数据质量平台基于定义好的数据稽核和数据质量规则，生成Spark SQL并提交运行到HDP 3.1.5集群的Spark 2.3.2上。Spark 通过以下方式之一获取某Hadoop集群上Hive表的数据：
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化，您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
针对近期搭建HDP3.1.4版本大数据集群，相较之前研究的HDP2.6.3版本，版本跨度大，为更好的了解掌握新版本的新特性，于是对两个版本及区间版本的技术演进做下梳理。
CDH5中的Hive版本是1.1，而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多，比如支持全新的ACID v2机制，并且底层使用Tez和内存进行查询，相比MR的方式性能提升超过10倍，支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新，对于老的CDH5用户升级到CDP7，会需要对于Hive3有足够的了解与准备，才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性，架构，以及语法改造说明。
使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后，您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外，您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。
7月13日，Hortonworks在其官网宣布发布HDP3.0，包括Ambari2.7和SmartSense1.5。包括下载仓库与配套文档都正式GA。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
Cloudera于2021年3月宣布发布Cloudera Data Platform（CDP）私有云（PvC）基本版本7.1.6和Cloudera Manager版本7.3.1。这些版本引入了从HDP 3到CDP私有云基础版的直接升级路径，同时添加了许多增强功能以简化从CDH 5和HDP 2的升级和迁移路径，并汇总了先前版本中的所有先前维护增强功能。
构建过程是一个MapReduce任务，比较耗时，构建之前确保MapReduce History Server是启动的，否则会报错
编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充，为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的，HDFS只支持升级，而不支持降级。
Hive Metastore (HMS) 是一种服务，用于在后端 RDBMS（例如 MySQL 或 PostgreSQL）中存储与 Apache Hive 和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive 和其他服务共享元存储。与 HMS 的连接包括 HiveServer、Ranger 和代表 HDFS 的 NameNode。
https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/7.1.6/manager-release-notes/topics/cm-release-notes-731.html
功能亮点：当flink和spark同时接入hive metastore时，用hive metastore对hudi的元数据进行管理，无论是使用flink还是spark引擎建表，另外一种引擎或者hive都可以直接查询。
学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始
需求是，使用spark程序读用户表，统计用户个数，保存到结果表user_count：
您可以将 Apache HBase 工作负载从 CDH 和 HDP 迁移到 CDP。要成功迁移 Apache HBase 工作负载，您必须首先了解两个平台之间的数据管理差异，并准备好源数据以与目标 CDP 平台兼容。
源码下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/incubator/dolphinscheduler/ 我这里选择1.3.3版本的apache-dolphinscheduler-incubating-1.3.3-src.zip
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中，HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种，不支持UPDATE和DELETE，这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
该博客文章将介绍客户如何将集群和工作负载迁移到新的CDP-DC7.1，以及此新版本的重点。
Hive Metastore（HMS）是一项单独的服务，不是Hive的一部分，甚至不必位于同一集群上。HMS将元数据存储在Hive、Impala、Spark和其他组件的后端。
如果Greenplum是单节点的安装或者想单台机器运行pxf，可以把cluster命令是pxf init/pxf start/pxf stop等
大数据生态发展数年，各种组件版本迭代升级在所难免。组件之间、不同版本之间的适配整合升级，尤为重要。本文主要讲述当前火热的数据湖方案Spark+Hadoop+Hudi+Hive的适配整合案例总结。详细的组件版本信息如下：
从右侧最后一条新闻看，Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型。高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，Spark依然比MapReduce更加高效。
本文由 伯乐在线 - zhique 翻译，xxmen 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：Ram Sriharsha。欢迎加入翻译组。 Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。Apache Zeppelin 正好能够帮他们做到这些。 Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
您可以创建ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者，您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱，所以该表不符合ACID。
因为业务需要，雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群，HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题：
Ambari 是 hortonworks推出的管理监控Hadoop集群的Web工具，此处的Hadoop集群不单单指Hadoop集群，而是泛指hadoop 整个生态，包括Hdfs，yarn,Spark,Hive,Hbase,Zookeeper，druid等等，管理指的是可以通过Ambari对整个集群进行动态管理，包括集群的部署，修改，删除，扩展等，监控指Ambari实时监控集群的运行状况，包括运行内存，剩余内存，CPU使用率，节点故障等。所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。 Ambari + HDP介绍： Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 HDP：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 HDP-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 老的集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装) 3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储) 4. Hadoop Yarn 部署(修改配置) (MapReduce 任务调度) 5. (可选) Zookeeper部署，需要修改NameNode 和 ResourceManager 的配置文件 6. Hive 部署 (数据仓库，对Hdfs上保存的数据进行映射管理) 7. HBase 部署 (NoSQL数据库，进行数据存储) 8. (可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移) 9. Spark 部署 (计算框架部署) 10. 后面还需要部署 监控框架等等， 部署准备：MySql,JDK,Hadoop,Hive,HBase,Zookeeper,Spark,Flume,Sqoop等 部署缺点：以上全部部署都是通过命令行来部署，麻烦复杂，容易出错，动态扩展较难，无集群监控 部署优点：整体可控，对集群内部运行逻辑比较清楚，只部署需要的服务，所以对集群要求(内存，CPU及硬盘) 可以不是很高 Ambari 集群部署方式： 1. 集群配置(免密登陆，静态IP，防火墙) 2. JDK，MySql 部署 (需要配置Ambari，Hive，Hbase等多张表) 3. 部署Ambari 服务 4. 通过Ambari Web工具 部署Hdfs，Spark，Hive，Zk，Hbase，Flume等，想怎么部署就怎么部署，鼠标选择服务和需要部署的节点即可 5. 通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理 部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多 部署注意事项：通过Ambari部署集群对集群节点机器要求比较高，因为有好多关于AmbariServer服务会部署在同一个管理节点上，同时其他集群节点也会同时部署很多其他服务，这对节点的配置(CPU，内存，硬盘)要求比较高，可能运行不起来。 部署优点：部署简单，一键部署，方便监控，方便扩展，多集群同时管理 Ambari 部署步骤： 1. 单节点:Ntp,java,selinux,hosts,hostname,ip 2. 克隆节点，修改ip及hostname 3. 安装mysql，配置免密登陆 4. 安装httpd，配置本地ambari+HDP 的yum源 5. Ambari Server安装及初始化 6. Ambari Server 通过向导安装集群 7. Ambari 使用介绍 8. Hdfs HA的高可用 9. 接下来就可以根据我们的需求使用集群了，这部分后面会有专门章节针对Hadoop MR 和Spark进行详细解读。
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。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
本文介绍了如何使用hawq-export工具将Hive数据导出为JSON格式，并介绍在HBase和HDFS上存储JSON格式数据的方法。同时，本文还介绍了在hawq-import工具中如何将JSON数据导入到Hive表中。
一、为什么还需要备份 HAWQ作为一个数据库管理系统，备份与恢复是其必备功能之一。HAWQ的用户数据存储在HDFS上，系统表存储在master节点主机本地。HDFS上的每个数据块缺省自
我们常使用的Hadoop平台包括Apache Hadoop，CDH和HDP，有时我们会碰到需要迁移平台的情况，举个例子，比如你已经一直在使用Apache Hadoop2.4，近期看到CDH6附带Hadoop3发布了，想迁移到CDH并且做整个平台的所有组件升级。平台迁移和平台升级的方式基本一样的，一般有2种大的选择，第一种是原地升级即直接在原有平台上操作，该办法操作效率较高，马上看到效果，但往往风险较高，比如升级失败回滚方案不完善，跨大版本比如Hadoop2到Hadoop3可能HDFS还有丢数据的风险；第二种是拷贝数据的方式升级，需要额外的服务器资源，会新搭平台，然后把旧的平台的数据拷贝过去，数据拷贝完毕后，再把旧集群的机器下线了慢慢加入到新集群，该方法一般实施周期较长，但是风险较小。根据实际情况可以选择不同的方式来进行平台迁移或者平升级，另外对于两种方案还可以具体细化分类出不同的方案，比如第一种方案考虑提前备份数据或者备份关键数据等，本文Fayson不做细化讨论。
随着Hadoop 3.X 版本的发展，Hadoop 2.X 版本即将淘汰。我们当前面临着集群升级的问题，在升级过程中，即使使用迁移升级方式工作量非常大，但毫无疑问最稳妥的升级办法。在迁移的过程中，我们首先面对的就是本地的HDFS数据迁移和Hive 表数据迁移，本文主要讲述如何迁移HDP2.4.2 Hive 表和数据到CDP 7.1.1中。
CDP Data Center是CDP(Cloudera Data Platform)的on-premise版本。这个新产品结合了Cloudera EDH和HDP两者的优点包括新功能或增强功能。该发行版是一个可扩展和可定制的平台，你可以在之上运行多种类型的工作负载。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce转换，说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
Cloudera于2019年1月29日发布CDSW1.5，因为恰逢过年，所以Fayson没第一时间翻译。1.5的主要更新是C6中终于可以使用CDSW了，另外HDP2.6.5和HDP3.1中也可以使用CDSW。
腾讯大数据处理套件（Tencent Big Data Suite，TBDS）是一个可靠、安全、易用的大数据处理平台。TBDS 提供了多种高性能分析引擎方便您应对实时流数据处理、离线批数据分析、实时多维分析等场景的海量数据分析挑战。
根据IDG的说法，当客户考虑更新到产品的最新版本时，他们期望新功能、增强的安全性和更好的性能，但越来越希望拥有更简化的升级过程。伴随着CDP私有云的每个新版本，我们正在努力提供这些内容。伴随着许多新功能，我们正在尽可能简化升级过程。在此博客中，我们将介绍7.1.6版本中的新功能以及从HDP进行的新的就地升级，从而完全消除了替换基础架构和数据迁移的麻烦。
访问ip:8888/about/#step2，点击下载Oozie Editor/Dashboard，可以下载应用程序示例。如下图所示：
本文介绍了HAWQ中的一些基本概念和操作，包括创建表、插入数据、删除表和视图、查看表定义、查看视图定义、表的存储、表的清理以及过程语言。同时，还介绍了如何通过HAWQ访问HDFS文件系统。
4、底层支持多种不同的执行引擎【MR/Tez/Spark】1.x默认为MR 2.x默认为Spark 当然也可以设置为Tez
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
得出结论, 如果计算 260G 的数据, 可能和计算 60G 的数据, 所需要的内存一样, Spark 会逐个取数据, 逐个计算, 计算完成后抛弃, 再取下一条
大数据迅速发展，但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍，虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助，未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。
如果说Hive是离线数仓的代表，那么Greenplum就是MPP数据库的代表。在离线数仓的年代，以Hive为核心的数据仓库席卷数据仓库市场，几乎成为了离线数仓的代名词。但是Hive的查询能力非常弱，通常需要其它计算引擎辅助才能完成OLAP查询。
随着数据仓库数据量的增长，数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 对于数据分析来说日益重要， 通过数据血缘可以追溯表-表，表-任务，任务-任务的上下游关系， 用来支撑问题数据溯源，孤岛数据下线的需求。
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