1.准备三台虚拟机 2.hadoop+hive+spark+java软件包 传送门:Hadoop官网 Hive官网 Spark官网      一.修改主机名,hosts文件 主机名修改 hostnamectl set-hostname *** hosts文件修改 vi /etc/hosts 写入以下内容 master 192.168.0.110 slaver1 192.168.0.111 slaver2 192.168.0.112 SSH免登陆 运行命令 ssh-keygen -t rsa生成秘

上传hive软件包到任意节点 一.安装hive软件 解压缩hive软件包到/usr/local/hadoop/目录下 重命名hive文件夹 在/etc/profile文件中添加环境变量 export HIVE_HOME=/usr/local/hadoop/hive export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH 运行命令source /etc/profile  使用mysql作为数据库时需要安装mysql 在mysql中创建hive用户,数据库等 create user 'hi

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD

一.spark安装   因为之前安装过hadoop,所以,在“Choose a package type”后面需要选择“Pre-build with user-provided Hadoop [can use with most Hadoop distributions]”,然后,点击“Download Spark”后面的“spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz”下载即可.Pre-build with user-provided Hadoop: 属于“Hadoop

五一一天在家搭建好了集群,要上班了来不及整理,待下周周末有时间好好整理整理一个完整的搭建hadoop生态圈的集群的系列 若出现license information(license not accepted),即说明需要同意许可信息,输入1-回车-2-回车-c-回车-c回车,即可解决. 1.关闭防火墙 Centos7的防火墙与以前版本有很大区别,CentOs7这个版本的防火墙默认是使用的firewall,与之前的版本使用iptables不一样. 关闭防火墙:sudo systemctl stop

老李分享:大数据框架Hadoop和Spark的异同   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Ap

前言 在搭建大数据Hadoop相关的环境时候,遇到很多了很多错误.我是个喜欢做笔记的人,这些错误基本都记载,并且将解决办法也写上了.因此写成博客,希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题. 说明: 遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境,具体因人而异.如果碰到同样的问题,本博客的方法无法解决您的问题,请先检查环境配置问题. Hadoop伪分布式相关的问题 1,FATAL conf.Configuration: error parsing conf hdfs-site.xml 原因:

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

学习参考这篇文章: http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=96 机器学习.数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统, hadoop用于分布式存储和map-reduce计算, spark用于分布式机器学习, hive是分布式数据库, hbase是分布式kv系统, 看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, 本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系. 下载了 Hadoop had

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop

http://www.zhihu.com/question/26568496#answer-12035815 Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS,在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题. MapReduce,通过简单的Mapper和Reducer的抽象,将并发.分布式(如机器间通信)和故障恢复等计算

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11

不多说,直接上干货! 说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者.高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面:          推荐<毕向东JAVA基础视频教程>.学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理.以及多线程.线程池.设计模式.并行化多多理解实践即可.     书籍方面: 推荐李兴华的<java开发实战经典> 2 Linux基础:     视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门.

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Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块.这些模块包括:Ambari.Avro.Cassandra.Hive. Pig.Oozie.Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能. Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍).S

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

Hadoop与Spark比较 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 感觉自己落下好多东西没有学习 先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另