1.首先查看Cloudera Management Service下有哪些服务,cdh版本为5.9.2: 可以看到基本上有以上6个角色: 2.停止所有角色,并执行删除: 3.找到集群中另外一个节点,添加对应角色,我这里添加到hadoopNode4上: 元数据库为mysql,在hadoopNode6上: 需要将mysql驱动器scp到hadoopNode4上: [root@hadoopNode6:/etc/yum.repos.d]# scp /usr/share/java/mysql-connec

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

环境 CDH版本:5.12.1 添加impala parcel 1.菜单“主机”-->Parcel-->配置-->远程 Parcel 存储库 URL,点击添加按钮,添加一个URL,https://archive.cloudera.com/beta/impala-kudu/parcels/latest/ (因为后续要和kudu集成,所以使用这个url) 2.将IMPALA_KUDU分配并激活. 添加impala服务 1.在集群中添加impala服务 2.选择一组依赖关系(包括kudu) 3

推荐的群集主机和角色分配 要点:本主题描述了Cloudera Manager管理的CDH群集的建议角色分配.您为部署选择的实际分配可能会有所不同,具体取决于工作负载的类型和数量,群集中部署的服务,硬件资源,配置和其他因素. 使用Cloudera Manager安装向导安装CDH时,Cloudera Manager会尝试根据主机中可用的资源在群集主机(分配给网关主机的角色除外)之间分配角色.您可以在向导中显示的“ 自定义角色分配”页面上更改这些分配.您也可以稍后使用Cloudera Manager

Impala使用的端口 Impala使用下表中列出的TCP端口.在部署Impala之前,请确保在每个系统上打开这些端口. Component Service Port Access Requirement Comment Impala Daemon Impala Daemon Frontend Port 21000 External 用于传输命令和接收结果 impala-shell和Cloudera ODBC驱动程序的1.2版. Impala Daemon Impala Daemon Front

上章节我们简单介绍了三种不同方式查看FSMO主机角色信息,在开篇之前我们简单回顾一下FSMO五种操作主机角色:林范围操作主机角色有两种,分别是 架构主机角色(Schema Master)和 域命名主机角色(Domain Naming Master):及域范围操作主机角色三种,分别是 RID 主机角色(RID Master).PDC 模拟主机角色(PDC Emulator)和基础架构主机角色(Infrastructure Master):不管是林范围主机角色还是域范围主机角色都必须是唯一.含本章及

上章节我们介绍了有关图形化界面迁移FSMO角色,进行本章节之前我们首先回顾一下FSMO的五种操作主机角色:架构主机角色(Schema Master).域命名主机角色(Domain Naming Master).RID 主机角色(RID Master).PDC 模拟主机角色(PDC Emulator)和基础架构主机角色(Infrastructure Master):不管是林范围主机角色还是域范围主机角色都必须是唯一.本章给大家介绍如何通过DOS命令Ntdsutil进行FSMO角色迁移的方法,希望可

上一章节我们讲到了通过Ntdsutil命令行进行FSMO角色迁移,本章开始之前我们先讨论一下有关FSMO角色放置建议: 建议将架构主机角色(Schema Master)和域命名主机角色(Domain Naming Master)放在森林根域的GC(全局编录)服务器上: 建议将架构主机角色(Schema Master)和域命名主机角色(Domain Naming Master)放在第一台域控制器上: 默认Domain Naming Master角色的域控制器必须同时也是GC(全局编录)服务器: 不

一.概述 Impala 是参照google 的新三篇论文Dremel(大批量数据查询工具)的开源实现,功能类似shark(依赖于hive)和Drill(apache),impala 是clouder 公司主导开发并开源,基于 hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点.是使用cdh 的首选PB 级大数据实时查询分析引擎.(也可以单独安装使用,但一般都是和CDH一起使用:) 参考: https://www.cloudera.com/products/open-sour

要好好使用 Impala 就得好好梳理一下他得结构以及他存在得一些问题或者需要注意得地方.本系列博客主要想记录一下对 Impala 架构梳理以及使用上的 workaround. Impala 简介 首先我们来了解一下在 Impala Guide 中 Impala 对自己的定位 Impala is an addition to tools available for querying big data. Impala does not replace the batch processing fr

当当网图书信息: http://product.dangdang.com/23648533.html <开源大数据分析引擎Impala实战>目录 第1章  Impala概述.安装与配置................................................................................ 1 1.1 Impala概述..............................................................

Components of the Impala Server The Impala server is a distributed, massively parallel processing (MPP) database engine. It consists of different daemon processes that run on specific hosts within your CDH cluster. Continue reading: The Impala Daemon

impala基于CHD,提供针对HDFS,hbase的实时查询,查询语句类似于hive 包括几个组件 Clients:提供Hue, ODBC clients, JDBC clients, and the Impala Shell与impala交互查询 Hive Metastore:保存数据的元数据,让impala知道数据的结构等信息 Cloudera Impala:协调查询在每个datanode上,分发并行查询任务,并将查询返回客户端 HBase and HDFS:存储数据 环境 hadoop-

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im

IMPALA部署和架构(一)  一,概要 因公司业务需求,需要一个查询引擎满足快速查询TB级别的数据,所以我们找到了presto和impala,presto在前面讲过今天只说impala,impala是cloudera公司主导开发的新型查询系统,impala没有在使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用商用并行的关系数据库类似的分布式查询引擎(由Query Planner,Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS 或

Kudu 与 Apache Impala (孵化)紧密集成,允许开发人员使用 Impala 使用 Impala 的 SQL 语法从 Kudu tablets 插入,查询,更新和删除数据: 安装impala 安装规划 :Imppalla catalog服务将SQL语句做出的元数据变化通知给集群的各个节点 :Impala Statestore检查集群各个节点上Impala daemon的健康状态 主节点hadoop01执行以下命令进行安装 yum install impala -y yum inst

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 CM5.4 一.ImpalaImpala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中.基于内存运算,内存要求大: 二.Impala与Hive区别 相同点:数据存

Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询.它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中,但值得注意的是,有一些格式的数据它是无法写入的(write to).对于Impala无法写入的数据格式,我们只能通过Hive建表,通过Hive进行数据的写入,然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作. 文件类型 文件格式 压缩编码 能否CREATE ? 能否INSERT ? Parquet 结

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/thinkCoding/p/3567408.html 系统环境 操作系统:CentOS 6.5 Cloudera Manager 版本:4.8.1 CDH版本:4.5.0 各机器准备工作: yum -y groupinstall "Development tools" yum -y install wget  Cloudera-manager压缩包地址:    http://archive.cloudera.com/cm4/

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统尽管也提供了SQL语义,但因为Hive底层运行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的高速.Impala 为存储在 HDFS 和 HBase 中的数据提供了一个实时 SQL 查询接口. Impala长处 下图来自zdnet,描写叙述了Impala的一些长