作者：白宁超 成都信息工程大学硕士 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/4639474.html hadoop集群配置系列文档，是笔者在实验室真机环境实验后整理而得。以便随后工作所需，做以知识整理，另则与博客园朋友分享实验成果，因为笔者在学习初期，也遇到不少问题。但是网上一些文档大多互相抄袭，里面错误百出。笔者结合自学书籍视频等资料，完成这一套配置资料。实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的。配置过程中，初学者若有实验环境，可以在真机环境下完成，若无条件，可补习下
Hadoop2.2作为release不支持Linux的64位版本，需要自己手工编译。下面是我自己的安装过程：
问题导读 1.你认为Hadoop集群的搭建有什么共同点？ 2.低版本升级高版本，你是如何操作的？ Hadoop集群的搭建除了Hadoop1与Hadoop2的集群搭建有所区别之外，Hadoop2集群的搭建大部分都是相似的。 1.需要安装ssh，达到无密码互通 无密码互通，很多这里都遇到了问题，这里提供两篇帖子。 linux（ubuntu）无密码互通、相互登录高可靠文档 CentOS6.4之图解SSH无验证双向登陆配置 2.修改hostname hostname有临时修改于永久修改，详细见
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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
CentOS安装和配置Hadoop2.2.0 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94685.htm
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过
有时候装完的hadoop2.2的集群，在我们的系统(REAL系)执行bin/hadoop checknative 命令时，出现如上图的警告，意思就是载入bzip2压缩失败，但是在整个编译过程，并没有出现任何错误，或异常，而且去cenots下的lib64位目录下，查看libbz2的so文件，发现也正常 ，那么问题出究竟现在哪里呢？ 经过google查找，散仙在hadoop官网的的jira上找到答案，大家请看这个链接地址https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-1
（1）Apache Oozie是什么？ Oozie在英语中的释义指的是：驯象人，驭象者（多指缅甸那边的俗称），这个比喻相对与它的功能来说，还是很恰当的。 Apache Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流调度系统，是基于有向无环图的模型（DAG）。Oozie支持大多数的Hadoop任务的组合，常见的有Java MapReduce，Streaming map-reduce，Pig，Hive， Sqoop ， Distcp，也可以结合一些脚本如Shell，Python，Java来很灵活的完成
Hadoop2.2 (测试环境，不过个人感觉1.X和2.X的自定义类型应该是一致的，没做过对比)
问题导读 1.flume的配置你是如何理解的？ 2.flume与kafka整合，kafka可以做哪些组件？ 3.flume与kafka的区别是什么？ flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。 flume应用 一般来讲，我们接触flume可能更早一些。flume如何安装可参考 让你快速认识flume及安装和使用flume1.5传输数据(日志)到hadoop
http://archive.apache.org/dist/phoenix/phoenix-5.1.2/
Hbase是企业比较常用的大数据组件，对于开发来讲，单纯的开发几乎不可能，往往都会搭建集群，甚至负责集群的维护，特别是公司规模较小。我们VIP中很多成员，都是一个成员扛起了整个公司的大数据部门，被称之为“扛把子”。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
接着上次，散仙所写的文章，在Win7上的eclipse中使用Apache Hadoop2.2.0对接CDH5.3的Hadoop2.5调试时，很顺利，所有的问题全部KO，今天散仙把项目整理了一下，上传到svn上，这次运行的地方是正宗的Apache社区版本Hadoop2.2的集群上（公司有两种hadoop集群（CDH的和Apache的））在使用过程中遇到一下几个问题，特记于此： 问题清单： 修真门槛 障碍描述 1 手写MapReduce中如何指定hadoop开启递归文件夹功能？ 2 关于在Hadoo
提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。 修复提示： a、同步时间服务 请参看帮助文档：《尚硅谷大数据技术之Hadoop入门》 b、属性：hbase.master.maxclockskew设置更大的值
图文详解Windows 8.0上Eclipse 4.4.0 配置CentOS 6.5 上的Hadoop2.2.0开发环境，给需要的朋友参考学习。
1）将apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz上传到Linux 2）解压apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz到/opt/module
实时中的宽表其实是在退维，退维是数据处理中的一种操作，它是将细粒度的数据合并、归并为粗粒度数据的过程。在数据处理的过程中，原始数据往往包含大量的细节和细粒度信息，而有时候我们需要将这些细粒度数据转化为更高层次、更普遍的概要信息，以支持更广泛的数据分析和业务需求，这个过程就是退维。
HBase 需要依赖 JDK 环境，同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ，需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库：
Mapreduce可以自定义Inputforma对象和OutPutformat对象，所以原理上Mapreduce可以和任意输入源结合。
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
本文主要介绍 Hbase 常用的三种简单的容灾备份方案，即CopyTable、Export/Import、Snapshot。分别介绍如下：
HBase是基于Hadoop的分布式的、面向列的、可拓展的开源数据库。当需要对大数据进行随机的、实时的读写时使用HBase。属于NoSQL。HBase利用Hadoop/HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop/MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper提供分布式协作、分布式同步、配置管理等。
本文主要通过Kettle完成对Hive和HBase中数据的读写工作，为了便于按照文档即可实现Kettle的读写Hive和HBase，文本前面也介绍下Hive的安装过程，如何Hive已经完成安装，可跳过前面即可。 实验环境： cetnos7.4
修改hbase-env.sh，添加java环境变量和生命使用外部zookeeper
1. Spark在Hadoop生态体系中的作用 Headoop生态体系： hdfs：文件存储 zookeeper：节点协调 mapreduce/hive：计算，其中hive是为了解决mapreduce编程复杂的问题 hbase：实时增删改查 storm：流处理 mahout ：机器学习 其他工具 而Spark的出现就是为了解决MapReduce计算缓慢的问题： Spark 需要替换掉Hadoop生态体系中计算部分： 1.1 能计算实施批处理 mapreduce RDD 1.2 交互式查询 hbase
命名空间是表的逻辑分组，类似于关系数据库系统中的数据库。这种抽象为多租户相关功能奠定了基础：
1）hbase-env.sh 修改内容(不使用hbase自带zk)，可以添加到最后：
在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作，这时又不想将该节点添加到CDH/CDP集群中管理，本篇文章主要介绍如何在集群外节点不通过CM部署一个Gateway节点。
招募贴：Hadoop专业解决方案招募义务翻译人员，英文原著名称：《Wrox.Professional.Hadoop.Solutions》。愿意参与到此项工作中来的请加群：313702010
记录下，散仙今天的工作以及遇到的问题和解决方案，俗话说，好记性不如烂笔头，写出来文章，供大家参考，学习和点评，进步，才是王道 ，废话不多说，下面切入主题： 先介绍下需求： 散仙要处理多个类似表的txt数据，当然只有值，列名什么的全部在xml里配置了，然后加工这些每个表的每一行数据，生成特定的格式基于ASCII码1和ASCII码2作为分隔符的一行数据，ASCII2作为字段名和字段值的分隔符，ASCII1作为字段和字段之间的分隔符，每解析一个txt文件时，都要获取文件名，然后与xml中的schema信息
该文档主要通过使用HBase快照导出历史全量数据并还原到新的HBase集群，然后改造源生的ExportSnapshot类，通过比较变化的文件实现导出增量，并最终实现HBase跨集群的增量备份和还原。
大数据的场景下，NoSql型数据库的优势不言而喻，但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台，大多语焉不详，至于Windows平台介绍的东西就更少了，而且大多无法运行。本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍。另外基于Thrift实现的Windows版本Hbase客户端库也做了封装，有需要的可以留言索取。
本文讲述如何安装，部署，启停HBase集群，如何通过命令行对Hbase进行基本操作。
about云discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目： 数据时如何导入hbase与hive的到了这里项目的基本核心功能已经完成。这里介绍一下hive以及hbase是如何入库以及代码实现。 首先我们将hbase与hive整合，详细参考 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 整合完毕，我们就可以通过map
Hadoop生态圈各组件的启动及关闭脚本，虽然有些使用频率不高，不容易记住，这里特地整理出来，大家可以先保存，用的时候就方便了。
在上一章中我们已经在ubuntu3主机上安装了hbase,这里为了省事，直接远程复制到ubuntu主机上。
特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》，欢迎关注！
Flink可以运行在所有类unix环境中，例如：Linux，Mac OS 和Windows，一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境，后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境，使用的是Centos7.6版本，JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8)，本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置，不再从零搭建Centos系统，另外对后续整合使用到的技术框架也一并进行搭建，如果你目前已经有对应的基础环境，可以忽略本小节，Linux及各个搭建组件使用版本如下表所示。
新建项目后在 pom.xml 中添加依赖： 注意：会报错 javax.el 包不存在，是一个测试用的依赖，不影响使用
伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色，HMaster、HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟。
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
1.文档编写目的 在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作。但是有特殊需求： 1.不想将这个节点加入到CDH/CDP集群中管理，只用于实现CDH/CDP集群的访问。 2.支持多个不同版本的C6/CDP集群之间切换 3.支持多个用户同时访问不同集群，且环境变量互不影响 本篇文章主要介绍满足以上条件的一个客户端节点安装。 测试环境 1.集群1是CM版本6.3.4、CDH版本6.3.4 2.集群2 是Clo
今天在使用JavaAPI连接HBase,运行时出现了这个异常。 zjava.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTargetException
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中，通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型，它存储的是松散型数据。
1、下载 http://flume.apache.org/download.html http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.8.0/ap
因为spark的群起命令会和hdfs的命令冲突，所以spark执行命令时使用绝对路径。
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