Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译

shuyun00 2016-10-27

版本使用范围，大致 与Apache Hadoop编译步骤一致大同小异，因为CDH的Hadoop的本来就是从社区版迁过来的，所以，这篇文章同样适合所有的以Apache Hadoop为原型的其他商业版本的hadoop编译，例如，Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译，下面开工：

1，环境准备（Cenots6.x，其他的大同小异）

（1）yum安装 sudo yum install -y autoconf automake libtool git  gcc gcc-c++  make cmake openssl-devel,ncurses-devel bzip2-devel
（2）安装JDK1.7+
（3）安装Maven3.0+
（4）安装Ant1.8+
（5）安装 protobuf-2.5.0.tar.gz
  安装例子：
  cd /home/search
  tar -zxvf  protobuf-2.5.0.tar.gz
  cd /home/search/protobuf-2.5.0
  ./configure --prefix=/home/search/protobuf（指定的一个安装目录，默认是根目录）
  make && make install

（6）安装snappy1.1.0.tar.gz（可选选项，如果需要编译完的Hadoop支持Snappy压缩，需要此步骤）
   安装例子：
cd /home/search
tar -zxvf snappy1.1.0.tar.gz
cd /home/search/snappy1.1.0
./configure --prefix=/home/search/snappy（指定的一个安装目录，默认是根目录）
make && make install
（7）安装hadoop-snappy
git下载地址
git clone https://github.com/electrum/hadoop-snappy.git
安装例子：
下载完成后
cd hadoop-snappy
执行maven打包命令
mvn package  -Dsnappy.prefix=/home/search/snappy （需要6步骤）
构建成功后



Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译

这个目录就是编译后的snappy的本地库，在hadoop-snappy/target/hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT-tar/hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT/lib目录下，有个hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar，在hadoop编译后，需要拷贝到$HADOOP_HOME/lib目录下

上面使用到的包，可到百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1mBjZ4下载

2，下载编译hadoop2.6.0
下载cdh-hadoop2.6.0源码：
wget http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1-src.tar.gz
           解压
            tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.4.1-src.tar.gz
            解压后进入根目录
            执行下面这个编译命令，就能把snappy库绑定到hadoop的本地库里面，这样就可以在所有的机器上跑了

       mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=(hadoop-snappy里面编译后的库地址)   -Dbundle.snappy

中间会报一些异常，无须关心，如果报异常退出了，就继续执行上面这个命令，直到成功为止，一般速度会跟你的网速有关系，大概40分钟左右，最后会编译成功。

Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译

3，搭建Hadoop集群
（1）拷贝编译完成后在hadoop-2.6.0-cdh5.4.1/hadoop-dist/target/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1.tar.gz位置的tar包，至安装目录
（2）解压执行mv hadoop-2.6.0-cdh5.4.1 hadoop重命名为hadoop
（3）进入hadoop目录下，执行bin/hadoop checknative -a查看本地库，支持情况

Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译
（4）配置Hadoop相关的环境变量
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/search/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$HADOOP_COMMON_HOME:$HADOOP_COMMON_HOMEi/lib:$HADOOP_MAPRED_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME:$HADOOP_HDFS_HOME

（5）选择一个数据目录/data/
新建三个目录
hadooptmp（存放hadoop的一些临时数据）
nd（存放hadoop的namenode数据）
dd（存放hadoop的datanode数据）
（6）进入hadoop/etc/hadoop目录
依次配置
slaves内容如下：

hadoop1  
hadoop2  
hadoop3  
hadoop1
hadoop2
hadoop3




core-site.xml内容如下:

<configuration>  
 <property>      
        <name>fs.default.name</name>      
        <value>hdfs://hadoop1:8020</value>      
    </property>  
     
  <property>    
    <name>hadoop.tmp.dir</name>    
    <value>/ROOT/tmp/data/hadooptmp</value>    
  </property>  
  
  <property>    
             <name>io.compression.codecs</name>    
             <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>    
         
</property>    
<property>      
  <name>fs.trash.interval</name>      
  <value>1440</value>      
  <description>Number of minutes between trash checkpoints.      
  If zero, the trash feature is disabled.      
  </description>      
</property>    
  
</configuration>  
<configuration>
 <property>    
        <name>fs.default.name</name>    
        <value>hdfs://hadoop1:8020</value>    
    </property>
   
  <property>  
    <name>hadoop.tmp.dir</name>  
    <value>/ROOT/tmp/data/hadooptmp</value>  
  </property>

  <property>  
             <name>io.compression.codecs</name>  
             <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>  
       
</property>  
<property>    
  <name>fs.trash.interval</name>    
  <value>1440</value>    
  <description>Number of minutes between trash checkpoints.    
  If zero, the trash feature is disabled.    
  </description>    
</property>  

</configuration>



hdfs-site.xml内容如下：

<configuration>  
  
<property>      
   <name>dfs.replication</name>      
   <value>1</value>      
 </property>      
   
 <property>      
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>      
   <value>file:///ROOT/tmp/data/nd</value>      
 </property>      
   
 <property>      
   <name>dfs.datanode.data.dir</name>      
   <value>/ROOT/tmp/data/dd</value>      
 </property>      
   
<property>      
  <name>dfs.permissions</name>      
  <value>false</value>      
</property>    
   
  
<property>    
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>    
    <value>true</value>    
</property>    
<property>    
        <name>dfs.blocksize</name>    
        <value>134217728</value>    
</property>    
<property>    
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>    
        <value>20</value>    
</property>  
   
<property>    
        <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>    
        <value>65535</value>    
</property>  
  
</configuration>  
<configuration>

<property>    
   <name>dfs.replication</name>    
   <value>1</value>    
 </property>    
 
 <property>    
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>    
   <value>file:///ROOT/tmp/data/nd</value>    
 </property>    
 
 <property>    
   <name>dfs.datanode.data.dir</name>    
   <value>/ROOT/tmp/data/dd</value>    
 </property>    
 
<property>    
  <name>dfs.permissions</name>    
  <value>false</value>    
</property>  
 

<property>  
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
    <value>true</value>  
</property>  
<property>  
        <name>dfs.blocksize</name>  
        <value>134217728</value>  
</property>  
<property>  
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>  
        <value>20</value>  
</property>
 
<property>  
        <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>  
        <value>65535</value>  
</property>

</configuration>



mapred-site.xml内容如下：

 <configuration>   
<property>    
    <name>mapreduce.framework.name</name>    
    <value>yarn</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.jobtracker.address</name>    
    <value>hadoop1:8021</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>    
    <value>hadoop1:10020</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>    
    <value>hadoop1:19888</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapred.max.maps.per.node</name>    
    <value>4</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapred.max.reduces.per.node</name>    
    <value>2</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>    
    <value>1408</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>    
    <value>-Xmx1126M</value>    
</property>    
   
<property>    
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>    
    <value>2816</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>    
    <value>-Xmx2252M</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>    
    <value>512</value>    
</property>    
<property>    
    <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>    
    <value>100</value>    
</property>    
</configuration>  
<configuration> 
<property>  
    <name>mapreduce.framework.name</name>  
    <value>yarn</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.jobtracker.address</name>  
    <value>hadoop1:8021</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
    <value>hadoop1:10020</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
    <value>hadoop1:19888</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapred.max.maps.per.node</name>  
    <value>4</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapred.max.reduces.per.node</name>  
    <value>2</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>  
    <value>1408</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>  
    <value>-Xmx1126M</value>  
</property>  
 
<property>  
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>  
    <value>2816</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>  
    <value>-Xmx2252M</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>  
    <value>512</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>  
    <value>100</value>  
</property>  
</configuration>


yarn-site.xml内容如下：

<configuration>  
<property>   
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
    <value>hadoop1:10020</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
    <value>hadoop1:19888</value>  
</property>        
 <property>    
   <name>yarn.resourcemanager.address</name>    
    <value>hadoop1:8032</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>    
    <value>hadoop1:8030</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>    
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>    
    <value>hadoop1:8031</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>    
    <value>hadoop1:8033</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>    
    <value>hadoop1:8088</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    
    <value>mapreduce_shuffle</value>    
  </property>    
  <property>    
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>    
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>    
  </property>    
  <property>      
    <description>Classpath for typical applications.</description>      
    <name>yarn.application.classpath</name>      
    <value>$HADOOP_CONF_DIR    
    ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*    
    ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*    
    ,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*    
    ,$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*    
    ,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*</value>      
  </property>    
     
<!-- Configurations for NodeManager -->    
  <property>    
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    
    <value>5632</value>    
  </property>    
 <property>  
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>  
    <value>1408</value>  
  </property>  
  
 <property>  
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>  
    <value>5632</value>  
  </property>  
  
</configuration>  
<configuration>
<property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop1:19888</value>
</property>      
 <property>  
   <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
    <value>hadoop1:8032</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
    <value>hadoop1:8030</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
    <value>hadoop1:8031</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
    <value>hadoop1:8033</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
    <value>hadoop1:8088</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
    <value>mapreduce_shuffle</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>  
  </property>  
  <property>    
    <description>Classpath for typical applications.</description>    
    <name>yarn.application.classpath</name>    
    <value>$HADOOP_CONF_DIR  
    ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*  
    ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*  
    ,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*  
    ,$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*  
    ,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*</value>    
  </property>  
   
<!-- Configurations for NodeManager -->  
  <property>  
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>  
    <value>5632</value>  
  </property>  
 <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>1408</value>
  </property>

 <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>5632</value>
  </property>

</configuration>


（6）将整个hadoop目录和/data数据目录，scp分发到各个节点上
（7）格式化HDFS
执行命令bin/hadoop namenode -format
（8）启动集群
sbin/start-dfs.sh 启动hdfs
sbin/start-yarn.sh启动yarn
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 启动日志进程
（9）检验集群状态
jps监测：

Cloudera（CDH）的hadoop和Hortonworks（HDP）的的hadoop编译

web页面监测：
http://hadoop1:50070
http://hadoop1:8088
（10）基准测试
测试map
bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.4.1.jar randomwriter rand
测试reduce
bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.4.1.jar sort rand sort-rand

Hadoop官方文档链接：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html

shuyun00

shuyun00

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创建一个存储桶比如hadoop202006…这里我解释一下Hadoop集群中的一些组件，了解大数据的同学直接忽略就好。Apache Hadoop：在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。Ap

swazerz / 0评论 2020-06-22

hadoop

分布式系统基础结构。海量数据存储，海量数据计算。Hadoop指的是Hadoop生态圈。Cloudera：大型互联网企业

jackydai / 0评论 2020-06-21

Hadoop

8.在2008年，Doug加入了Yahoo，开源了Hadoop，在Yahoo期间设计实现了Pig、HBase等框架

HJWZYY / 0评论 2020-06-21

大数据期末复习重点

系统上安装 jdk环境.基于/usr/local/ 目录下解压安装.注: 可检查目录大小: df-h/usr/local/　　。解压压缩包tar -zxvf jdk-7u80-linux.tar.gz 改名: mv jdk-7u80-linux jdk7　

ViMan0 / 0评论 2020-06-21

Hadoop【MR的分区、排序、分组】

将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）,手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。实现WritableComparable接口，重写compareTo方法，就可以实现排序。自定义比较

csdnhadoop / 0评论 2020-06-21

想了解大数据的鼻祖Hadoop技术栈，这里有一份优质书单推荐！

如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。今年来大数据、人工智能获得了IT界大量的关注。程序猿们就是有这么实在，坐在地铁上还能那么投入的讨论技术问题。通常，一个技术的兴起，都

仁鱼 / 0评论 2020-06-20

Hive安装，以及一些问题处理

把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。注意以tab键间隔。hive> create table student ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

victorzhzh / 0评论 2020-06-16

将Java项目打包成为可执行的jar包然后再Linux上运行

最后选择要打包的项目，存放打包项目的位置，然后finish就可以进行打包了。

飞鸿踏雪0 / 0评论 2020-06-16

Hadoop权威指南 第四版 高清PDF下载

大数据越来越热。Hadoop技术是大数据技术的基础。掌握了大数据技术，就意味着可以轻松找到高薪工作。人工智能、机器学习都是基于大数据。There are new chapters covering YARN , Parquet , Flume, Crunc

Aleks / 0评论 2020-06-13

Hadoop权威指南 第四版 高清PDF下载

大数据越来越热。Hadoop技术是大数据技术的基础。掌握了大数据技术，就意味着可以轻松找到高薪工作。人工智能、机器学习都是基于大数据。There are new chapters covering YARN , Parquet , Flume, Crunc

Elmo / 0评论 2020-06-13

hadoop 3.2.x 高可用集群搭建

配置 hadoop 高可用集群的原因：如果集群只有一个 NameNode，若NameNode 节点出现故障，那么整个集群都无法使用，也就是存在单点故障的隐患，hadoop 高可用集群能够实现 standby NameNode 自动切换为 active。HA

飞鸿踏雪0 / 0评论 2020-06-12

hadoop安装教程

sudo vi /etc/hostname #修改主机名。安装openssh-server，所以需要自己安装一下服务端。输入 cd .ssh目录下，如果没有.ssh文件 输入 ssh localhost生成。chmod 600 authorized_k

Elmo / 0评论 2020-06-11

在hadoop集群下启动hbase的方法

start-all.sh(前提是在bashrc中配置export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin export PATH=$PATH:$HAOOP_HOME/bin)

鲸鱼写程序 / 0评论 2020-06-08

Hadoop之hadoop fs和hdfs dfs、hdfs fs三者区别

tackoverflow的解释Hadoop fs：使用面最广，可以操作任何文件系统。hadoop dfs与hdfs dfs：只能操作HDFS文件系统相关，前者已经Deprecated，一般使用后者。Following are the three comma

zzjmay / 0评论 2020-06-08

hadoop mr 执行完毕，无法查看日志

Failed while trying to construct the redirect url to the log server. Log Server url may not be configured Unknown container. Con

飞鸿踏雪0 / 0评论 2020-06-06

hadoop两个namenode都是standby问题

经过不断地排查，发现在自己进行关闭和重启namenode的组件的时候，没有通过pip文件正常关闭，只能挨个关闭，这个也不是重点。经过修改pip文件的路径，解决了这个批量关闭启动的问题，原因是/tmpe目录系统会定期清理，导致进程号对不上了。关闭再启动hdf

sujins / 0评论 2020-06-05

Flume-0.9.4和Hbase-0.96整合

Flume里面自带了Hbase sink，可以直接调用啊，还用说么？这是因为Flume-0.9.4和Hbase-0.96整合比Flume-1.4.0和Hbase-0.96整合麻烦多了！不是随便几个配置就能搞定的，里面涉及到修改Flume和Hadoop的源码

strongyoung / 0评论 2020-06-04

奈学教育：Hadoop源码编译全流程分享

首先准备一个hadoop源码包，我选择的hadoop版本是：hadoop-2.7.7-src.tar.gz，在hadoop-2.7.7的源码包的根目录下有一个文档叫做BUILDING.txt，这其中说明了编译hadoop所需要的一些编译环境相关的东西。不同

昭君出塞 / 0评论 2020-06-03

Spark使用踩坑完全(并不)指南

错误Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again. 下面还有其他报错但我没有截到，但问题的原因都是这个??这个错误一般情况是由于java 版本 与

csdnhadoop / 0评论 2020-06-04

奈学教育：Hadoop源码编译全流程分享

首先准备一个hadoop源码包，我选择的hadoop版本是：hadoop-2.7.7-src.tar.gz，在hadoop-2.7.7的源码包的根目录下有一个文档叫做BUILDING.txt，这其中说明了编译hadoop所需要的一些编译环境相关的东西。不同

jackadmi / 0评论 2020-06-03

Hadoop之HDFS入门实战

某一个副本丢失后，它可以自动恢复。数据规模，可以达到PB级。文件规模，能够处理百万规模的文件数量。可构建在廉价机器上，通过多副本保证可靠性。不适合低延时数据访问。存储大量小文件，他会占用NameNode大量内存存储目录和块信息，这样不可取，因为NameNo

strongyoung / 0评论 2020-06-01

脚本启动集群 zookeeper , hadoop

后面的是启动hadoop .

iamdll / 0评论 2020-06-01

Apache Spark

Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spa

xclxcl / 0评论 2020-05-31

hadoop 数据处理 总结

最近工作中用了了Hadoop，比如用Hadoop来处理广告的一些pv量数据、点击数据等，最后统计后给运营展示每个广告的数据报表。hadoop平台提供了分布式存储，分布式计算，任务调度、对象存储、和组件支撑服务。Hadoop主要用来存储以及处理大量并且复杂的

sujins / 0评论 2020-05-30

HBase的安装部署

　　副本数为1， 取消权限。在启动前，先进行namenode格式化。这样hadoop就安装完成了。配置不使用自带的Zookeeper. # Tell HBase whether it should manage it‘s own instance of Z

WeiHHH / 0评论 2020-05-30

Hadoop简介

要求被注入的属性 , 必须有set方法 , set方法的方法名由set + 属性首字母大写 , 如果属性是boolean类型 , 没有set方法 , 是 is .

sujins / 0评论 2020-05-29

hadoop hdfs csv导入hive表

row format delimited fields terminated by ‘,‘ stored as textfile;

archive / 0评论 2020-05-28

hadoop 伪分布式单机部署练习hive

usermod -a -G hadoop haddop 第一个hadoop是组名，-a 防止其他用户组的hadoop离开，保持旧的用户组拥有hadoop用户状态。但事实上在生产系统里，NameNode、DataNode等进程都应单独配置目录，而且配置的应该

taisenki / 0评论 2020-05-27

来看看基于Kubernetes的Spark部署完全指南

本文是在Kubernets上搭建Spark集群的操作指南，同时提供了Spark测试任务及相关的测试数据，通过阅读本文，你可以实践从制作Spark镜像、搭建Spark容器集群，到在集群上运行测试任务的完整流程。由于Spark的运行依赖于数据，我们将配置Spa

BornZhu / 0评论 2020-05-20

大数据实践（一）--Hadoop单机搭建（Ubuntu）

保证主机与虚拟机之间相互ping通、关闭防火墙。使用以下命令更新apt-get。如果速度太慢，可以更换源。使用gedit也是可以的。此时如果报错openssh-client的话，是Ubuntu自带的client版本不适配server，安装一个适配的版本：。

strongyoung / 0评论 2020-05-18