一.服务器环境配置 1 系统要求 名称 地址 操作系统 root密码 Master1 10.1.0.30 Centos 7.7 Root@bidsum1 Master2 10.1.0.105 Centos 7.7 Worker1 10.1.0.127 Centos 7.7   Worker2 10.1.0.106 Centos 7.7   Worker3 10.1.0.3 Centos 7.7 系统要求 Centos 7.3以上 64bit 最小化安装 浏览器 Google Chrome 2 S

一.概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应.管理和监控的开源工具,Ambari已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS.MapReduce.Hive.Pig. Hbase.Zookeeper.Sqoop和Hcatalog等.提供Web UI进行可视化的集群管理,简化了大数据平台的安装.使用难度. 二.安装部署 2.1 主机规划 | 序号 | IP地址 | 主机名 |系统版本| | -------- | -------- | --------

使用以下说明卸载HDP: 停止所有已安装的HDP服务.请参阅HDP参考指南中的停止HDP服务. 如果安装了Knox,请在所有群集节点上运行以下命令: 对于RHEL / CentOS / Oracle Linux: yum remove knox* 对于SLES: zypper remove knox\* 如果安装Ranger,请在所有群集节点上运行以下命令: 对于RHEL / CentOS / Oracle Linux: yum remove ranger\* 对于SLES: zypper re

一 前言 阅读本文前需要掌握的知识: Linux基本原理和命令 Hadoop生态系统(包括HDFS,Spark的原理和安装命令) 由于Hadoop生态系统组件众多,导致大数据平台多节点的部署,监控极其不方便,因此一些Hadoop厂商提供了企业发行版,例如CDH,HDP等.这些Hadoop企业发行版将Hadoop生态系统的开源组件整合到了一个平台之上,并做了一些定制,提供了安装,部署,监控等工具,大大方便了平台运维人员. CDH是Cloudera公司向企业客户提供的基于Apache Hadoop生

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA

前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. Ambari 的现状 目前 Apache Ambari 的最高版本是 2.0.1,最高的 Stack 版本是 HDP 2.2.未来不久将会发布 Ambari 2.1 以及 HDP 2.3(本文也将以 Ambari 2.0.1 和 HDP 2.2 为例进行讲解).其实在 Ambari trunk 的 code

Ambari 是什么 Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是顶级项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让

目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台.我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品.最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚.

Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样,也是 Apache Software Foundation 中的一个项目,并且是**项目.目前最新的发布版本是 2.0.1,未来不久将发布 2.1 版本.就 Ambari 的作用来说,就是创建.管理.监视 Hadoop 的集群,但是这里的 Hadoop 是广义,指的是 Hadoop 整个生态圈(例如 Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper 等),而并不仅是特指 Hadoop.用一句话来说,Ambari 就是为了让 Hadoop 以及相

概述 以 Hortonworks Data Platform (HDP) 平台为例 ,hadoop大数据平台的安全机制包括以下两个方面: 身份认证 即核实一个使用者的真实身份,一个使用者来使用大数据引擎平台,这个使用者需要表明自己是谁,即提供自己的身份证明,大数据平台需要检验这个证明,确定这个证明是有效的,且不是伪造的.否则,就拒绝这个使用者进入大数据引擎. 授权管理 这个使用者的真实身份核实之后,需要对这个使用者的使用权限进行界定,即这个使用者在大数据平台中能够使用什么组件,能够获取哪些资源,

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

转载请注明出处 :http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本文档主要用于说明,如何在集群外节点上,部署大数据平台的客户端,此大数据平台已经开启了Kerberos身份验证.通过客户端用户在集群外就可以使用集群内的服务了,如查询集群内的hdfs数据,提交spark任务到集群内执行等操作. 具体部署步骤如下所示: 1.拷贝集群内hadoop相关组件包到客户端 本地创建目录/opt/cloudera/parcels mkdir –R /opt/cloudera/parcels 拷贝

本文主要阐述大数据平台环境zookeeper常见异常和解决方案 1.Connection reset by peer异常 异常说明 我们现在项目有个任务OneMinuteDataSync是用spark将实时数据同步插入到hbase中,程序已经稳定运行很长一段时间,不过最近数据量增加比较多,任务运行一段时间后,突然僵死几个小时后,有恢复正常继续运行,如下图,任务正常运行情况下耗时15s左右,但2017-07-11 04:33:00这个批次运行了9486s,而凌晨数据量很少的,才13w左右,白天峰值

因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位.本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践. 一.企业级数据面临的主要问题和挑战 1.数据量不断攀升 随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张,企业数据量也在飞速增长,数据的量以GB为单位,逐渐的开始以TB/GB/PB/EB,甚至ZB/YB等.同时大数据也在不断深入到金融.零售.制造等行业,发挥着越来越大的作用. 2. 数据质量的要求不断地提升 当前比较流行的AI.

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/