impala部署问题

安装版本 hadoop各个组件和jdk版本如下: hadoop-2.0.0-cdh4.6.0 hbase-0.94.15-cdh4.6.0 hive-0.10.0-cdh4.6.0 jdk1.6.0_38 hadoop各组件可以在这里下载. 安装前说明 确定安装目录为/opt 检查hosts文件是否设置集群各节点的hostname和ip映射 关闭每个节点的防火墙 设置每个节点时钟同步 规划 集群规划为7个节点,每个节点的ip.主机名和部署的组件分配如下: 192.168.0.1 desktop1

IBM BigInsights Flume 简介 Flume 是开源的海量日志收集系统,支持对日志的实时性收集.初始的 flume 版本是 flume OG(Flume original generation) 由 Cloudera 公司开发,叫做 Cloudera Flume:后来,cloudera 把 flume 贡献给 Apache,版本改为 FLUME NG(Flume next generation)现在称为 Apache Flume.最初始的 BigInsights 使用 flume

部署环境 OS: Ubuntu12.04 Server Hadoop:CDH3U6 机器列表:namenode 192.168.71.46:datanode 192.168.71.202,192.168.71.203,192.168.71.204 安装Hadoop 添加软件源 /etc/apt/sources.list.d/cloudera-3u6.list 插入 deb  http://192.168.52.100/hadoop maverick-cdh3 contrib deb-src  h

问题描述 请教GreenPlum部署在大数据平台的方案 各位大师: 请问Greenplum是否可以直接部署在Hadoop大数据平台上?如果可以,还有几个延伸的问题.1. 需要部署的组件由哪些?2.ETL的数据卸载.装载工具是哪个?3.资源的管理节点是否是Hadoop自身的Namenode?4.部署GP的机器上能否部署其他的hadoop组件,如Hive.Impala等?

与Hive类似,Impala也可以直接与HDFS和HBase库直接交互.只不过Hive和其它建立在MapReduce上的框架适合需要长时间运行的批处理任务.例如:那些批量提取,转化,加载(ETL)类型的Job,而Impala主要用于实时查询. Hadoop集群各节点的环境设置及安装过程见 使用yum安装CDH Hadoop集群,参考这篇文章. 1. 环境 CentOS 6.4 x86_64 CDH 5.0.1 jdk1.6.0_31 集群规划为3个节点,每个节点的ip.主机名和部署的组件分配如下

1. 安装环境 操作系统:CentOs6.5 Hadoop 集群:CDH5.3 JDK 版本:jdk1.8.0_31 为了测试简单,我是将 Presto 的 coordinator 和 worker 都部署在 cdh1 节点上,并且该节点上部署了 hive-metastore 服务.下面的安装和部署过程参考自 http://prestodb.io/docs/current/installation.html. 2. 安装 Presto 下载 Presto 的压缩包,目前最新版本为 presto-

这是一篇总结的文章,主要介绍 Hadoop 集群快速部署权限的步骤以及一些注意事项.如果你想了解详细的过程,请参考本博客中其他的文章. 1. 开始之前 hadoop 集群一共有三个节点,每个节点的 ip.hostname.角色如下: 192.168.56.121 cdh1 NameNode.kerberos-server.ldap-server.sentry-store 192.168.56.122 cdh2 DataNode.yarn.hive.impala 192.168.56.123 cd

Shark简介 Shark即Hive on Spark,本质上是通过Hive的HQL解析,把HQL翻译成Spark上的RDD操作,然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息,实际HDFS上的数据和文件,会由Shark获取并放到Spark上运算.Shark的特点就是快,完全兼容Hive,且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API,把HQL得到的结果集,继续在scala环境下运算,支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数,对HQL结果进一步分析计算. Shark速度快

对于大数据管理和分析应用程序云服务,用户的关注度正不断增长,而为了应对这一趋势,供应商已经开始努力简化Hadoop的云部署流程,并试图降低云端Hadoop的购买价格. 大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说,已经变得十分重要.这些公司正在尝试使用新方法,来简化用户部署Hadoop云系统的步骤,并降低用户的部署成本. 例如,Cloudera将计量功能加入其Cloudera Director工具中,以管理构建在Hadoop中的分布式集群.这允许Cloudera用户采用一种基