问题导读 1.如何确定什么版本是稳定版本？ 2.本文是如何确定各个版本的？ 3.hbase1.x与hive1.x什么情况下是兼容的？ 前面一篇写过 hadoop,hbase,hive，zooke
之前Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现HiveServer2负载均衡》，这种方案也有一些弊端，如HAProxy本身就是单点，虽然可以通过Keepalived来实现HAProxy的高可用，但这样配置会比较麻烦并且需要多部署两个组件，增大了系统运维的复杂度。在大数据平台中Zookeeper是一个必不可少且自身具有高可用保证的组件，本文主要讲述如何使用Zookeeper实现HiveServer2的HA。
1-3步骤不是必须的，如果没有进行1-3步骤的设置，那么想要让hive和hbase整合，每次进入hive命令行后，需要进行如下配置：
大数据集群搭建之Linux安装hadoop3.0.0_qq262593421的博客-CSDN博客
hadoop、hbase、zookeeper、hive是大数据里面四个重要的产品，关于这四个产品的介绍，各种书籍和网站介绍得很多，在这里不再赘述，仅介绍在ubunt下如何安装和配置这三种产品。
问题导读 1.hadoop与hbase哪些版本兼容？ 2.hadoop与hive哪些版本兼容？ 3.hbase与hive哪些版本兼容？ 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？ 前言 之
大数据常用环境中，除了hadoop、spark本身自带脚本，能够完成快速启停，其它组件的启动命令稍微复杂，而且步骤较多。
Fayson在前面的文章介绍了如何为CDH集群启用Kerberos，在集群启用Kerberos后，会对现有环境的部分代码做改造，有些人觉得使用起来不方便，想取消Kerberos。本篇文章Fayson主要介绍如何禁用CDH集群的Kerberos及禁用后对各组件服务的测试。
另外： * hive.metastore.execute.setugi true 用户使用自身及所在组的权限来使用hive的元数据 * hive.server2.enable.doAs true这样hive server会以提交用户的身份去执行语句，如果设置为false，则会以起hive server daemon的admin user来执行语句
大数据环境安装和配置（Hadoop2.7.7，Hive2.3.4，Zookeeper3.4.10，Kafka2.1.0，Flume1.8.0，Hbase2.1.1，Spark2.4.0等）
在CDH集群中启用了Kerberos服务后，通过zookeeper-client登录Kerberos删除服务的注册信息时报“Authentication isnot valid”，具体操作及异常信息如下。Fayson这里已经使用fayson用户kinit后操作的，当然即使用hive的keytab文件kinit后也会报同样的错。
使用的spark是2.0.1，hive是1.2.1，hbase是1.2.4，hadoop是2.6.0，zookeeper是3.4.9
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 ---- Fayson在前面的文章介绍了如何为CDH集群启用Kerberos，在集群启用Kerberos后，会对现有环境的部分代码做改造，有些人觉得使用起来不方便，想取消Kerberos。本篇文章Fayson主要介绍如何禁用CDH集群的Kerberos及禁用后对各组件服务的测试。 注意：本文
下载最新稳定版的Hive，资源库http://mirror.esocc.com/apache/hive/
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
上篇已经大概讲述大数据组件版本和集群矩阵配置说明，有不清楚的同学，可以阅读上一篇
hadoop+spark+zookeeper分布式集群部署这里的排版可能不太好看因为本是我直接写在博客上的外挂标签修剪的，如果想要获得更好的阅读体验建议在我的博客中浏览1.环境准备环境的准备基于我写的初始化脚本,自用7.x系列的CentOS,老版本的就支持CentOS/Redhat6,7,8但是有点不完善，需要可以邮箱或者博客留言。os\ip hostnameblock centos7.9 192.168.222.226master rsmanage
HBase 主要用ZooKeeper来实现 HA 选举与主备集群主节点的切换、系统容错、meta-region 管理、Region 状态管理和分布式 SplitWAL 任务管理等。
一、CDH自身组件 1、cloudera-scm-server /etc/cloudera-scm-server/ 2、cloudera-scm-agent /etc/cloudera-scm-agent/ 二、Hadoop生态组件 hadoop组件启动的脚本文件： /etc/alternatives/ hadoop生态组件执行路径： /opt/cloudera/parcels/CDH/bin/ hadoop生态组件依赖包路径： /opt/cloudera/parcel
众所周知，当前 CPU 的主流系统架构分为 X86 架构和 ARM 架构。其中 X86 架构的所有权归属于 Intel 公司，而 ARM 架构则是开源的。
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的？
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
在部署CDH集群时，可能使用tar包或者rpm包的方式安装的集群，但是在部署时并没有采用Cloudera Manager来对集群进行管理，在使用过程中，集群数据量日益增长，组件慢慢变多，因此想将现有的集群使用Cloudera Manager来进行管理，本文档将介绍如何使用Cloudera Manager来接管一个无Cloudera Manager管理的CDH集群。
---- 汇总Hadoop Hive ZooKeeper HBase Kafka等常见命令 Hadoop命令 # Hadoop一键启动命令 # 启动HDFS start-dfs.sh # 启动Yarn start-yarn.sh # 启动历史任务服务进程 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 快速重启和停止 stop-all.sh start-all.sh # 停止集群 stop-dfs.sh stop-yarn.sh mr-jobhistory-d
在之前的文档中介绍了如何用CM接管无CM以rpm方式安装的CDH5.10.0，本文档同样会介绍如何使用Cloudera Manager来接管一个无Cloudera Manager管理的CDH集群，只不过这次的版本是CDH6.2.0。
今天再聊聊 Hadoop 生态圈。话说前文已经提到了雅虎硬是用自己的业务把 Hadoop 搞出来了，最后也不知道什么原因把辛辛苦苦地弄出来的 Hadoop 给开源了。于是硅谷的一堆当时还在创业时，现在已经庞然大物的公司拥了上去，把 Hadoop 生态圈搞起来了。
#1.删除hdp.repo和hdp-util.repo cd /etc/yum.repos.d/ rm -rf hdp* rm -rf HDP* #rm -rf ambari* #2.删除安装包 #用yum list installed | grep HDP来检查安装的ambari的包 yum remove -y sqoop.noarch yum remove -y lzo-devel.x86_64 yum remove -y hadoop-libhdfs.x86_64 yum remov
今天弄了一下hive0.10和hbase0.94.9整合，需要设置的并不多，但是也遇到了一些问题。 1.复制jar包 拷贝hbase-0.94.9.jar，zookeeper-3.4.5.jar，protobuf-java-2.4.0a.jar到hive/lib下，删掉lib下面旧版的jar包。 拷贝hbase-0.94.9.jar到所有hadoop节点的lib文件夹下面，拷贝hbase/confi的hbase-site.xml文件拷贝到所有的hadoop节点conf文件夹下。 2.修改
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。
参考了一些 https://www.likecs.com/show-152186.html 中的信息，去 https://github.com/big-data-europe/docker-hive 中把下载 docker-compose.yml 和 hadoop-hive.env 放在 docker-hive路径下，cmd输入 docker-compose up -d，会部署hive相关的容器
Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现，通信原理如下图所示。
该文介绍了如何使用HiveServer2和HiveServer1来连接Hive数据库。其中，HiveServer2是Hive 2.0版本后引入的，提供了多租户支持、认证和授权、以及基于Zookeeper的动态服务发现机制。而HiveServer1是Hive 1.x版本中的Server组件，使用Java编写的Thrift API来提供Hive功能。在配置HiveServer2时，需要配置HiveServer2的地址、端口、Thrift协议、以及Zookeeper集群的信息。通过HiveServer2，可以实现多租户、资源隔离、访问控制、日志审计等功能。在安全性方面，HiveServer2提供了用户、角色、数据库和表级别的访问控制，并且支持SSL/TLS和Kerberos安全协议。在性能方面，HiveServer2采用了分桶表和列存存储，可以大幅提高查询性能。此外，HiveServer2还支持通过插件来扩展功能，例如支持自定义函数、存储格式、数据类型等。总之，HiveServer2提供了更加安全、高效、易用的数据库服务，适用于各种规模的企业应用。
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。
最近的一次培训，用户特意提到Hadoop环境下HDFS中存储的文件如何才能导入到HBase，关于这部分基于HBase Java API的写入方式，之前曾经有过技术文章共享，本文就不再说明。本文基于Hive执行HDFS批量向HBase导入数据，讲解Hive与HBase的整合问题。这方面的文章已经很多，但是由于版本差异，可操作性不大，本文采用的版本均基于以下版本说明中的版本。
在环境变量中增加如下命令，可以使用 bd 快速切换到 /data/tools/bigdata
Hive在2.0之后，推出一个新特性LLAP（Live Long And Process），可以显著提高查询效率。
10、服务器集群：192.168.0.110(master)，192.168.0.111(slave1)，192.168.0.112(slave2)
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1， kylin是什么？为什么需要？ Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc.
vim/opt/bdp/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-site.xml
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
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tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /itcast/
在前面的文档中，介绍了在有CM和无CM两种情况下使用rpm方式安装CDH5.10.0，本文档将介绍如何在无CM的情况下使用rpm方式安装CDH6.2.0，与之前安装C5进行对比。
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
安装paimon集成FLink引擎的时候报错了：[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason:java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.conf.Configuration
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
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