最近开始转战presto,至于前面章节中的Hbase,我也会持续更新,喜欢我的可以关注我.关于这个流程,我看过阿里云的的一篇文章,但看后还是不知所云,就写下了这篇博客,大家感兴趣的可以访问那篇文章——https://yq.aliyun.com/articles/670066. 闲话不说,让我们来到正题.今天,我们要分四个内容要讲——一.keytool生成ssl协议需要的相关文件 二.基于OpenSSL自建CA和颁发SSL证书 三.ldaps服务器搭建 四.presto-ldap插件启用,以及如何

在presto 0.210 以后配置mysql.properties的时候,对于jdbc-url属性配置后面要加上对应要链接的database connection-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/presto_test 但是在0.210之前的版本如果加上这个就会抛出异常 Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Database (catalog) must not be specified in JDBC U

参考文档:1.https://blog.csdn.net/zzq900503/article/details/79403949 prosto部署与连接hive使用                 2.http://my.525.life/article?id=1510739741953 CDH目录结构                     3.https://ilnba.iteye.com/blog/1711367    linux文件描述限制   环境准备 Presto 有以下几个基本要求:

1. Presto 是什么   Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15

目录 OpenLDAP 服务端与客户端配置 关于LDIF 一个LDIF基本结构一个条目 属性 Object的类型 服务端 安装 生成证书 生成默认数据 修改基本的配置 导入基础数据 关于ldif的格式 批量创建用户 批量导入用户到LDAP 客户端 安装 配置ldap[有问题] 不使用SSL进行客户端配置 NFS共享用户家目录 不配置家目录共享用户无法正常使用 配置服务端的NFS 配置客户端的autofs 查看客户端挂载情况 OpenLDAP 服务端与客户端配置 OpenLDAP是轻型目录访问协议

摘要:本文主要介绍如何在MRS之上使用Superset进行数据分析. 本文分享自华为云社区<使用商业智能软件Superset分析MRS数据之最佳实践>,作者: 啊喔YeYe . 1. 概要 Superset Apache Superset是一个现代的数据探索和可视化平台.具有功能强大.支持数据种类多.使用简单.易扩展.可视化能力丰富等诸多优势,在github上也有4.6w+的star. MRS MRS是华为云提供的一站式大数据平台,基本覆盖了Hadoop生态中常用的基本组件,免去我们运维.搭建

Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统. 完整安装包括一个coordinator(调度节点)和多个worker. 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator. coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker 目录: 环境基本要求 集群规划 连接器 安装步骤 config.properties node.properties jvm.config log.properties Catalog Properties 运行pr

一.介绍 Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 推荐阅读 Presto实现原理和美团的使用实践 二.安装 2.1 安装步骤 Java 版本为 1.8 以上,官方 JDK 下载地址 安装步骤按照官方文档执行就可以了 Presto Documentation(英文) Presto 文档(中文) 配置数据源(连接器) 支持 MySQL.

presto需要访问kudu数据源,但是impala可以直接支持多数据库存储,但是presto不能原生支持,按照presto的官网设置了然而并不起作用. 官方文档: 到官方github提问了,然后并没有答复.怎么设置都是无法起作用,有点无从下手的. 查看了官方kudu文档,无意中看到一个关于 Using the Hive Metastore with Kudu的功能,文档中大概提到 With the Hive Metastore integration disabled, Kudu presen

{ "rootGroups": [ { "name": "global", "softMemoryLimit": "80%", , , "schedulingPolicy": "weighted", "jmxExport": true, "subGroups": [ { "name": "adhoc

原文地址:http://54im.com/openldap/centos-6-yum-install-openldap-phpldapadmin-tls-%E5%8F%8C%E4%B8%BB%E9%85%8D%E7%BD%AE.html 钿畑的文章索引 1.概念介绍 2. 环境介绍 2. 准备工作 3. yum部署ldap 4. phpldapadmin安装 5.ldap客户端配置 6.用户目录自动挂载 6.1 服务器端配置 6.2 客户端配置 7.配置TLS传输加密 8.配置openldap双

郑昀 创建于2014/10/30 最后更新于2014/10/31   一)选型:Shib+Presto 应用场景:即席查询(Ad-hoc Query) 1.1.即席查询的目标 使用者是产品/运营/销售运营的数据分析师: 要求数据分析师掌握查询SQL查询脚本编写技巧,掌握不同业务的数据存储在不同的数据集市里: 不管他们的计算任务是提交给 数据库 还是 Hadoop,计算时间都可能会很长,不可能在线等待: 所以, 使用者提交了一个计算任务(PIG/SQL/Hive SQL),控制台告知任务已排队,给

Linux Ignite配置——上篇大体介绍了一下Ignite工具的功能.特性等,以及如何在Linux 上安装配置.从上篇可见Ignite安装非常的简单方便.下面介绍一下Ignite Repository Wizard(SQL Server或 ORACLE)配置以及如何注册需要监控的数据库. 在上篇中介绍了如何启动Ignite服务,其实只需要进入/home/ignite8/ignite_8_3_407目录下.就可以看到startup.sh 和shutdwon.sh 两个shell脚本.用来启动和

红帽官方的使用文档: https://access.redhat.com/documentation/en-US/Red_Hat_Enterprise_Linux/7/html/Security_Guide/sec-Using_Firewalls.html 常用命令 # 查看版本 [root@osboxes java]# firewall-cmd --version # 查看状态 [root@osboxes java]# systemctl status firewalld.service OR

一.presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的竞争力,我们本次介绍针对我们团队对于presto部分应用个

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

1.起因 公司hadoop集群里的datanonde和tasktracker节点负载主要集中于晚上到凌晨,平日工作时间负载不是很高.但在工作时间内,公司业务人员有实时查询需求,现在主要 借助于hive提供业务人员日常查询.总所周知,hive是一个基于MR的类SQL查询工具,它会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但一个弊病也是很明显,它的查询速度由于基于MR,会是非常的让人着急. 在Spark,Storm横行

本文根据vim官网的<Simple Steps to Help You Install gVim on Windows 7>[1]一文整理而成. 1. 下载gVim 在http://www.vim.org/download.php/pc 下找到“PC: MS-DOS and MS-Windows”,下载“gvim74.exe”[2]. 2. 安装gVim 1. 安装时可以选择更改目录(文中在 Users/用户名 下面新建了一个目录Vim,将gVim安装在了该目录下). 2. 安装时注意选择‘F

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

Presto 是 Facebook 推出的一个基于Java开发的大数据分布式 SQL 查询引擎,可对从数 G 到数 P 的大数据进行交互式的查询,查询的速度达到商业数据仓库的级别,据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上.Presto 可以查询包括 Hive.Cassandra 甚至是一些商业的数据存储产品,单个 Presto 查询可合并来自多个数据源的数据进行统一分析.Presto 的目标是在可期望的响应时间内返回查询结果,Facebook 在内部多个数据存储中使用 Presto 交互式