1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的. 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark SQL支持Python.Scala.Java和R语言 5)Spark SQL不仅仅是SQL 6)Spark SQL远远比SQL要强大 7)Spark SQL处理数据架构 8)Spark SQL简介 Spark SQL is a Spar

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

1.Linux系统常规设置 1)设置ip地址 使用界面修改ip比较方便,如果Linux没有安装操作界面,需要使用命令:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 来修改ip地址,然后重启网络服务service network restart即可. 2)创建用户 大数据项目开发中,一般不直接使用root用户,需要我们创建新的用户来操作,比如kfk. a)创建用户命令:adduser kfk b)设置用户密码命令:passwd kfk 3)文件中设置主机

Yonghong Z-Suite 除了提供优秀的前端BI工具之外,Yonghong Z-Suite让用户可以选购分布式数据集市来支持实时大数据分析. 对于这种百亿级的大数据案例,Yonghong Z-Suite有哪些技术可以保证大数据的实时响应呢?下面大致从技术上介绍下: 库内计算(In-Database Computing) Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数.得益于库内计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的.昂贵的计算都

1.Windows开发环境配置与安装 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.IDEA Maven工程创建与配置 1)配置maven 2)新建Project项目 3)选择maven骨架 4)创建项目名称 5)选择maven地址 6)生成maven项目 7)选择scala版本 8)新建Java 和 scala目录 9)编辑pom.xml文件 a)地址一 b)地址二 3.开发Spark Application程序并进行本地测试 1)idea编写WordCount程序 package com.

1.基于业务需求的WEB系统设计 2.下载Tomcat并创建Web工程并配置相关服务 下载tomcat,解压并启动tomcat服务. 1)新建web app项目 创建好之后的效果 2)对tomcat进行配置 3.Web系统数据处理服务层开发 WeblogService代码开发 package com.spark.service; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedS

1.Spark概述 Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 在速度方面, Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理. 在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作, 否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时. Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算, 因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算, Spark 依然比 MapReduce 更加高效. 2.Sp

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

(一)Hive 概述 (二)Hive在Hadoop生态圈中的位置 (三)Hive 架构设计 (四)Hive 的优点及应用场景 (五)Hive 的下载和安装部署 1.Hive 下载 Apache版本的Hive. Cloudera版本的Hive. 这里选择下载Apache稳定版本apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz,并上传至bigdata-pro03.kfk.com节点的/opt/softwares/目录下. 2.解压安装hive tar -zxf apache-hive-0.

1.下载Flume源码并导入Idea开发工具 1)将apache-flume-1.7.0-src.tar.gz源码下载到本地解压 2)通过idea导入flume源码 打开idea开发工具,选择File——>Open 然后找到flume源码解压文件,选中flume-ng-hbase-sink,点击ok加载相应模块的源码. 2.官方flume与hbase集成的参数介绍 3.下载日志数据并分析 到搜狗实验室下载用户查询日志 1)介绍 搜索引擎查询日志库设计为包括约1个月(2008年6月)Sogou搜索

Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 1.flume节点服务设计 2.下载Flume并安装 1)下载Apache版本的Flume. 2)下载Cloudera版本的Flume. 3)这里选择下载Apache版本的apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz ,然后上传至bigdata-p

Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成. 1.下载Kafka并安装 1)下载Apache版本的Kafka. 2)下载Cloudera版本的Kafka. 3)这里选择下载Apache版本的kafka_2.11-0.8.2.1.tgz ,然后上传至bigdata-pro01.kfk.com节点/opt/softwa

HBase是一个高可靠.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建 大规模结构化存储集群. HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似, HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统:Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据, HBase 同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据:Google

1.HDFS-HA架构原理介绍 hadoop2.x之后,Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager,这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案,它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下: 1)基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog,每次写数据操作有大多数(>=N+1)返回成功时即认为该次写成功,数据不会丢失了.当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉,如果多于N台挂掉,这个算法就失效了.这个原理是基于Paxos算法 2)在HA架构里面Seco

ZooKeeper 是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统:它提供的功能包括:配置维护.名字服务.分布式同步.组服务等: 它的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效.功能稳定的系统提供给用户: ZooKeeper 已经成为 Hadoop 生态系统中的基础组件. Zookeeper可以选择Apache版本,也可以选择Cloudera版本. 1)下载Apache版本的Zookeeper. 2)下载Cloudera版本的Zookeeper. 1.下载Zookeeper 这里选择

1.Spark Streaming功能介绍 1)定义 Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live data streams 2.NC服务安装并运行Spark Streaming 1)在线安装nc命令 yum install -y nc 2)运行Spark Streaming

1.三大弹性数据集介绍 1)概念 2)优缺点对比 2.Spark RDD概述与创建方式 1)概述 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(resilientdistributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区.RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序. 通过对RDD的操作形成整个Spark程序. 2)创建方式 a)创建方式一 val data = Array(1, 2, 3, 4,

1.修改yum源 鉴于用国外的Yum源,速度比较慢,所以想到将国外的yum源改为国内的Yum源,这里选择使用比较多的阿里云源.具体修改方法可以参考此连接 2.在线安装mysql 通过yum在线mysql,具体操作命令如下所示. yum clean all yum install mysql-server 3.mysql 服务启动并测试 1)查看mysql服务状态 service mysqld status 2)启动mysql服务 service mysqld start 3)设置mysql密码

(一)hadoop2.x版本下载及安装 Hadoop 版本选择目前主要基于三个厂商(国外)如下所示: 1.基于Apache厂商的最原始的hadoop版本, 所有发行版均基于这个版本进行改进. 2.基于HortonWorks厂商的开源免费的hdp版本. 3.基于Cloudera厂商的cdh版本,Cloudera有免费版和企业版, 企业版只有试用期.不过cdh大部分功能都是免费的. (二)hadoop2.x分布式集群配置 1.集群资源规划设计 2.hadoop2.x分布式集群配置 1)hadoop2