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【bootstrap模板源码下载】【汽修汽配源码】【ko源码网】hadoop源码环境

时间:2024-12-23 10:55:04 来源:linux vnc源码

1.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
2.apache atlas独立部署(hadoop、源码hive、环境kafka、源码hbase、环境solr、源码zookeeper)
3.如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境
4.Hadoop最全八股
5.Hudi 基础入门篇

hadoop源码环境

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、环境bootstrap模板源码下载Tez 0..2和Iceberg的源码过程中,尽管资料匮乏且充满挑战,环境但通过仔细研究和实践,源码最终成功实现了。环境以下是源码关键步骤的总结:

       前置准备

       Hadoop 3.3.5:由于Hive依赖Hadoop,确保已安装并配置。环境

       Tez 0..2:作为Hive的源码计算引擎,需要先下载(Apache TEZ Releases)并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。环境

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码,源码注意其依赖的Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml,调整Hadoop版本和protobuf路径,同时配置Maven仓库。

       编译时,可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS,并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1:提供SQL查询和数据分析,已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的汽修汽配源码稳定版本,解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml,包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。

       使用Hive创建数据库、表,以及支持Iceberg的分区表。

       参考资源

       详尽教程:hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置

apache atlas独立部署(hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper)

       在CentOS 7虚拟机(IP: ...)上部署Apache Atlas,独立运行时需要以下步骤:

       Apache Atlas 独立部署(集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper)

       **前提环境**:Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper(用于Atlas的HBase和Solr)

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS(确保路径存在)

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka(使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh)

       配置多个Kafka server属性文件

       四、ko源码网HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题(如JDK版本兼容、ZooKeeper集成)

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码,选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后,使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后,Apache Atlas将独立运行,与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成,提供数据湖和元数据管理功能。

如何在Mac使用Intellij idea搭建远程Hadoop开发环境

       (1)准备工作

       1)

       安装JDK

       6或者JDK

       7

       2)

       安装scala

       2..x

       (注意版本)

       2)下载Intellij

       IDEA最新版(本文以IntelliJ

       IDEA

       Community

       Edition

       .1.1为例说明,不同版本,界面布局可能不同)

       3)将下载的Intellij

       IDEA解压后,安装scala插件,流程如下:

       依次选择“Configure”–>

       “Plugins”–>

       “Browse

       repositories”,输入scala,然后安装即可

       (2)搭建Spark源码阅读环境(需要联网)

       一种方法是直接依次选择“import

       project”–>

       选择spark所在目录

       –>

       “SBT”,之后intellij会自动识别SBT文件,并下载依赖的外部jar包,整个流程用时非常长,取决于机器的滴滴盒子源码网络环境(不建议在windows

       下操作,可能遇到各种问题),一般需花费几十分钟到几个小时。注意,下载过程会用到git,因此应该事先安装了git。

       第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件,然后在intellij

       IDEA中直接通过“Open

       Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法(需要安装git,不需要安装scala,sbt会自动下载)是:在

       spark源代码根目录下,输入sbt/sbt

       gen-idea

       注:如果你在windows下阅读源代码,建议先在linux下生成项目文件,然后导入到windows中的intellij

       IDEA中。

       (3)搭建Spark开发环境

       在intellij

       IDEA中创建scala

       project,并依次选择“File”–>

       “project

       structure”

       –>

       “Libraries”,选择“+”,将spark-hadoop

       对应的包导入,比如导入spark-assembly_2.-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar(只需导入该jar

       包,其他不需要),如果IDE没有识别scala

       库,则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可:

       编写完scala程序后,可以直接在intellij中,以local模式运行,方法如下:

       点击“Run”–>

       “Run

       Configurations”,闲渡搜索源码在弹出的框中对应栏中填写“local”,表示将该参数传递给main函数,如下图所示,之后点击“Run”–>

       “Run”运行程序即可。

       如果想把程序打成jar包,通过命令行的形式运行在spark

       集群中,可以按照以下步骤操作:

       依次选择“File”–>

       “Project

       Structure”

       –>

       “Artifact”,选择“+”–>

       “Jar”

       –>

       “From

       Modules

       with

       dependencies”,选择main函数,并在弹出框中选择输出jar位置,并选择“OK”。

       最后依次选择“Build”–>

       “Build

       Artifact”编译生成jar包。

Hadoop最全八股

       分布式系统基础架构,主要解决海量数据存储与分析计算问题。

       Hadoop特点:1.x版本MapReduce功能与资源调度耦合性较高,2.x版本引入Yarn,专责资源调度。

       Hadoop运行模式包括:HDFS客户端、NameNode(Master)、DataNode(Slave)和Secondary NameNode(备NN)。

       Block概念:磁盘读写最小单位,文件系统块为磁盘块整数倍,HDFS同样采用此概念,分解文件为块存储。

       HDFS组件详解:包括HDFS客户端、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。

       HDFS的Block块大小默认在2.7.2版本前为M,版本2.7.3及以上调整为M。

       HDFS写流程:文件传输至NameNode,分配Block,DataNode存储Block。

       HDFS读流程:从DataNode读取Block,组装成文件。

       DN节点数据完整性:通过Secondary NameNode监控和备份。

       HDFS HA实现:集群同时运行两个NN,实时同步,故障切换。

       HDFS数据一致性:JN节点确保数据同步,避免脑裂。

       MapReduce区域:分布式运算框架,整合用户代码和默认组件,实现并行计算。

       MapReduce优缺点:高效并行处理数据,但复杂度高,资源管理复杂。

       MapReduce进程:包括InputFormat数据输入、切片与并行度机制、Job提交流程、源码详解、切片机制、FileInputFormat、CombineTextInputFormat。

       MapReduce工作流程:数据切片、Map处理、Shuffle、Reduce处理、数据输出。

       Shuffle机制:数据从MapTask传输至ReduceTask,包括分区、排序、合并。

       OutputFormat数据输出:默认格式TextOutputFormat,实现MapReduce输出。

       MapTask与ReduceTask:MapTask执行Map阶段,ReduceTask执行Reduce阶段。

       MapReduce数据倾斜:数据分布不均,影响计算效率,解决方案包括数据均衡、调整切片策略等。

       Yarn区域:资源调度平台,为运算程序提供运算资源。

       Yarn组件:包含ResourceManager(RM)、NodeManager(NM)、ApplicationMaster和Container模块。

       Yarn工作机制:调度资源,运行MapReduce等运算程序。

       Yarn调度器:FIFO、容量(Capacity Scheduler)、公平(Fair Scheduler),默认设置。

       Yarn生产环境核心参数:监控与日志聚合,确保系统高效稳定运行。

       总结:Hadoop与Yarn是大数据处理的核心技术,涉及分布式存储、计算、资源调度等关键环节,通过优化配置与策略,可实现高效、稳定的数据处理能力。

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的流式数据湖平台,本文将提供一个基础入门的步骤指南,从环境准备到编译与测试,再到实际操作。

       在开始之前,首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven,这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上,通过下载并解压Maven软件包,然后配置系统环境变量,即可完成Maven的安装。确保使用的Maven版本为3.5.4,仓库目录命名为m2。

       接下来,需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后,按照源码包的说明进行编译。

       在编译过程中,将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后,进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行,说明编译成功。

       为了构建一个完整的数据湖环境,需要安装HDFS。从解压软件包开始,配置环境变量,设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量,以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。

       下一步,需要配置hadoop-env.sh文件,以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性,以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令,可以确保HDFS服务正常运行。

       总结而言,Hudi被广泛应用于国内的大公司中,用于构建数据湖并整合大数据仓库,形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。

       为了更好地学习Hudi,推荐基于0.9.0版本的资料,从数据湖的概念出发,深入理解如何集成Spark和Flink,并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入,逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。

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