前面做了基于Hbase自带Zookeeper的安装配置（参考http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51241641），今天做了个基于独立Zookeeper集群的。 一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 zooeeper 3.4.8 二、安装配置zooeeper
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1（一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包） master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager，hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器
在hbase-site.xml配置文件中的添加如下内容，开启hbase thrift服务。 修改完成之后scp给其他机器上hbase安装包。
详情参考 http://hbase.apache.org/book.html#quickstart
修改conf/hbase-site.xml,配置hbase使用的数据文件的位置，默认在/tmp/hbase-[username],此目录是linux的临时目录，可能会被系统清空，所以最好修改一下
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机，IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.2.1 hbase与hadoop的版本兼容性，参考 http://hbase.apache.org/book.html#basic.prerequisites 二、安装hadoop集群 hadoop 2.7.2 安装，参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 三、安装配置hbase 1. 加压缩 tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s hbase-1.2.1 hbase 3. 修改三个配置文件 cd hbase/conf vi hbase-env.sh # 添加以下内容
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
Atlas 是一个可伸缩且功能丰富、开源的元数据管理系统，深度对接了 Hadoop 大数据组件。
本文通过介绍如何通过Sqoop将MySQL数据导入到HDFS/HBase，以方便后续的大数据计算和分析。主要包括以下步骤：安装和配置Sqoop，创建数据库和表，使用shell脚本生成测试数据，导入到HDFS和HBase。
一、Pinpoint简单介绍 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。一般来说，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。Pinpoint开源在了github上，可以用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的，只需要在被测试的Tomcat中加上3句话，打下探针，就可以监控整套程序了。
当我把hadoop、hbase安装配置（具体参考这里）好了之后，启动hbase的shell交互模式，输入命令却出现了下面这样的错误： ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢，Master为什么没有启动起来呢？ 查看logs目录下的Master日志，发现有以下信息： 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
此篇博客主要记录集群安装Hadoop环境的流程及配置讲解。这里的IP已换成192.168.0.*
出错的Java文件编码和CheckStyle设置的编码不同。CheckStyle里设置的编码是UTF-8
ZooKeeper可以独立搭建集群，HBase本身不能独立搭建集群需要和Hadoop和HDFS整合。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
整理 | 万佳、核子可乐 当今，数据库可以说是网络空间中每一项技术的实现基石。随着世界各地越来越多边缘智能设备接入互联网，敏感数据暴露的风险也在随之提升。过去几年，大规模数据泄露事件越来越司空见惯，百万甚至千万条记录的大规模泄露事件层出不穷。泄露的原因之一，就是直接接入互联网的数据库存在安全性差 / 未经验证保护的问题。 最近，RedHunt 实验室对网上公开的数据库进行研究，结果令人震惊： 21387 个未经验证保护 / 公开的 MongoDB 数据库 20098 个暴露的 elasticsearch 实
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本，这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境，搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境，因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章：hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper，使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
配置文件都在/usr/local/Cellar/hadoop/3.1.2/libexec/etc/hadoop
本文首先会简单介绍Kylin的安装配置，然后介绍启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin。
链接: https://pan.baidu.com/s/1Tut2CcKoJ9-G-HBq8zexMQ 提取码: v75v
https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/80258283
关于HugeGraph，官方资料是这样介绍的，它是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）， 实现了 Apache TinkerPop3 框架及完全兼容 Gremlin 查询语言， 具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph 支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP）， 并可与 Hadoop、Spark 等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
binlog-format可以选择statement,row,mixed，区别在于：
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》，已经成功安装了Kerberos KDC server，也在Ambari上启用了Kerberos，接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
考虑到Java8仍然是使用最广泛的版本（尤其是国内），因此我们还是安装Java8的版本。在Oracle官方网站的Java下载页https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 找到Java8的安装包并下载，如下图所示：
本文介绍了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。首先介绍了HBase和ZooKeeper的基本概念和架构，然后详细讲解了如何使用HBase和ZooKeeper实现一个高可用的分布式系统。最后通过一个具体的实例展示了如何使用HBase和ZooKeeper实现分布式系统，并提供了相应的代码示例。
Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
要设置yum存储库，请创建名为/etc/yum.repos.d/nginx.repo的文件，内容如下：
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。
Map Reduce什么的我是不懂啊。 今天是帮马同学搭建Hadoop。 用的2.2.0版本，结果运行时发现提示 “libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard” 的警告。 Google了一下发现是因为 hadoop 2.2.0提供的是libhadoop.so库是32位的，而我们的机器是64位。 解决的办法就是重新在64位的机器上编译hadoop。 恰好马同学刚刚步入linux用户的行列，连机器上的Ubuntu都是新装的，因此，为了编译hadoop，一切都得从头配置。
GitBook 是一款现代化的文档平台，这个工具链 (GitBook) 是一个使用 Git 和 Markdown 来构建书籍的工具。它可以将你的书输出很多格式：PDF，ePub，mobi，或者输出为静态网页。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
Opencv的安装配置网上教程一大堆，本文主要是针对安装配置完后可能遇到的一些问题（比如dll的缺失等问题）。不过为了方便大家，还是写出安装配置的简单过程 一 安装配置 Opencv的下载，直接百度去官网就好。链接：http://opencv.org/ 环境变量的配置：需要在环境变量path后面加上：D:\OpenCV2.4.9\opencv\build\x86\vc11\bin（当然版本和vc11/vc10根据自己的情况选择） (1)项目的属性管理器，首先配置项目的Debug版属性，右击Debug | W
大家好，许久没更新了，这段时间忙着换工作和交接过度（对，换工作了）；另一方面，这段时间试着搭建了一下分布式集群，本来打算跟大家详细分享一下，由于是零基础，中间还有好多没弄清楚，所以先简单分享几种安装思路： 搭建Hadoop、Spark分布式集群，前面的几步一样： 装虚拟机，我用的是Vmware Workstation，装Ubuntu或CentOS系统； 开启系统的root用户； 复制若干台虚拟机； 每台都安装ssh，实现这若干台虚拟机的免密码通信。 之后： 你可以纯手动来安装、利用Ambari半自动安装、或
官网：Flume is a distributed, reliable, and availableservicefor efficientlycollecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming data flows. It is robust and fault tolerant with tunable reliability mechanisms and many failover and recovery mechanisms. It uses a simple extensible data model that allows for online analytic application.
爬虫安装前准备工作：大快大数据平台安装完成、zookeeper、redis、elasticsearch、mysql等组件安装启动成功。
Otter-入门篇2(Manager安装配置) 前言 上一节已经简单介绍了Otter的基本信息,本节我们就来开准备搭建一个我们自己的Otter环境,因为一个Otter需要Manage+node+数据库
opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性，主要针对具有时间特性和需求的数据，如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库，但并不能称作为数据库，他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上，进行数据结构的优化和处理，从而适合存储具有时间特性的数据，同时提供特定的工具进行查询等操作。
感谢kelgon发布的实验教程，我的实验过程也是按照这位牛人的文章做的，在此感谢。
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！
本文主要讲解如何部署Kylin集群，采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式，如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以查看《Apache Kylin基本原理及概念》。
tomcat部署war包出错解决方案， 最最简单直接明了的方法，卸载重新再装一遍 笔者重装了5 6遍 算是整好了 ，写篇博客，希望你萌，少走弯路。这是我走的弯路
1.官网下载node.js.安装(https://nodejs.org/zh-cn/),配置环境变量。配置好后cmd中执行验证npm。
本节在 Windows Docker 安装配置 HBase 接 Windows Docker 安装部署 Hadoop 0. 实验环境 Docker Desktop for Windows Hadoop 2.7.3 HBase 1.1.2 hbase-1.1.2-bin.tar.gz 1. 配置环境 1.1 启动 master 容器 docker start -i master 1.2 将 HBase 复制到 容器内 /home 宿主机： F:-1.1.2-bin.tar.gz Docker 容器：/hom
Android Studio 是基于 IntelliJ IDEA 的、Google 官方的 Android 应用集成开发环境 (IDE)。我们在官网上找到最新版（截止至本文定稿，最新版为 3.4），下载后启动安装文件，剩下的就是按照系统提示进行 SDK 的安装和工程配置工作了。配置完成后，我们打开 AVD Manager，点击“Create Virtual Device”按钮创建一台 安卓手机模拟器，至此 Android Studio 的安装配置工作就完成了。
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