Cloudera

初始化脚本 curl -sL http://wuyou.run/scripts/system/centos7/init.sh | bash -s cdh-us-11 check项目 加入集群前检查: 时间，swap，内核参数是否修改 加入顺序：先 Add hosts to Cloudera Manager ,然后 Add hosts to cluster 磁盘 mkfs.ext4 /dev/sdb mkfs.ext4 /dev/sdc mkfs.ext4 /dev/sdd mkdir /mnt/{sdb,sdc,sdd}/ -p mount /dev/sdb /mnt/sdb mount /dev/sdc /mnt/sdc mount /dev/sdd /mnt/sdd echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled mkdir /{sdb,sdc,sdd,sda4}/dfs/dn -p chown -R hdfs:hadoop {sdb,sdc,sdd,sda4}/ # 保存到 /etc/rc.local 坑 添加datanode节点不要修改默认目录方式，这样方式导致我原来的HDFS数据都不显示了

Cloudera 集群如何使用Kerberos工件，例如principal、keytab和委派令牌。 Cloudera建议使用Kerberos进行身份验证，因为仅原生的Hadoop身份验证仅检查HDFS上下文中的有效成员的 user:group 身份，而不像Kerberos那样对所有网络资源中的用户或服务进行身份验证。与可能更容易部署的其他机制不同，Kerberos协议仅在特定时间段内对发出请求的用户或服务进行身份验证，并且用户可能要使用的每个服务都需要在协议的上下文中使用适当的Kerberos工件。本节描述Cloudera集群如何使用其中一些工件，例如用于用户身份验证的Kerberos principal和Keytab，以及系统如何使用委派令牌在运行时代表已身份验证的用户对作业进行身份验证。 Kerberos principal 每个需要对Kerberos进行身份验证的用户和服务都需要一个 principal ，即一个实体，该实体在可能有多个Kerberos服务器和相关子系统的上下文中唯一标识该用户或服务。principal最多包含三段标识信息，以用户名或服务名（称为“ 主 ” ）开头 。通常，principal的主要部分由操作系统中的用户帐户名组成，例如 jcarlos 用于用户的Unix帐户或 hdfs 与主机基础集群节点上的服务守护程序相关联的Linux帐户。

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今年上半年 ， Google 公开了用于Big Transfer（BiT）的预训练模型和微调代码——Big Transfer是一种深度学习的计算机视觉模型。根据 Google 的说法，Big Transfer 可使 任何人在相应的任务上达到最优表现，即使每个类只有少量的标签图片。BiT仅是这家科技巨头 众多 免费开放产品 中的一个 ， 其实业界大佬 发布免费 且实用的 开源软件科技界 中并不罕见 ， 那 大型科技公司 为什么要这样做，真的是“用爱发电”吗 ？ 在 90年代后期， 那时 Open Source Initiative 才 出现 不久 ， 人们普遍认为 将源代码公开的想法 很不理智 。 毕竟 专有软件是标准， 相关企业或者组织 会尽一切努力保护软件。 但 到 如今 2020年，开源的概念 早已经 发生了巨大的变化，现在 开源思维正一步步 成为主流。 世界上有如此之多的 开源技术 企业（组织） ，其中一些年 盈利 过亿美元 ， 甚至 超过 10亿美元， 亿元俱乐部中不乏有像 红帽、MongoDB、Cloudera、MuleSoft、Hashicorp、Databricks（Spark）和Confluent（Kafka） 这样的大佬 。 除了上述高调收购和投资开源项目 的 科技公司外， 就连 谷歌和Facebook 这类传统科技巨擘 也 在推进开源战略 ， 可见 开源对于

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1. 什么是 Hadoop (1) Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构； (2) 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题； (3) 广义上来说，Hadoop 通常是指一个更广泛的概念—— Hadoop 生态圈。 2. Hadoop 的发展历史 (1) Lucene--Doug Cutting 开创的开源软件，用 Java 书写代码，实现与 Google 类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎； (2) 2001年年底成为 Apache 基金会的一个子项目； (3) 对于大数量的场景，Lucene 面对与 Google 同样的困难； (4) 学习和模仿 Google 解决这些问题的办法 ：微型版 Nutch； (5) 可以说 Google 是 Hadoop 的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)； GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->Hbase (6) 2003-2004年，Google 公开了部分 GFS 和 Mapreduce 思想的细节，以此为基础 Doug Cutting 等人用了2年业余时间实现了 DFS 和 Mapreduce 机制，使 Nutch 性能飙升； (7) 2005 年 Hadoop 作为 Lucene 的子项目

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 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 Presto是由Facebook开源，完全基于内存的并行计算以及分布式SQL交互式查询引擎。它可以共享Hive的元数据，然后直接访问HDFS中的数据，同时支持Hadoop中常见的文件格式比如文本，ORC和Parquet。同Impala一样，作为Hadoop之上的SQL交互式查询引擎，通常比Hive要快5-10倍。另外，Presto不仅可以访问HDFS，还可以访问RDBMS中的数据，以及其他数据源比如CASSANDRA。 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统。 完整安装包括一个coordinator和多个worker。 由客户端提交查询，从Presto命令行CLI提交到coordinator。 coordinator进行解析，分析并执行查询计划，然后分发处理队列到worker。 本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群部署Presto并与Hive集成。 内容概述： 1.安装准备及环境说明 2.Presto部署及Hive集成 3.Presto与Hive集成测试 4.总结 测试环境： 1.CM5.14.3/CDH5.14.2

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介绍 我们在前面介绍过Edge2AI自动驾驶汽车的解决方案，参见《 Edge2AI 自动驾驶 汽车： 在小型智能汽车上收集数据并准备数据管道》，《Edge2AI 自动驾驶 汽车： 构建Edge到AI数据管道》，《 Edge2AI 自动驾驶 汽车： 训练模型并将其部署到边缘 》 ，《 Edge2AI自动驾驶汽车教程 》，《 Edge2AI自动驾驶汽车教程1：在边缘提取汽车传感器数据 》 。在这里我们从实操教程的角度来看如何一步一步的构建Edge2AI自动驾驶汽车的应用。 在上一教程中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集了数据，并建立了一条管道来对数据进行建模，以用于训练机器学习（ML）模型。本节我们将展示从边缘到CDF的数据流。数据采用图像和与CSDV收集的每个图像相关联的元数据的形式（例如，IMU信息，转向角和位置），我们将把数据流引向CDH集群，在该集群中将存储和管理数据使用它来训练模型的目的。 先决条件 • 在Cloudera DataFlow集群上部署的CEM • 完成 了本教程系列的第一部分 概念 我们将使用Cloudera Edge Manager（CEM）在aws ec2实例上的云中运行的交互式UI中构建NiFi数据流。该数据流将用于从MiNiFi代理提取数据，转换数据以将CSV和图像数据路由到在另一个ec2实例上运行的HDFS。 • Cloudera Flow

May 10, 2018 By Suhita Goswami No Comments Categories: Data Ingestion Flume Kafka Use Case Traditional messaging models fall into two categories: Shared Message Queues and Publish-Subscribe models. Both models have their own pros and cons. Neither could successfully handle big data ingestion at scale due to limitations in their design. Apache Kafka implements a publish-subscribe messaging model which provides fault tolerance, scalability to handle large volumes of streaming data for real-time analytics. It was developed at LinkedIn in 2010 to meet its growing data pipeline needs. Apache Kafka