随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
本篇文章主要介绍了linux下nginx负载均衡搭建的方法步骤，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入，分层ETL和数据应用全过程，演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
一主一从 是最基础的复制结构，用来分担之前单台数据库服务器的压力，可以进行读写分离 一主多从 一台 Slave 承受不住读请求压力时，可以添加多台，进行负载均衡，分散读压力 还可以对多台 Slave
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Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
在数据库中数据极速增长的情况下，数据库的瓶颈不在于存储，而是计算，即查询。数据量越大，查询的效率越低，对于越复杂的查询语句，其消耗服务器的资源越强，有时甚至不输于死循环。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节，Presto虽然具备解析SQL的能力，但它并不属于标准的数据库范畴。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
Flume 数据采集 概述： Flume 是一个数据采集工具，主要可以理解为对日志数据或者其他数据的采集。可以对例如日志数据进行采集传输到我们想要传输的地方，比如从本地文件系统采集数据到HDFS的HIVE目录下获取HDFS的其他目录，提供HIVE进行数据分析。 Flume运行方式为Agent Flume，如果有多个数据源，并且文件系统，则需要启动多个Agent Flume 进行数据采集。 组成： Flume有三大组件：Source，Channel,Sink, Source:指定采集数据源，类型：spooldir（本地系统），MySql, Source 不仅仅可以定义数据源信息，还可以定义检索文件类型，或者自定义文件获取方式 Channel：通道，通过Channel连接Source和Sink，中间作缓冲，提供适配，类型：Memery，File,JDBC Channel 还可以指定文件缓存大小 Sink：指定数据输出目标系统，类型：HDFS，Hive,HBase 如果Sink输出为HDFS，Hive，则还可以指定文件大小，文件前后缀，文件读写周期等。 安装： 1. 解压Flume安装包 2. 配置系统配置文件 flume-site.xml(FADOOP_HOME,HDFS_HOME,ZooKeeper_HOME)，之所以分开是因为Flume是Cloudra提供的，他把HDFS与MapReduce分开了，他提供了整合了的HADDOOP 大数据平台运行框架，更加方便部署。也有可能需要指定HBASE，HIVE等。 3. 配置数据采集业务配置文件 ***.xml 4. 启动Flume 运行机制：Flume通过Agent 方式运行数据采集，可以部署在多台机器，主要根据数据源存储形态来具体决定，如果数据源为多个文件系统，则需要运行多套Agent来采集，如果数据源为Mysql，则一个Agent就够了。Flume通过配置文件定义数据的采集-Source阶段，数据缓存-Channel阶段，及数据发送-Sink阶段。首先Source读取数据文件到Channel，Channel缓存起来，达到触发条件(触发条件自己定义或者默认)则会发动到Sink端进行保存，Sink端对发送的数据也定义定，包括存储文件大小，名称，前后缀等。 重点： 业务配置文件 ***.xml : 一个xml文件里面可以定制多套 FCS流程，即在定义时可以同时存在几套FCS流程在XML文件中，我们在启动Flume时需要指定FCS流程的名称来区分 多级Agent：我们可以指定多个Agent进行关联操作，即一个Agent的Sink输出为另一个Agent的Source输入。 比如Agent1为Agent2 提供输入，则Agent1 输出类型为：Avro Source，Qgent1的输入类型可以为任何允许的输出，Agent2的 输入类型为 ：Avro SinK，Agent2的输出类型为允许的任何输出。 Flume是基于事务的，可以保证数据的传输时发送与接受的一致性。 Sample：
本文介绍了如何利用Opserver插件在Visual Studio Code中监控ASP.NET Core应用，包括定义监控配置、集成日志、代码覆盖率、性能指标等。同时，还介绍了如何将日志、性能指标等数据上报到Opserver，以及如何使用Opserver的Web UI来查看监控数据。此外，还讲解了如何使用Opserver的API触发器来自动记录日志、性能指标等数据，以及如何使用Opserver的SQL存储来保存数据。通过使用Opserver，开发者可以更加方便地监控和管理他们的ASP.NET Core应用，从而提高应用的质量和稳定性。
时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件，即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统。 Hadoop分布式文件系统用于整个集群中以块的形式在计算机之间存储数据。 MapReduce是一种编程模型，可以用来编写我们的业务逻辑并获取所需的数据。 而Yarn是HDFS和Spark、Hbase等其他应用程序之间的接口。我们不知道的是，Hadoop使用了很多其他应用程序有助于其最佳性能和利用率。 1、Hbase HBase是一个基于HDFS的
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
本文介绍了 vivo 在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择 TiDB 方案。同时分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
前言 之前有过2篇关于如何监控ASP.NET core项目的文章,有兴趣的也可以看看. 今天我们主要来介绍一下,如何使用Opserver监控我们的SQL Server 和ASP.NET项目的异常监控 监控效果如下: SQL Server的: 📷 ASP.NET异常情况的监控: 📷 监控SQL Server 首先我们来讲解一下如何监控我们的SQL Server. 上篇内容我们已经提到过 Opeserver的项目有很多的配置文件. 修改其中的配置项如下: /* Configuration for the SQL
SELinux是Security Enhance Linux的缩写，是NASA开发的一套严格的资源权限管理系统，由于使用起来比较复杂，所以一般选择关闭
如果提示-bash: wget: 未找到命令，请先执行 yum install wget 安装
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。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。
元数据服务(metastore）作用是：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。
下载 mysql-connector-java-5.1.47.jar ，添加到 lib目录下
之前的文章中我们提到了Hive是Hadoop生态系统中的重要的成员之一，允许用户使用类似SQL的方式，很方便地进行离线数据的统计分析。本节我们就在Hadoop集群的基础上进行Hive的安装与配置。
最近一个数据分析朋友需要学习 Hive，刚好我也想学，便利用手头的服务器搭建一个学习环境，但是搭建过程中，发现网上的教程很多过时了，而且部署过程中，很多地方走不通，博主也没有给出对应的说明。花了大力气才从各种资料中完成 Hadoop、Mysql、Hive 三者的部署。
Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结 到这里本次项目也就介绍完了，不过在项目最后简单的介绍一些数字以及项目优化、扩展等情况 通过本次课程的学习，希望同学们对离线数据分析这一块有一个初步的了解， 希望同学们在学习完本课程后，对如何在工作中使用离线数据分析有一个初步的了解。 在本次课程中，我主要目标是放到了如何产生用户浏览数据以及如何解析数据， 对应解析后的数据结果展示，讲解的不是特别的详细， 所以希望同学们在学习之余，自己想想如何能够更好的显示解析后的数据， 最后祝同学们能够有一个好
win10安装Hadoop3.0.0：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105927625
最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可： 但现在遇到的问题是id条件比较多，大概有几万个，这样量级的in是肯定会出错的，看网上文章hive的in查询超过3000个就报错了。 如何解决？ 主要有两种解决方法： （一）分批执行，就是把几万个id，按3000一组查询一次，最后把所有的查询结果在汇合起来。 （二）使用join，把几万个id创建成一张hiv
离线数据分析平台实战——110Hive介绍和Hive环境搭建 Hive介绍 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台，设计目标就是将hadoop上的数据操作同SQL结合，让熟悉SQL编程的开发人员能够轻松的向Hadoop平台上转移。 Hive可以在HDFS上构建数据仓库存储结构化数据，这些数据来源就是hdfs上，hive提供了一个类似sql的查询语言HiveQL来进行查询、变换数据等操作。 当然HiveQL语句的底层是转换为相应的mapreduce代码进行执行的。 Hive组成 Hive包含用户接口
hive 的下载地址为： https://archive.apache.org/dist/hive/
第一种方式： derby版hive （不推荐） 默认使用derby（数据库）维护元数据 此版本，每个节点自己独立维护一个derby数据库，所以在节点1添加了数据库，在节点2 无法查看 第一步：查看
hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
一、安装前准备 1. 安装配置Hadoop，见http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554 2. 下载安装包 mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz mysql-connector-java-5.1.38.tar.gz 二、安装MySQL 1. 解压 tar -zxvf mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/mysql-5.7.10-linux-glibc2.5-x86_64 mysql 3. 建立数据目录 mkdir /home/grid/mysql/data 4. 编辑配置文件~/.my.cnf内容如下 [mysqld] basedir=/home/grid/mysql datadir=/home/grid/mysql/data log_error=/home/grid/mysql/data/master.err log_error_verbosity=2 5. 初始化安装，并记下初始密码 mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --initialize 6. 启动MySQL mysqld --defaults-file=/home/grid/.my.cnf --user=grid & 7. 登录MySQL，修改初始密码 mysql -u root -p mysql> ALTER USER USER() IDENTIFIED BY 'new_password'; mysql> exit; 8. 在/etc/profile中添加环境变量 export PATH=$PATH:/home/grid/mysql/bin 三、安装配置hive 1. 解压 tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 2. 建立软连接 ln -s /home/grid/apache-hive-1.2.1-bin hive 3. 建立临时目录 mkdir /home/grid/hive/iotmp 4. 建立配置文件hive-site.xml cp ~/hive/conf/hive-default.xml.template ~/hive/conf/hive-site.xml 5. 新建配置文件hive-site.xml，内容如下：
这里我们选用hive的版本是3.1.0这个release版本，可以兼容我们对应的hadoop3.x的版本
上一次我们讲解了vclient 5.5 的安装以及连接ESXI5.5，但vclient只能管理一台ESXI，管理多台还需要切换登陆，非常麻烦。所以这次我们就来讲解一下vcenter server的相关
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
1、 准备环境 1， 软件准备 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) Hive-- apa
下载安装mysql 下载并安装MySQL官方的 Yum Repository wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 使用上面的命令就直接下载了安装用的Yum Repository，大概25KB的样子，然后就可以直接yum安装了。 yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm` 下面就是使用yum安装MySQL了 y
将MySQL的驱动jar包上传至虚拟机，然后将该jar包复制到hive安装路径下的lib文件夹中
```bash tar -zxvf apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz -C /root/bigdata/
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
注意：各主机中的操作系统版本需保持一致。安装过程中都在hadoop用户下，本教材中密码统一采用：password(注意大小写)
计划写一个新系列，分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能，例如GroupBy、透视表等功能。
终于，要开始写点大数据相关的文章了。当真的要开始写老本行的时候，还是考虑了挺久的。一是不知道从何处写起，二是如何能写点有意思的。
在《大数据之脚踏实地学09--Hive嵌入式安装》一文中我们详细介绍了Hive嵌入式的安装流程，即默认使用Hive的内置Derby数据库作为元信息的存储。但这样做存在一个非常大的弊端，那就是无法让多用户（即客户端）在同一个目录下同时访问数据库，这显然是有问题的。最常用的解决方案就是使用MySQL存储元信息，MySQL可以安装在master机器中，也可以安装在别的机器中。
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，并提供简单的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。
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，并提供简单的[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。
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