确定地域:EMR集群搭建的地理位置,由于集群是通过公网访问,一般建议选择接近企业所在位置,网络传输效率会更快。
集群是弹性 MapReduce( EMR )提供托管 服务的基本单元,也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台,快速创建 EMR 集群。
本文以Cluster-A跨域去访问Cluster-B中的服务为例。配置完成后,Cluster-A在获取到本集群KDC授予的TGT(Ticket Granting Ticket)后,能够跨域访问Cluster-B中的服务。本文配置的跨域互信是单向的,即Cluster-B无法跨域访问Cluster-A上的服务,如果需要实现双向跨域互信,按照同样的方法交换配置即可。 在两个集群在emr-header-1节点上,执行 hostname 命令获取hostname。在emr-header-1节点的/etc/krb5.conf文件中获取realm。本文使用的两个集群信息示例如下:
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
EMR产品文档中说明,当集群的存储资源不足时,可通过控制台对Core节点(Core为存储数据及计算的节点,Task为纯计算节点,不存储数据)进行扩容。当集群的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就是本文的场景。
Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的,所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。对于 Java,Hive 提供了 jdbc 驱动,用户可以使用 Java 代码来连接 Hive 并进行一系列操作。 本节将演示如何使用 Java 代码来连接 HiveServer2
1、在EMR控制台首页,选择“集群服务>HDFS>角色管理”,尝试重启该namenode进程。
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus(Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
数据量爆发式增长的今天,数字化转型成为IT行业的热点,数据需要更深度的价值挖掘,应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的,所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。 本节将演示如何使用 Python 代码来连接 HiveServer2。
1、在EMR控制台首页,选择“集群服务>HDFS>角色管理”,尝试重启该datanode进程。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ NameNode 发生full GC ”的告警事件
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
导语:Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象,并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
HDFS的元数据信息存储在NameNode数据目录(由配置项“dfs.namenode.name.dir”指定)中的FsImage文件中。standby NameNode会周期将已有的FsImage和JournalNode中存储的Editlog合并生成新的FsImage,然后推送到active NameNode的数据目录。这个周期由HDFS的配置项“dfs.namenode.checkpoint.period”指定,默认为3600秒,即1个小时。如果active NameNode数据目录的FsImage没有更新,则说明HDFS元数据合并功能异常,需要修复
整个EMR的集群调度工具是YARN,那我们就继续学习下去吧。首先了解yarn的功能。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何提取 MySQL 数据与 HBase 数据进行维表关联(流维 join),经过简单聚合分析后存入 Elasticsearch 中。 前置准
hostname 主机名(实时生效、重启失效) /etc/sysconfig/network(永久生效、需要重启)
HiveServer2 服务默认不启用鉴权功能,这样的话随意输入密码都能连接上,容易造成安全隐患,下面讲解下如何配置Hiveserver2 的 Custom 鉴权。这里已经编写好鉴权类代码,所以这里侧重讲配置,代码 Jar 包可以通过私信提供。
Druid是目前非常流行的一款高性能的、分布式列存储的实时OLAP框架,有比较多的用户需要部署该框架解决他们的业务问题。
实时及未来,最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务,以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。分享给大家~
Flume 是一个分布式的日志收集系统,它可以将应用服务器产生的日志、消息中间件 (比如 kafka) 的消息等其他数 据串联起来发送到指定的存储以供数据分析使用。EMR 是腾讯云提供的托管 Hadoop 服务,相比自建 hadoop 集群 EMR 提供了完善的集群管理、服务监控、安全管理、以及存储分离等特性,区别于自建 EMR 在计算存储分离方便 做了大量优化工作以降低在使用 Hadoop 相关服务时候的成本,本文核心介绍如何使用 Flume、EMR、对象存储
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的。
前言:上一篇我们了解了EMR集群的搭建,也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置,那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作,比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
本文将使用oozie组件自带的例子,详细介绍如何在oozie workflow上提交一个MapReduce jar。 本文以oozie 4.3.1版本为例。
多个开启 kerberos 的 hadoop 集群之间要做通信(跨集群的数据迁移等),因为 Kerberos 原因无法正常进行,本文档说明了多 kerberos 集群下做跨域认证的方法。
云端安全小建议的系列文章,是由腾讯云账号与权限团队的一线开发人员推出的关于用户安全的小建议。该系列文章旨在帮助腾讯云用户能够充分利用腾讯云提供的产品特性,安全的解决自己在实际生产中的遇到的问题。文章中会提到很多应用场景以及错误的解决方法和正确的安全的解决方法。该系列文章不仅会有场景分析还会有技术分析,所以只要是腾讯云的用户,无论是技术小白用户还是技术大神都可以一起来讨论和实践。对于用户提出的安全问题,我们会第一时间跟进,站在平台方的角度给出安全合理的解决方案。
涉及组件版本为:hdfs-3.2.2,yarn-3.2.2,openldap-2.4.44,spark-3.2.2,krb5-1.15.1
本文将通过一个简单,并且具有典型代表的例子,描述如何使用EMR产品中的Hue组件创建工作流,并使该工作流每天定时执行。
作者|吴建阳 翁建清 策划|褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台,用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群,用于大规模数据处理、分析,使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源,一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商,查询其官网发行版本记录,能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日,当是时
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson的文章介绍了多篇Redhat7的OpenLDAP的文章具体如下: 《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》 《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》 《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
随着业务的高速发展和实时计算的迭代,业务对实时计算的需求越来越多,对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言,底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统,从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
作者:所罗伯·斯里瓦斯塔瓦(Saurabh Shrivastava)、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫(Neelanjali Srivastav)
现在混迹技术圈的各位大佬,谁还没有听说过“大数据”呢?提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”:GFS,MapReduce,Bigtable,分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储,presto连接hive快速ad-hoc查询,但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求,多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
在上一章我们学习了EMR集群的监控和报警功能,其实EMR集群还有很多功能会经常用到,我带着大家一起去了解一些其他的常用操作吧!
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
Elastic MapReduce(EMR)是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务,提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能,EMR部署在腾讯云平台(CVM)上,配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图:
写作本系列文章的背景是我们要在大数据平台/企业数据湖场景下给出中心化的用户身份认证方案。此前,我们实现过Windows AD + Kerberos的集成方案,由于Windows AD是LDAP和Kerberos的双重实现,这种天然优势使得Windows AD可以实现真正意义上的(大数据集群的)Kerberos账号与企业用户账号的统一管理。当我们想在OpenLDAP + Kerberos上实现同样的目标时,发现这一领域的知识与方案琐碎而凌乱,缺少统一连贯,脉络清晰的讲解,在经过大量技术调研和系统梳理后,我们特别撰写了本系列文章,希望可以借此将这一话题全面彻底地阐述清楚。本系列由三篇文章组成,将沿着“如何集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证管理”这一主线推进,在实现过程中会详细介绍使用到的技术和原理并给出完备的执行脚本用于实际环境的搭建。我们假设读者已经具备OpenLDAP和Kerberos的基本知识,不再对两者进行单独介绍。
上一篇文章我们已经对 Sentinel 有个简单的了解,接下来我们将讲解 Sentinel的具体使用。 Sentinel的使用分为两部分:
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》、《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》、《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步》、《4.如何为Hive集成RedHat7的
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件
Hadoop 目前是数据处理的标准工具,其核心组件包含了HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源调度平台)、
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
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