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本文引用自:Cloudera CDH .Impala本地通过Parcel安装配置详解及什么是Parcelhttp://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=9111(出处: about云开发)   问题导读: 1.什么是Parcel? 2.Parcel本地园与Package本地源的区别是什么? 一.Parcel本地源与Package本地源的区别 本地通过Parcel安装过程与本地通过Package安装过程完全一致,不同的是两者的本地源的配置.

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一.Parcel本地源与Package本地源的区别 本地通过Parcel安装过程与本地通过Package安装过程完全一致,不同的是两者的本地源的配置. 区别如下: Package本地源:软件包是.rpm格式的,数量通常较多,下载的时候比较麻烦.通过"createrepo ."的命令创建源,并要放到存放源文件主机的web服务器的根目录下,详见创建本地yum软件源,为本地Package安装Cloudera Manager.Cloudera Hadoop及Impala做准备 Parcel本地

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

又重新安装Hive,记录一下吧: hadoop早已经装上了. cdh5的hive下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 下载文件:hive-1.1.0-cdh5.10.0.tar.gz 操作系统版本:CentOS cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 安装MariaDB库 略 上传并解压安装文件: -cdh5.10.0.tar 拷贝jdbc包到hive的lib目

转:https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/79976506 译自官网: Installing Cloudera Manager and CDH 本节介绍安装Cloudera Manager,CDH和托管服务(英文术语为management service)的选项.托管服务的选项有2种:托管部署和非托管部署,对应的英文术语为cloudera manager deployment和unmanaged deployment.你可以安装: 使

CDH是Cloudera公司提供的Hadoop发行版,它在原生开源的Apache Hadoop基础之上,针对特定版本的Hadoop以及Hadoop相关的软件,如Zookeeper.HBase.Flume.Sqoop等做了兼容性开发,我们在安装CDH发行版的Hadoop时就无需进行额外繁琐的兼容性测试. 以往安装配置使用Apache Hadoop时,完全需要手动在服务器上,通过命令和脚本进行安装配置,比较复杂而繁琐.使用CDH,我们可以通过Cloudera提供的CM(Cloudera Manage

Server端需要打开端口 7180 7182 选址正确的版本,cdh版本不要高于cm版本 CM下载地址 http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-centos7-cm5.13.3_x86_64.tar.gz CDH下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.13.3/CDH-5.13.3-1.cdh5.13.3.p0.2-el7.parcel http://archive.cl

1.安装操作系统,保证联网环境,本文以CentOS 6.8为操作系统(略) 2.wget下载安装包(以5.3.3为例) #mkdir /usr/cdh ---新建cm安装目录 #cd /usr/cdh ---切换目录 #wget 获取下载链接文件到本地服务器 #wget http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-el6-cm5.3.3_x86_64.tar.gz #wget http://archive.cloudera.com/

这是我在几个QQ群发起的Hadoop每日一讨论小活动,每天中午2点左右发出一个关于Hadoop的知识片段,在此做一个整理. [每日一讨论]之计算框架(2013-5-21) 就计算框架而言,Hadoop眼下比較成熟的仅仅有离线计算框架MapReduce(通常执行时间在1min以上),以及构建在MapReduce之上支持sql的Hive.随着发展.实时计算(通常执行时间在0~5s)有了需求,于是诞生了仿照Google dremel实现的Apache Drill和Cloduera impala,Twi