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来源:换手柱密码源码 时间:2024-12-23 01:29:36

1.如何安装hdp
2.安装HDP显示时间或网络是源码什么意思?
3.Hortonworks, 快速上手 Hadoop 的套件
4.大数据从入门到深入:Ambari 概述和安装及使用
5.HDP大数据平台搭建

hortonworks hdp 源码

如何安装hdp

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安装HDP的源码特点

       HDP全称叫做HortonworksDataPlatform,Hortonworks数据平台是源码一款基于ApacheHadoop的是开源数据平台,提供大数据云存储,源码大数据处理和分析等服务,源码该平台是源码专门用来应对多来源和多格式的数据,并使其处理起来能变成简单更有成本效益。源码

       HDP还提供了一个开放,源码稳定和高度可扩展的源码平台,使得更容易地集成ApacheHadoop的数据流业务与现有的数据架构,集群服务器配置,包括安装操作系统关闭防火墙同步服务器时钟等,安装Ambari管理器。

安装HDP显示时间或网络是什么意思?

       安装HDP显示时间或网络是因为网速不稳定。导致某些jar包不完整,个人推荐用FlashFXP,解压本地下载好的targz,将相应的h源码 自动采集jar包重新上传,某些服务安装不成功,先重试下还不行重新安装服务即可。

安装HDP的特点

       HDP全称叫做HortonworksDataPlatform,Hortonworks数据平台是一款基于ApacheHadoop的是开源数据平台,提供大数据云存储,大数据处理和分析等服务,该平台是专门用来应对多来源和多格式的数据,并使其处理起来能变成简单更有成本效益。

       HDP还提供了一个开放,稳定和高度可扩展的平台,使得更容易地集成ApacheHadoop的数据流业务与现有的数据架构,集群服务器配置,包括安装操作系统关闭防火墙同步服务器时钟等,安装Ambari管理器。

Hortonworks, 快速上手 Hadoop 的套件

       在大数据环境之下,SQL Server 的存储成本不断攀升,日志增长量超乎预期,频繁出现空间不足导致的应用异常。此外,查询需求多样化,在海量数据中响应速度变慢成为普遍问题。面对这些挑战,许多人开始探索如何帮助团队快速掌握大数据相关技术。彩票挂机源码 php

       在寻找解决方案的过程中,我发现了两个工具:HDP(由Cloudera提供)和CDH(由Hortonworks提供)。这两款工具都基于Hadoop,是大数据领域的两大实施商。

       Cloudera是Hadoop的老牌供应商,除了提供定制化的Hadoop之外,还提供了培训和支持服务。相比之下,Hortonworks是一个新兴的供应商,其最大的优势在于其产品是免费的。尽管如此,Hortonworks也提供了培训和支持服务,但这些服务是收费的。

       Hortonworks旨在使用Apache开源组件搭建Hadoop平台,这些组件全部开源,包括三大产品:Horton Data Platform(HDP)、Apache Ambai和SmartSense。

       Hortonworks提供了VMWare、Virtual box和Docker容器等快速安装的镜像,这些镜像是基于单个节点的,可以快速体验HDP的使用。这些镜像的文件后缀名为.ova,它们是话术库源码本文关注的重点。作为一个精通SQL的开发者,通过使用Hortonworks的Hadoop套件,可以摇身一变成为处理十亿级大数据的工程师,整个过程可能不会超过两小时。

       如果你有兴趣,不妨一试。下载地址在这里:hortonworks.com/downloads。我并非在为他们做广告,我没有持有他们的任何股票。我介绍这款软件,是因为曾经尝试用ASP.NET搭建一个无需安装SQL Server环境即可学习SQL的学习环境,但项目失败。现在有这么好的资源可以帮助大家快速上手大数据学习,我非常愿意推荐。

       接下来,我将带大家体验使用Hortonworks Hadoop的玩法。在不到两小时的使用中,我体验了以下操作:

       使用HDP套件可以更直观地建立分布式系统概念,相较于仅使用Apache Hadoop和Hive构建,使用套件有助于加深理解。

       HDP中的Ambari作为开发者与Hadoop底层交互的界面,界面友好,提供了一种直观的0.11011源码转反码管理体验。

       HDP的Dashboard提供了一种连接其他组件控制台的方式,如HDFS、Hive、Pig和Spark等。

       Hive作为分布式数据仓库,支持SQL的基本语法,同时封装了MapReduce的底层编程实现,使得开发者无需重复开发Java程序来处理常见数据库操作,支持操作T/P/E级的数据量。

       在Ambari中找到Hive 2 View,可以像SQL Server Management Studio管理SQL Server一样操作Hive,提供了清晰的编辑界面和简洁的SQL风格,非常适合SQL开发者快速上手。

       Pig可以实现ETL(提取、转换、加载)功能,类似于SSIS、Informatic等传统工具。对于复杂的计算,Pig还可以调用Java、Python方法进行扩展。

       整体而言,Hortonworks Hadoop套件提供了简洁易用的界面和功能,适合SQL开发者快速掌握大数据技术。唯一的限制是内存需求较高,我使用的是8GB内存,因此建议根据实际情况选择合适的硬件配置。如果你对大数据感兴趣,不妨下载体验一下。

大数据从入门到深入:Ambari 概述和安装及使用

       随着大数据技术的迅速发展,Hadoop生态系统日益繁荣。Hadoop的核心组件由两家主要公司维护,即HortonWorks和Cloudera。市面上常见的版本主要有CDH系列和社区版的HDP。HDP通过Ambari进行Hadoop集群的安装与管理。

       Ambari是一个Apache顶级项目,旨在简化Hadoop及其生态系统中其他大数据软件的使用。它提供了以下功能:指导安装、配置管理、集群监控、指标收集和警报系统。Ambari能够实现:跨主机安装Hadoop服务、集中管理集群服务的启动、停止与配置、提供监控仪表板以及自动收集集群状态信息。

       Ambari架构主要分为三部分:Ambari-Agent部署于集群节点上,负责监控并收集信息;Ambari-Metrics-System(AMS)是监控集群状态的核心组件,包含收集器、监控器等组件,用于收集系统级指标和Hadoop组件指标。心跳机制通过Ambari-Agent定期向Ambari-Server报告状态实现主从交互,而用户与集群的交互则通过web界面进行,操作请求通过API发送给Ambari-Server,最终由Agent执行相应命令。

       Ambari安装流程分为网络安装和本地库安装两种方式,依据网速选择。本地库安装需手动下载安装包,配置本地yum源以避免国外网速问题。集群规划中,一台机器作为Server,其余作为Agent节点。Ambari 2.7.0版本推荐使用,安装步骤包括配置本地yum源、安装并启动Ambari-Server、在web页面搭建Hadoop集群。

       Ambari的使用遵循官方文档指引,通过Ambari提供的界面和API功能,轻松管理Hadoop集群,监控服务状态,实现自动化配置与管理。

HDP大数据平台搭建

       本文主要介绍使用VM+Centos7.2+Ambari2.6+HDP2.6搭建HDP大数据平台的过程。搭建HDP平台能为学习Hadoop生态圈各组件提供直观的环境,相较于单独部署组件或使用开源版本,使用发行版产品能更深入理解原理。此博客旨在帮助学习者搭建基础环境,后续将详细总结和分析Hadoop生态圈各组件的使用。

       技术栈:选择HDP版本,因其资料丰富,使用者众多,适合初学者。访问Hortonworks官网,查阅安装、使用指南,解决安装过程中遇到的问题。

       介质准备:参考官方指南,采用离线或在线安装ambari和HDP,根据版本选择合适的介质。在线安装需保证网络稳定且带宽充足。

       虚拟机系统安装:推荐配置内存8G以上,硬盘G以上,CPU双核及以上。安装VMware和Centos7,规划四个虚拟服务器节点,配置名称、网络、SSH免密登录等。

       集群服务器配置:使用xshell、filezilla连接集群服务器。修改节点名称,静态化IP地址及hosts配置,启用NTP确保时钟同步。

       配置本地yum源:安装Apache HTTPD,上传ambari、HDP文件并解压,配置本地源repo文件,验证yum源可用性。

       安装Java和Mysql:根据系统版本卸载旧版本JDK,上传新版本JDK并配置环境变量。安装Mysql,创建ambari数据库及用户,若需安装Hive、Oozie,创建相应数据库和用户,安装Mysql JDBC驱动。

       安装Ambari:在主节点运行安装ambari-server命令,初始化Ambari,配置数据库驱动,启动Ambari-server并登陆控制台。

       安装HDP集群:配置集群名称、节点、HDP版本等,安装Ambari-Agent,选择安装服务并配置,启动所有服务,运行情况。

       集群完整性检查:验证HDFS功能,创建Hive表并插入测试数据,执行MapReduce任务,确保所有组件正常运行。