Cloudera

　　Ambari和ClouderaManager对比，1 、什么是CDH，Ambari？ 　　Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。 　　Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。也是5个顶级hadoop管理工具之一。Ambari能够安装安全的（基于Kerberos）Hadoop集群，以此实现了对Hadoop 安全的支持，提供了基于角色的用户认证、授权和审计功能，并为用户管理集成了LDAP和Active Directory。 CDH简介　 　　• Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop 　　• 是Hadoop众多分支中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建 　　• 提供了Hadoop的核心 　　　　– 可扩展存储 　　　　– 分布式计算 　　• 基于Web的用户界面 CDH的优点　　 　　• 版本划分清晰 　　• 版本更新速度快 　　•

大数据私房菜--CDH6.2.0搭建的漫漫长路 引言 概述 虚拟机准备 安装准备 1. 配置JDK 2. 配置hosts 3. 关闭防火墙 4. 关闭SELinux 5. 修改Linux swappiness参数 6. 禁用透明页 7. 配置mysql的JDBC 8.克隆虚拟机 6. 配置免密登录 5. 配置NTP 安装部署 1. 安装Mysql 1.1 卸载源生mariadb 1.2 rpm安装mysql 1.3 mysql配置 1.4 mysql数据库配置 2. Http服务安装 3. 配置CM安装本地Yum源 4. 安装Cloudera Manager(CM) 服务安装 1. 群集安装 1.1 Cluster Basics 1.2 Specify Hosts 1.3 选择存储库 1.4 JDK 安装选项 1.5 提供 SSH 登录凭据 1.6 Install Agents 1.7 Install Parcels 1.8 Inspect Cluster 2. 群集设置 2.1 Select Services 2.2 Select Services 2.3 数据库设置 2.4 审核更改 2.5 命令详细信息 2.6 汇总 引言 如果有什么需要明天做的事，最好现在就开始。 --富兰克林 大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。步入大数据就要从部署大数据平台开始

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大数据的需求热度，从来都是这个时代的浪尖。然而由于大数据系统的复杂性，一度导致业界大数据已死的各种声音不断。尤其是当MapR被HPE收购，Cloudera公司股票持续跌成狗，使得这种声音进一步放大。其实，大数据的需求一直在，只是传统的大数据实现系统需要考虑重新构建。 而容器依靠其自身的标准化，一次构建，随处运行的能力，使得非常适合大数据系统的构建和管理。容器技术当前正是那只火遍全球的当红辣子鸡。 1 华为云BigData Pro大数据解决方案荣获行业年度金奖 2019年12月3日晚，2019年度中国数据与存储峰会年度颁奖典礼上，华为云BigData Pro大数据解决方案荣获“2019年度大数据产品金奖”，再一次展示了华为云在大数据领域的不凡实力。中国数据与存储峰会（DSS）是国内顶级的数据与存储领域技术盛会，其颁发的奖项颇具含金量，在十多年间见证了国内数据存储技术和行业的迅猛发展。此次评选范围涉及私有云大数据，公有云大数据，大数据软件，大数据解决方案等多个领域和维度。本次华为云BigData Pro能一举拿下该金奖，也是实至名归。 2 大数据容器化，大势所趋 目前已经有大量的大数据系统原生支持on Kubernetes。例如Spark官方版本，从2.3开始，就可以无需任何修改直接跑在K8s上。并且，将“更好的在k8s上运行”作为后续版本的重要特性方向

一、前言。 学习大数据组件，最好的方式是直接参照官网。不过官网的教程也让我吃了一坑，在此记录一下。因在个人笔记本资源有限，在此安装为单机版安装 二、搭建。 1.1 配置主机名 hostnamectl set-hostname cdh 1.2 配置hosts文件 vi /etc/hosts之后进行编辑，加入本机的ip映射关系（ 非单机时， 有多个ip时，均加进来 ） 192.168.159.133 cdh 1.3 关闭selinux setenforce 0 1.4关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 1.5配置免密登录 ssh-keygen (后面一路回车就行) ssh-copy-id cdh( cdh为主机名，非单机时有多个ip时，则执行多次进行免密配置 ) 1.6配置时间同步（时间服务器使用已有的，在此不介绍时间服务器的搭建 1）yum install nt 2）vi /etc/ntp.conf加入以下内容server 0.pool.ntp.org 3） sudo systemctl start ntpd 4） sudo systemctl enable ntpd 5） ntpdate -u 0.pool.ntp.org 6） hwclock --systohc 1

　　不多说，直接上干货！ 　　若是集群安装 需要在对应节点执行相同的操作。 　 　见 StreamSets学习系列之StreamSets支持多种安装方式【Core Tarball、Cloudera Parcel 、Full Tarball 、Full RPM 、Docker Image和Source Code 】（图文详解） 　　见 StreamSets学习系列之StreamSets的Core Tarball方式安装（图文详解） 欢迎大家，加入我的微信公众号：大数据躺过的坑 人工智能躺过的坑 同时，大家可以关注 我的个人博客 ： http://www.cnblogs.com/zlslch/ 和 http://www.cnblogs.com/lchzls/ http://www.cnblogs.com/sunnyDream/ 详情请见：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html 　　人生苦短，我愿分享。本公众号将秉持活到老学到老学习无休止的交流分享开源精神，汇聚于互联网和个人学习工作的精华干货知识，一切来于互联网，反馈回互联网。 　　目前研究领域：大数据、机器学习、深度学习、人工智能、数据挖掘、数据分析。 语言涉及：Java、Scala、Python、Shell、Linux等 。同时还涉及平常所使用的手机、电脑和互联网上的使用技巧

参考文章： kudu介绍 文章内容来源于官网文档： http://kudu.apache.org/docs/index.html 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功能上的空白 Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题，这种架构称为混合架构 (hybrid architecture)。比如，用户需要利用Hbase的快速插入、快读random access的特性来导入数据，HBase也允许用户对数据进行修改，HBase对于大量小规模查询也非常迅速。同时，用户使用HDFS/Parquet + Impala/Hive来对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。 很多公司都成功地部署了HDFS/Parquet + HBase混合架构，然而这种架构较为复杂，而且在维护上也十分困难。首先，用户用Flume或Kafka等数据Ingest工具将数据导入HBase，用户可能在HBase上对数据做一些修改。然后每隔一段时间(每天或每周)将数据从Hbase中导入到Parquet文件

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环境： Cloudera Express 5.12.1 JDK 1.8.0_92 CentOS 7 步骤1:数据导入到Hbase中(非正题，跳过) hbase中表为allDoc,两个Family：fulltext，fileInfo fulltext中就一列：fulltext fileInfo中有如下几列serialNumber，verdictType，hashCode，fileName 步骤2:生成实体配置文件（我这里用的root账户） solrctl instancedir --create /root/config/ 　　 步骤3:配置/root/config/conf/schema.xml，增加分词器 <fields></fields>下增加字段,其中id为hbase的row_key，_version_字段必须有，否则报错，我这里只加了fulltext和serialnumber，这里的是solr中的schema <field name="id" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> <field name="serialnumber" type="string" indexed="true" stored="true" required="true"