CDH主要就是包含了Hadoop等的一些大数据组件的安装包，而CDHManager就是管理和监控这些的一个系统。2基础环境配置JDK的安装虚拟机安装成功后，配置JDK环境，CDH对JDK

本文源码：GitHub||GitEE一、Sqoop概述Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)

文章目录一、简介1.1环境搭建1.2HelloWorld1.3ScalainIDEA1.4伴生对象二、变量和数据类型2.1变量和常量*2.2关键字2.3字符串输出2.4键盘输入2.5数据类型*2.6类型转换三、运算符3.1算术运算符3.2关系运算符3.3逻辑运算符3.4赋值运算符3.5位运算符四、流程控制4.1分支4.2For循环4.3While循环4.4循环中断五、函数式编程5.1函数基础5.2

本文源码：GitHub||GitEE一、Sqoop概述Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)

大数据的方向梳理大数据出现的背景：4V特性（数据量，数据种类，数据处理速度，价值密度低）集群发展中，有两类比较常见的问题：水平瓶颈，单点故障1.平台侧HDFS解决存储yarn技术框架Zookeeper分布式协调,Kerberos&LDAP负责安全HDFS一、主从结构主节点NameNode(单点故障用主备机制解决，水平瓶颈用联邦机制解决)存储元数据fsimage元数据在内存，同时磁盘也会保存一份，磁

比如：hadoop，kafka等常见的大数据组件。本文试图理清楚这些概念之间的真正联系。Kerberos:一种基于中心认证服务器的中心化认证协议和框架。

文章目录一、入门1.1基本理解1.2应用场景二、单节点安装三、内部原理3.1选举机制3.2节点类型3.3结构体3.4监听器3.5写数据流程3.6权限控制四、开发实战4.1分布式部署4.2客户端常用命令4.3Maven程序一、入门Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。1.1基本理解工作机制Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的

学习过程中，结合着大数据组件的官方文档对自己理解不了和模糊的地方，做一个补充。数仓和spark分析这块，最好结合这业务来，多加联系加深影响。

比如：hadoop，kafka等常见的大数据组件。本文试图理清楚这些概念之间的真正联系。Kerberos:一种基于中心认证服务器的中心化认证协议和框架。

这本书详细介绍了我们所使用的大数据组件的底层原理及实现算法。像Flink中非常重要的分布式一致性协议，使用的是两阶段提交协议，这本书中就详细介绍了两阶段提交协议的原理，如下为书中截图：还有像

这本书详细介绍了我们所使用的大数据组件的底层原理及实现算法。像Flink中非常重要的分布式一致性协议，使用的是两阶段提交协议，这本书中就详细介绍了两阶段提交协议的原理，如下为书中截图：还有像

极客时间阅读数据阅读范围：大数据组件架构原理算法编程语言原理JVM计算

TDH是星环公司的一款大数据组件聚合平台，类似于CDH，但是TDH将一些组件自己做了封装，比如hive重新封装成了inceptor，公司的TDH测试环境要下线，需要备份inceptor中的数据，现在分步做一次记录

SQL，StructuredQueryLanguage:结构化查询语言，作为一个通用、流行的查询语言，不仅仅是在传统的数据库，在大数据领域也变得越来越流行，hive、spark、kafka、flink等大数据组件都支持

Spark在hadoop组件集的位置Spark是大数据集群的一种计算框架，其在大数据组件的位置如下。这里说明，Spark是对并行框架MapReduce的一种替换，而不是对整个hadoop的替换。

大数据组件图.png海

本文是对日常使用linux，尤其在学习hadoop大数据组件时经常使用到的linux命令的一个总结，linux的每个命令都有很多可选的参数，在本文中不会详细的介绍每个命令的各种参数，只会介绍每个命令最常用的使用场景

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）大数据组件使用总文章System.setProperty("HADOOP_USER_NAME

本地安装kylin学习环境：（以HDP2.5和kylin2.5.0+为例）原理简介:HDP是一个集成的大数据环境，包括了通用的大数据组件例如MR，hive，HBASE等等，而且有统一的ambari进行管理

公司核心产品主从架构主要包括server以及agentParcel包裹文件离线源部署hdfs/yarn/hive/hbase/zk压缩在一起的包裹文件1.2规划节点MySQL部署组件Parcel文件离线源CM服务进程大数据组件

当前大数据组件蓬勃发展，国内国外IT公司不断开源自己公司所开发的各种组件，包括消息队列、资源管理、数据存储、数据集成、数据计算、查询分析、数据可视化、任务调度等满足自身业务需求的大数据组件系统。

【大数据入门笔记系列】第一节大数据常用组件大数据释义大数据组件跳转大数据释义近些年来，坊间一直流传着这样的言论：“大数据时代，人人都在裸奔”。

HDFSHadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。GlusterFS是一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。Ceph

转换过程如下：2018/11/1917:03:43-Spoon-Usinglegacyexecutionengine2018/11/1917:03:43-areacheckdaily-转换已经从资源库预先载入.2018/11/1917:03:43-Spoon-转换已经打开.2018/11/1917:03:43-Spoon-正在打开转换[areacheckdaily]...2018/11/1917:

其整合离线计算与实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则，可集成Hadoop,Kafka,Spark，Storm等各类大数据组件。

常见端口汇总：Hadoop：50070：HDFSWEBUI端口8020：高可用的HDFSRPC端口9000：非高可用的HDFSRPC端口8088：Yarn的WEBUI接口8485：JournalNode的RPC端口8019：ZKFC端口Zookeeper:2181：客户端连接zookeeper的端口2888：zookeeper集群内通讯使用，Leader监听此端口3888：zookeeper端口用

Marathon+Mesos：大数据组件部署。双层调度，侧重底层资源管理。任务调度需自己实现compose支持在同一节

CDH对应各种大数据组件版本参考：https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/cdh_vd_cdh_package_tarball

最近编译各种大数据组件源码，各种包找不到，于是搭建了一个nexus，把下面几个常用的maven远程仓库地址都加上去。

版本：Zeppelin：ApacheZeppelin0.9.0OS：CentOs7大数据组件：CDH6.2.0对应版本JAVA：1.8一、安装步骤1.下载ApacheZeppelin0.9.0wgethttps

这里为了方便只将每个用户以及实时更新的步数总和两个维度保存到redis数据库中；2、业务流程首先造一些模拟数据实时传入kafka队列，然后sparkStreaming从kafka实时读取这些模拟数据并做相关分析，最终将分析结果存入redis;3、大数据组件

2.环境准备开发环境：JDK1.8、IEDA2018.3.5操作环境：安装了CDH版本的大数据组件的Linux系统（虚拟机），包括了Hadoop、Hive、Sqoop3.实现过程3.1搭建IDEA开发环境

目录Mapreduce编程规范1.Map阶段2个步骤2.Shule阶段4个步骤3.Reduce阶段2个步骤WordConut案例1.数据准备工作(1)创建一个新文件(2)向其放入以下数据并保存(3)上传到hdfs(4)配置maven2.Mapper3.Reducer4.定义主类,形成job任务,提交执行MapReduce运行模式1.集群运行模式(1)打包(2)jar包上传linux(3)运行2.本

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。它拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-42912-1-1

首先是大数据组件CDH的编译安装。CDH是用Java编写的，默认配置是在x86的机器上运行，需要进行修改才能在鲲鹏云服务器上运行。在修改过程中遇到不少坑，在这分享一下踩坑经历，以供各位参考。CD

本文是对大数据组件Flume的一个学习总结，共包括如下章节的内容：简介核心概念使用场景快速起步小结一、简介Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。

1.概述大数据组件中数据量较大且都是分布式的，跨集群的迁移主要用作备份。2.HDFS可以通过分析editlog来确定数据变更的分区，然后通过distcp命令来完成。

yarnApacheHadoopYARN（YetAnotherResourceNegotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。专业术语解释：YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创

离线计算组件1.1hivehive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。但是在转换为MapReduce的计算过程中，计算速度比较慢，

环境说明10.176.2.101master10.176.2.103zjx0310.176.2.105zjx05cent-os6.5zookeepercdh3.4.5hadoopapache2.7.7mysql5.17jdk1.8.191kafka2.11_2.01kafka官网http://kafka.apache.org/kafka安装#master[root@mastersoftwares]

1.Hadoop常用命令hdfsdfs-ls/#查看hdfs根目录信息hdfsdfs-ls-R/#显示目录结构hdfsdfs-put/home/a.txt/#a.txt文件上传到根目录hdfsdfs-get/a.txt/home#根目录下的a.txt文件下载到/home目录下hdfsdfs-getmerge//home#根目录下的所有文件下载到/home目录下hdfsdfs-cat/a.txt#查

而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够

大数据组件图谱文件系统数据存储内存技术数据搜集消息系统数据处理查询引擎分析和报告工具调度与管理服务机器学习开发平台文件系统HDFSHadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统

以上这些大数据组件是日常大数据工作中经常会碰到的

可参考华为云——数字中国创新大赛·鲲鹏赛道·天府赛区暨四川鲲鹏应用开发者大赛1环境搭建准备本文详细描述了在华为云鲲鹏生态下的BigDataPro解决方案实验手段，涵盖集群搭建及验证，本指导手册所涉及的大数据组件版本如下所示组件版本

Sparkonyarn环境：基于CDH的大数据组件平台。

主要的原因是因为kafka天然的百万级TPS，以及它对接其他大数据组件的流处理功能，比如可以更好的对接Apachestorm。本文只是讨论kafka作为消息队列的功能及一些用法。

文章目录前言磁盘读取时间基本概念顺序读写随机读写顺序读写比随机读写快的原因前言在阅读常用的一些大数据组件时，经常会看到一个名词"磁盘顺序写"，本文就磁盘的写入方式及为什么存在新能差异做简单的阐述。

Hadoop安装--大数据组件安装--史上最完整教程--手把手教会你安装——彻底揭开大数据技术的面纱，让小白彻底进入大数据技术领域交个朋友，微：zytbft安装的Hadoop的生态圈组件有如下几个（以后会不断补充完善起来了

导语cdh是管理大数据组件的利器，他能帮助我们很好的监控管理各大数据进程服务。但在我们使用的过程中，不小心，也会遇到一些问题。这时需要我们想办法去解决它。