这份文档是关于2022年度全国职业院校技能大赛中针对高等职业院校学生的大数据技术与应用竞赛的具体比赛要求和任务说明。
全国职业院校技能大赛高职组大数据技术与应用赛项主要涵盖了大数据平台的搭建、管理和应用,涉及到的主要技术包括Hadoop、Zookeeper、Spark、Flink以及数据传输工具Flume和数据导入导出工具Sqoop。
1. **Hadoop High Availability (HA)**: Hadoop HA是一种容错机制,它允许NameNode在故障时自动切换到备用节点,确保服务不间断。任务一中需要配置Hadoop HA,包括安装JDK、配置host和SSH免密登录、部署Zookeeper、配置Hadoop集群以及启动Hadoop服务。
2. **JDK安装与配置**: Java Development Kit是运行Java应用程序的基础,在所有节点上都需要安装并配置环境变量。任务一中提到在Master节点解压JDK安装包,并将其移动到指定路径,然后设置环境变量并验证`java`和`javac`命令的可用性。
3. **Zookeeper配置与管理**: Zookeeper是一个分布式协调服务,在Hadoop HA中的NameNode故障切换过程中起到关键作用。任务中包括在各节点上配置Zookeeper,并启动Zookeeper服务,然后检查Slave2节点的状态。
4. **Hadoop HA配置**: 在完成Zookeeper配置后,需要将`dfs.ha.namenodes.hadoopcluster`设置为`nn1,nn2`,之后启动Hadoop服务并验证nn1和nn2进程状态。
5. **Flume安装与配置**: Flume是一个分布式、可靠且可用于有效收集、聚合和移动大量日志数据的系统。任务要求配置Flume环境变量,并监控Hadoop NameNode的日志并将这些数据传输到特定目录中,最后验证是否成功地将日志数据传输到了目标位置。
6. **Sqoop安装与配置**: Sqoop用于在Hadoop和关系数据库管理系统(RDBMS)之间导入导出数据。任务包括解压Sqoop安装包,并设置相关参数以连接RDBMS并从其导入数据到Hadoop集群。
参赛者还需要熟悉Scala语言,因为它是大数据项目的基础开发语言;同时需要了解Vue.js,可能用于构建数据可视化界面。Spark和Flink是大数据处理框架,虽然未详细列出配置任务,但理解它们的工作原理和用法对于完成整个赛题至关重要。
总结来说,这个比赛旨在考察参赛者对大数据生态环境的掌握能力,包括集群搭建、组件配置、数据处理工具使用以及故障恢复策略等技能。这些都是大数据工程师日常工作中不可或缺的部分。