoers hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD: NOPASSWD: ALLvim /home/hadoop/.bash_rc ##以部署用户Hadoop为例 #JDK export JAVA_HOME=/usr/java/default ##如果不使用Hive、
Linkis 编译文档 目录1. 全量编译 Linkis2. 编译单个模块3. 编译某个引擎4. 如何修改Linkis的依赖的Hadoop、Hive、Spark版本5. 编译前端管理台 1.全量编译 Linkis编译环境要求： 必须 JDK8 以上，Oracle/Sun 和 OpenJDK都支持。从 git 获取项目代码后，使用 maven 编译项目安装包
1.介绍 Linkis已经在微众银行大数据生产平台稳定运行两年有余，开发运维人员总结出了一套Linkis生产部署的指南，以让Linkis在稳定运行的基础上发挥出它最大的性能，同时也能够节约服务器资源，降低使用成本。指南包括部署方式的选择和参数配置两大类，最后Linkis在测试环境中也久经压测考验，我们会将我们压测的实践和经验在第四章中给出。 2.部署方案选择 Linkis的单机部署方式简单，但是
如何修改Linkis的依赖的Hadoop、Hive、Spark版本请注意：Hadoop 作为大数据基础服务，Linkis 必须依赖 Hadoop 进行编译； 而 Spark、Hive等计算存储引擎则不然，如果您不想使用某个引擎，可以无需设置该引擎的版本，无需编译该引擎插件。具体而言，修改 Hadoop 的版本与 Spark、Hive 等计算引擎的方式不同，下面详细介绍： 如何修改 Linkis
1、准备工作点击release 选择对应的安装包进行下载将下载下来的安装包在安装目录进行解压：unzip wedatasphere-scriptis-0.7.0-dist.zip 2、部署分为两种部署方式，自动化部署和手动部署 2.1 自动化部署进入前端目录wedatasphere-scriptis 在该目录下编辑 vi config.sh更改前端端口和后端接口地址,后端接口地
HADOOP_PID_DIR 变量保存的是pid文件的存储路径。默认存储在/tmp目录中，代码如下：if [ “$HADOOP_PID_DIR” = “” ]; then //97~99行 HADOOP_PID_DIR=/tmp fi 那么这个pid文件是啥呢。Hadoop启动后，会把进程的PID号存储在一个文件中，这样执行stop-dfs脚本时就可以按照进程PID去关闭进程了。现在问题原
1. 引擎插件的编译打包在linkis1.0以后引擎是由引擎管理服务进行管理的，引擎插件支持实时生效。为了方便引擎管理服务能够通过标签加载到对应的引擎插件，需要按照如下目录结构进行打包(已hive为例)：hive:引擎主目录，必须为引擎的名字 └── dist # 引擎启动需要的依赖和配置，引擎不同的版本需要在该目录防止对应的版本目录 └── v1.2.1 #必须以v开头加上引
Linkis-Cli使用文档 介绍Linkis-Cli 是一个用于向Linkis提交任务的Shell命令行程序。 基础案例您可以参照下面的例子简单地向Linkis提交任务第一步，检查conf/目录下是否存在默认配置文件linkis-cli.properties，且包含以下配置：wds.linkis.client.common.gatewayUrl=http://127.0.0.1:900
很多人都遇到执行deepin 20系统关机就提示：Unattended Upgrades Shutdown－Stop ongoing upgrades or perform upgrades before shutdown，以上程序阻止关机，强制关机可能会导致其数据丢失，您可以点击“取消”然后关闭这些程序。原因分析：有网友指教需要把unattended-upgrades这个组件卸载掉或者禁
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wsl 运行的 centos 7,使用 service 命令提示 Failed to get D-Bus connection: Operation not permitted 错误，无法运行。目前的解決办法是更换 systemctl 文件：mv
Alpine Linux是一个面向安全应用的轻量级Linux发行版。它采用了musl libc和busybox以减小系统的体积和运行时资源消耗，同时还提供了自己的包管理工具apk。 官方帮助文档alpine 提供了非常好用的apk软件包管理工具，通过apk –help命令查看完整的包管理命令。# apkapk-tools 2.8.2, compiled for x86_64.usage: apk
openjdk-alpine镜像字体问题FROM openjdk:8-jdk-alpineRUN apk add --update ttf-dejavu fontconfig && rm -rf /var/cache/apk/*docker build -t swr.cn-north-1.myhuaweicloud.com/d00105737/openjdk:8-jdk-font
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