Ambari 的维护模式(Maintenance Mode)介绍 Ambari 提供的 Maintenance Mode,是为了让用户在调试或者维护 Service 的时候,抑制不必要的告警(Alert)信息,以及避免批量操作的影响.对 Maintenance Mode 来说,有几个不同级别的设置,分别是 Service Level,Host Level,以及 Component Level.三种级别之间存在着覆盖关系.下面我会举几个例子来详细说明 Maintenance Mode 的应用场景.

上文介绍了hdfs集群信息的读取方式,本文说hive 1.先解决依赖 <properties> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>${hive

更新hadoop fs 命令实现: [ss@db csv]$ hadoop fs -count /my_rc/my_hive_db/* 18/01/14 15:40:19 INFO hdfs.PeerCache: SocketCache disabled. 3 2 0 /my_rc/my_hive_db/.hive-staging_hive_2017-08-19_16-52-39_153_7217997288202811839-170149 2 0 0 /my_rc/my_hive_db/.hi

Short Description: This article will describe on how to disable CSRF protection in Ambari. Article Adding service through ambari gives error as shown below - [root@sandbox ~]# curl -u admin:admin -i -X POST -d '{"ServiceInfo":{"service_name

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关

本文翻译自官网:Hive Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/hive_functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户可以在Flink中使用 Hive 现有的自定义函数. 支持的UDF类型包括: UDF GenericUDF GenericUDTF UDAF GenericUDAFResolver2 根据查询的计划和执行

本文翻译自官网:Reading & Writing Hive Tables  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器,Flink可以读取和写入Hive数据,以替代Hive的批处理引擎.确保遵循说明在您的应用程序中包括正确的依赖项.

本文翻译自官网:Hive Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/ Flink Table Api & SQL 翻译目录 Apache Hive已将自己确立为数据仓库生态系统的焦点. 它不仅充当用于大数据分析和ETL的SQL引擎,而且也是数据发现, 定义和演变数据的数据管理平台. Flink提供了与Hive的双重集成. 首先是利用Hive的Metastore作为持久性 cata

文章作者:luxianghao 文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/6123010.html  转载请注明,谢谢合作. 免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正. --- 1,client每一个request都需要给server传递证书,相应的,server需要验证一个请求的证书: 这种方式对命令行的client很方便,server也不会保存会话状态信息: 这种我目前已经用过的就是基于nginx ssl来验证client的方式. 2, 另

https://github.com/sdravida/hadoop2.6_Win_x64 下载winutils.exe 添加到path中

最近由于项目的需要在看一些Ambari的api去获取集群的一些信息,获取集群节点的状态信息以及各个服务和组件的信息.然后在我们的数据服务管理平台上去做一些监控运维,现在把一些使用总结一下:官网rest api地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/AMBARI/ambari api使对Hadoop集群资源的管理和监控更加便利.文档描述了ambari api的资源和语法,以方便于加入ambari的开发者. (1)认证和授权 您执行的关于amb

Jar放入${HIVE_HOME}/auxlib目录 在${HIVE_HOME}中创建文件夹auxlib,然后将自定义jar文件放入该文件夹中. 此方法添加不需要重启Hive.而且比较便捷. 连接方式 是否有效 Hive Shell 不需要重启Hive服务就有效 Hive Server 重启Hive服务才生效

文章作者:luxianghao 文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/7886850.html  转载请注明,谢谢合作. 免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正. --- 一 引言Ambari作为一个集群管理工具自然不能少了进程自动拉起这个功能,具体的场景就是,当你的进程异常挂掉后,Ambari自动将进程拉起,恢复服务,避免人为介入. 二 版本迭代Ambari早期就有这个功能,在2.2 2.3 2.4等版本不断的迭代,使其不断的完善易用,

#!/bin/sh #配置用户sudo权限(参考/etc/sudoers文件,在/etc/sudoers.d/新建一个用户配置文件,注意要注销) #需要在/etc/sudoers末尾追加:sfapp ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL #JDK配置,三台机器已配置,略 #修改hostname和加入主机映射(/etc/hosts) #配置网络/etc/sysconfig/network #配置无密登录 #ssh免秘钥登录需在sfapp用户下完成: #在10.202.107.27 cnsz

由于spark on hive 问题,导致无法插入数据,暂时使用spark进行hive操作 向分区表插入数据 hive> show partitions customers;OKpartitioncity=beijingcity=shenzhenTime taken: 0.071 seconds, Fetched: 2 row(s) 查看HDFS: drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-04-13 11:50 /user/hive/ware

使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包

  一.Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口,那些志立于投身hadoop技术开发的童鞋们,可以先从hive开

前言 本文讲解如何通过数据库客户端界面工具DBeaver连接hive,并解决驱动下载不下来的问题. 1.为什么使用客户端界面工具 为什么使用客户端界面工具而不用命令行使用hive 通过界面工具查看分析hive里的数据要方便很多 业务人员没有权限通过命令行连接hive 领导喜欢在界面工具上查看hive里的数据 2.为什么使用DBeaver 其实在网上搜一下,连接hive的工具还有很多,使用DBeaver的原因是因为我之前连接关系型数据库使用的就是DBeaver,正好DBeaver支持连接hive,

目录 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 1.2 Hive的优缺点 1.3 Hive的架构 1.4 Hive和数据库的区别 二. Hive安装 2.1 安装地址 2.2 Mysql的安装 2.3 Hive的安装 2.4 Hive的元数据配置到Mysql 2.5 Hive的启动 2.6 Hive访问 2.7 Hive常用交互命令 hive命令查询数据不显示表头解决办法 2.8 Hive常见属性配置 2.9 Hive的参数配置方式 一. Hive基本概念 1.1 Hive是什么 Hive

1.编译阶段 组件信息: 组件名称 版本 Atals 2.2.0 HBase 2.2.6 Hive 3.1.2 Hadoop 3.1.1 Kafka 2.11_2.4.1 Zookeeper 3.6.2 ElasticSearch 7.12.1   架构: x86 (已知arm编译时会报node-sass缺少的问题,git上没有对应arm架构的包) 操作系统:CentOS 7.6 说明: 1.编译不包括其内嵌的HBase和Solr,只编译Atlas本身 2.下面的步骤中有些并非编译过程报错,而是

在成功启动Hive之后感慨这次终于没有出现Bug了,满怀信心地打了长长的创建表格的命令,结果现实再一次给了我一棒,报了以下的错误Error, return code 1 from org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException,看了一下错误之后,先是楞了一下,接着我就发出感慨,自从踏上编程这条不归路之后,就没有一天不是在找Bug的路上就是在处理Bug,给自己贴了个标签:找Bug就跟吃饭一样的男人.抒发心中的感慨之后,该干活还是的干活.