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CDH 6.3.2 SPARK3 PARCEL 测试通过,兼容CDH 5-6版本

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简介:
本项目成功测试了CDH 6.3.2版本中SPARK3 parcel的兼容性,证明其与CDH 5和6版本均能良好适配。 Cloudera Data Hub (CDH) 是一个全面、企业级优化的开源大数据平台,集成了 Hadoop 及其相关项目如 HDFS、HBase 和 Spark 等,并提供了统一管理和监控工具。 Parcel 分发机制是 CDH 的核心组成部分之一。它是一种预编译软件包,可以直接在多节点集群上安装和管理复杂的依赖关系,简化了部署过程并确保一致性。 Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理框架,支持批处理、交互式查询(通过 Spark SQL)、实时流处理及机器学习功能。Spark 3.0 版本带来了性能优化以及新的 API 和功能增强。 CDH 6.3.2 支持 Spark 3.0 的部署和使用,用户可以通过 parcel 方式轻松安装并运行新版本的 Spark,享受其改进特性与性能提升。值得注意的是,在 CDH 5.x 环境下使用 Spark 3.0 可能需要额外配置以确保兼容性。 支持CDH 5-6 版本意味着该 SPARK3 parcel 文件不仅适用于 CDH 6.3.2,还能够兼容较早的版本。这为尚未升级到最新版 CDH 的用户提供了一种途径来体验 Spark 最新功能和改进。 “实测可用”表明这个 parcel 已经在实际环境中经过测试并成功运行,确保了其质量和稳定性,并减少了用户部署时可能遇到的问题。 Spark 3.0 parcel 文件包含必要的配置文件、文档和其他支持材料。下载后需要按照 CDH 的流程进行解压和激活操作。使用该 Spark 版本的用户需要注意检查集群硬件与软件需求,以保证所有节点都能满足条件并根据官方指南设置环境变量、安全措施及调度策略。 在实际部署中进行全面测试是验证新版本稳定性和性能的关键步骤,确保其能有效运行于生产环境中。

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客服
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  • CDH 6.3.2 SPARK3 PARCEL CDH 5-6
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    本项目成功测试了CDH 6.3.2版本中SPARK3 parcel的兼容性,证明其与CDH 5和6版本均能良好适配。 Cloudera Data Hub (CDH) 是一个全面、企业级优化的开源大数据平台,集成了 Hadoop 及其相关项目如 HDFS、HBase 和 Spark 等,并提供了统一管理和监控工具。 Parcel 分发机制是 CDH 的核心组成部分之一。它是一种预编译软件包,可以直接在多节点集群上安装和管理复杂的依赖关系,简化了部署过程并确保一致性。 Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理框架,支持批处理、交互式查询(通过 Spark SQL)、实时流处理及机器学习功能。Spark 3.0 版本带来了性能优化以及新的 API 和功能增强。 CDH 6.3.2 支持 Spark 3.0 的部署和使用,用户可以通过 parcel 方式轻松安装并运行新版本的 Spark,享受其改进特性与性能提升。值得注意的是,在 CDH 5.x 环境下使用 Spark 3.0 可能需要额外配置以确保兼容性。 支持CDH 5-6 版本意味着该 SPARK3 parcel 文件不仅适用于 CDH 6.3.2,还能够兼容较早的版本。这为尚未升级到最新版 CDH 的用户提供了一种途径来体验 Spark 最新功能和改进。 “实测可用”表明这个 parcel 已经在实际环境中经过测试并成功运行,确保了其质量和稳定性,并减少了用户部署时可能遇到的问题。 Spark 3.0 parcel 文件包含必要的配置文件、文档和其他支持材料。下载后需要按照 CDH 的流程进行解压和激活操作。使用该 Spark 版本的用户需要注意检查集群硬件与软件需求,以保证所有节点都能满足条件并根据官方指南设置环境变量、安全措施及调度策略。 在实际部署中进行全面测试是验证新版本稳定性和性能的关键步骤,确保其能有效运行于生产环境中。
  • CDH 6.3.2 集成 Flink 1.13 Parcel
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本中集成Flink 1.13版本的Parcel包,实现大数据实时计算功能的便捷部署与管理。 FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcel.sha、FLINK-1.13.2-BIN-SCALA_2.11-el7.parcelmanifest.json以及FLINK_ON_YARN-1.13.2.jar的安装教程可以参考相关文档或博客文章。
  • Flink 1.14.4 (Scala 2.12)与CDH 6.2.1 Parcel
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    本篇文章探讨了Apache Flink 1.14.4(基于Scala 2.12)与Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.2.1的Parcel安装方式之间的兼容性问题,提供了详细的配置和部署指导。 使用 Flink-1.14.4-scala_2.12 和 CDH6.2.1 版本的 parcel 包进行安装时,请按照以下步骤操作: 将文件 FLINK-1.14.4-BIN-SCALA_2.12-el7.parcel、FLINK-1.14.4-BIN-SCALA_2.12-el7.parcel.sh 和 manifest.json 放入 /opt/cloudera/parcel-repo/ 目录下。 将文件 FLINK_ON_YARN-1.14.4.jar 和 FLINK-1.14.4.jar 放入 /opt/cloudera/csd/ 目录中。 此外,还需要把 commons-cli-1.5.0.jar 和 flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.9.0-173-9.0.jar 文件放入 /opt/cloudera/parcels/FLINK/lib/flink/lib 目录下。
  • CDH 6.3.2 集成 Apache Flink 1.12.2 parcel 包 (flink-1.12.2-bin-scala_2.12...)
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本中集成Apache Flink 1.12.2的parcel包,包括相关步骤和注意事项。 源码编译制作的parcel包在Linux环境下与CDH6.3.2及Scala 2.12兼容,并附有相关教程文章。
  • CDH 6.3.2 集成 Flink 1.10.2 Parcel 包(已验证有效)
    优质
    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本上集成Flink 1.10.2的Parcel包,提供详尽步骤和配置指南,并确认该方案已经过实际测试并证明可行。 源码编译制作的parcel包已在CentOS 7.5 + CDH 6.3.2 + Scala 2.12环境下测试通过,并附有相关教程文章。
  • Hive 2.1.1 (CDH 6.3.2)
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    Hive 2.1.1(CDH 6.3.2)是一个基于Apache Hive数据仓库工具的企业级版本,优化了大数据处理和SQL查询性能。 hive JDBC jar包全家桶。由于项目使用需求,此jar包从国外下载费了不少功夫,现分享给大家。这是cdh6.3.2版本的。
  • Flink-1.12-CDH-6.3.2.zip
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    这是一个Apache Flink 1.12版本与Cloudera Hadoop Distribution 6.3.2兼容的压缩文件包,便于用户在CDH环境中快速部署和使用Flink进行大数据实时计算。 Flink 1.12与CDH6.3.2集成已亲测可用。
  • Flink 1.13.1与CDH 6.3.2
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    本文章将介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2环境下部署和配置Apache Flink 1.13.1,包括安装步骤、环境配置及常见问题解决办法。 Flink 部署在 CDH 6.3.2 上的包可以用于集成 Flink 到现有的 Hadoop 生态系统中。这种部署方式能够充分利用已有的集群资源,简化大数据处理任务的开发与管理流程。
  • Flink 1.14.3 on CDH 6.3.2
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    本项目介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本的集群环境中部署和配置Apache Flink 1.14.3,实现大数据实时处理任务。 Flink 1.14.3 和 CDH 6.3.2 是稳定且可以使用的。
  • CDH 6.3.2 集成Phoenix
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    本简介介绍如何在CDH 6.3.2版本集群中集成Phoenix,涵盖安装配置、优化建议及常见问题解决方法。 在大数据处理领域,CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)是一款广泛使用的开源大数据平台,它包含了Hadoop生态系统中的多个组件,如HDFS、YARN、MapReduce、Hive等。而Phoenix是一个针对HBase的SQL查询引擎,它允许用户通过SQL语句对HBase数据进行操作,极大地简化了大数据分析工作。本篇文章将详细讲解如何在CDH 6.3.2版本中集成Phoenix,以便充分利用其功能。 **一、CDH 6.3.2与Phoenix的兼容性** CDH 6.3.2是Cloudera公司发布的基于Apache Hadoop的一个特定版本,它已经经过优化,能够很好地支持和兼容各种Hadoop生态中的组件。Phoenix作为HBase的SQL接口,同样需要与Hadoop及HBase版本匹配才能确保正常运行。在CDH 6.3.2中,Phoenix已经被预先配置好,可以无缝对接,提供高效的数据查询能力。 **二、Phoenix的基本概念** 1. **Phoenix架构**: Phoenix是建立在JDBC之上的,它将SQL查询转化为HBase的原生操作,并通过优化器和执行引擎实现高效的查询性能。Phoenix使用元数据存储来跟踪表和索引的信息,这些元数据存储在HBase表中。 2. **SQL支持**:Phoenix支持标准的SQL语法,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等,使得不熟悉HBase API的开发人员也能轻松进行数据操作。 3. **索引**: Phoenix提供了二级索引功能,可以加速对HBase表的复杂查询,在列不在行键中的情况下尤其有用。 **三、集成步骤** 1. **准备环境**:确保已安装并配置好CDH 6.3.2,包括HBase和Hadoop等组件。同时系统需要配置Java环境,因为Phoenix依赖于Java运行。 2. **安装Phoenix**: 可以从Cloudera的Repository下载Phoenix对应版本或直接通过YARN的Application Manager进行安装。在安装过程中,请确保所选的Phoenix版本与CDH 6.3.2中的HBase版本兼容。 3. **配置Phoenix**:编辑`$PHOENIX_HOME/conf/hbase-site.xml`,添加必要的HBase相关配置信息;还需配置`$PHOENIX_HOME/conf/phoenix-site.xml`以设置JDBC URL、Zookeeper地址等。 4. **启动Phoenix**: 通过运行命令行工具来启动Phoenix服务器。 5. **验证集成**:使用SQL客户端连接到Phoenix服务器并通过简单的查询测试其工作状态,确认一切正常后即可开始正式操作。 **四、使用Phoenix** 1. **创建表**: 使用SQL语句定义HBase表的结构。 2. **数据插入**: 通过INSERT命令将记录写入数据库中。 3. **查询数据**: 利用SELECT语句进行检索,Phoenix会自动优化路径以提高效率。 4. **更新与删除**:使用UPDATE和DELETE操作来修改或移除表中的信息。 5. **索引管理** : 创建并维护二级索引来进一步提升查询速度。 **五、性能调优** 1. **索引策略**: 根据实际的访问模式设计有效的索引,减少不必要的全表扫描。 2. **并行查询**: 通过配置参数来启用和调整Phoenix中的并发执行机制以提高响应时间。 3. **数据分区**: 合理规划表结构以便均匀分布负载减轻单点压力问题。 4. **JVM调优** : 根据实际需求适当调整服务器端的Java虚拟机设置,确保良好的运行状态。 5. **监控与维护**:定期检查Phoenix和HBase的状态并及时解决可能出现的问题以保障服务稳定性。 总结而言,在CDH 6.3.2环境中集成使用Phoenix可以显著提升对HBase数据进行SQL访问的能力,并简化数据分析流程。通过理解其工作原理、掌握正确的配置方式以及采取适当的优化措施,用户能够更好地利用该平台的优势实现高效的数据处理和分析任务。