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Ambari与Hadoop3集成Impala 3.2和Kudu 1.10.0

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简介：
本文介绍了如何使用Apache Ambari将Hadoop 3环境与Impala 3.2及Kudu 1.10.0进行集成，详细阐述了配置步骤与注意事项。 Ambari 2.7.5 集成 HDP3 时不自带 Impala 和 Kudu，因此需要通过安装 Cloudera 的 Impala 和 Kudu 来实现集成。采用 Ambari 插件方式进行安装，解压后将文件放置于 /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/ 目录下。

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  • Ambari与Hadoop3集成Impala 3.2和Kudu 1.10.0
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    本文介绍了如何使用Apache Ambari将Hadoop 3环境与Impala 3.2及Kudu 1.10.0进行集成，详细阐述了配置步骤与注意事项。 Ambari 2.7.5 集成 HDP3 时不自带 Impala 和 Kudu，因此需要通过安装 Cloudera 的 Impala 和 Kudu 来实现集成。采用 Ambari 插件方式进行安装，解压后将文件放置于 /var/lib/ambari-server/resources/stacks/HDP/3.1/services/ 目录下。
     
  • Flink 1.14.0与Kudu 1.10.0连接器
    优质
    本文章介绍了Apache Flink 1.14.0版本与Kudu 1.10.0数据库之间的连接器使用方法及优化技巧，帮助开发者高效地进行数据处理和分析。 基于Apache Bahir Flink当前的版本应该是flink 1.12.2，Kudu是1.13.0。根据我的环境需求，我将Flink升级到最新版本1.14.0，并将Kudu降级至1.10.0。由于Flink API的变化，我对部分源码进行了修改，在编译打包过程中也跳过了deprecation警告的提示。最终得到了适用于当前环境的包：CDH 6.3.2（包含 Kudu 1.10.0）+ Flink 1.14.0 + Scala 2.11.12。 简单测试后可以确认功能正常，如有任何问题欢迎联系反馈。
     
  • 基于Impala和Kudu的准实时分析应用构建
    优质
    本项目探讨了利用Apache Impala与Kudu技术栈实现高效数据查询及更新机制，搭建了一套适用于大规模数据集的准实时分析解决方案。 Kudu是Cloudera开发的一款开源列式存储系统，并已成为Apache Hadoop生态系统中的顶级项目之一。它解决了传统Lambda架构在处理Hadoop上快速变化数据时过于复杂的问题，同时能够与生态系统的其他组件如Impala、Spark、Flume和Kafka等无缝集成，从而显著降低了对快速变化的数据进行准实时分析的难度。本次演讲将简要介绍Kudu的设计初衷及背景，并探讨其架构特点；并通过具体的应用案例展示如何利用Impala结合Kudu实现通过SQL技术来进行快速变化数据的准实时分析。
     
  • Ambari-Azkaban服务：阿兹卡班(Azkaban)的Ambari集成
    优质
    本文章介绍如何在Apache Ambari平台中集成Azkaban调度器，并探讨了该组合的优势和应用场景。适合对大数据处理与任务调度感兴趣的读者阅读。 在使用IntroAmbari集成Azkaban之前，请先将代码克隆到本地，并选择适合您的分支版本。 主要项目结构如下： - configuration：包含azkaban配置文件。 - bin：需要根据部署环境（单机或分布式）修改的Azkaban脚本。 - package: 包含用于管理ambari逻辑的脚本，包括： - azkaban_executor.py - azkaban_web.py - common.py - download.ini - params.py 部署说明： 1. 在一台服务器上同时安装web和executor（需要修改azkaban的相关脚本以避免启动冲突）。 2. 将web和executor分别部署在多台不同的服务器上，无需对脚本进行额外调整。 使用方法：
     
  • SpringBoot与MyBatis结合Impala/MySQL的集成示例
    优质
    本项目展示了如何使用Spring Boot框架与MyBatis ORM工具连接Impala和MySQL数据库，实现高效的数据访问和业务逻辑处理。 Spring Boot与MyBatis以及Impala/Mysql的整合Demo已经内嵌了PageHelper插件。根据pom.xml中的备注进行操作即可使用MySQL和PageHelper功能；需要注意的是，由于Impala不支持PageHelper插件，请勿尝试在该环境下使用此功能。
     
  • spark-bin-hadoop3-nohive.tgz
    优质
    这是一个专为Hadoop 3环境设计的Spark二进制发行包，不含Hive依赖。用户可以下载此压缩包以快速启动基于Hadoop 3的数据处理任务。 Hadoop版本为3.1.3，在CentOS 8系统下已测试通过。
     
  • ThinkPHP 3.2 集成微信支付 V3 版本
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    简介：本项目提供基于ThinkPHP 3.2框架实现的微信支付解决方案，采用最新V3接口版本，适合开发需要接入微信支付功能的web应用。 因为要做一个项目，该项目需要集成微信APP支付，并且框架使用的是thinkphp3.2版本开发，而微信支付的版本是V3。由于大部分资料都是关于thinkphp与v2版本整合的内容，很多下载下来的V3版本实际上是基于V2版本构建的，导致在实际操作中遇到了许多问题和困难。当我尝试集成微信支付V3到框架时，发现两者之间存在很大的差异。 在网上查找相关资料的过程中，我发现在网站上遇到类似问题的人不少，但没有找到具体的解决方案。最终，在无奈之下只能自己研究解决方法。然而，我发现官方提供的SDK代码中有一些错误，并且在如何将微信支付V3集成到thinkphp框架中的业务处理方面缺乏详细的指导说明。 按照官方示例的指示，似乎需要继承WXNOTIFY类来实现回调功能，但在实际操作过程中发现thinkphp并不能直接这样做。经过一番思考和尝试后，我决定把业务逻辑放在controller中进行处理，并先验证数据的有效性再执行具体的业务流程。这样可以避免完全依赖第三方库提供的回调机制。 通过这种方式，虽然解决了一些问题，但整个过程依然非常繁琐且充满挑战。
     
  • spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz
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    Spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz 是一个结合了Apache Spark 3.3.1版本与Hadoop 3兼容性的压缩包，适用于大数据处理任务。 Spark是Apache软件基金会提供的一款开源大数据处理框架，它以高效、通用、易用及可扩展性著称。“spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz”这一压缩文件中包含了与Hadoop 3兼容的二进制发行版Spark 3.3.1。此版本不仅支持最新的Hadoop生态系统特性，还提供了优化的大数据处理性能和增强的功能。 Spark的核心组件包括： 1. **Spark Core**：这是所有其他模块的基础，负责分布式任务调度、内存管理、错误恢复，并提供与存储系统的接口。它实现了弹性分布式数据集（RDD），这是一种容错的只读的数据结构，在集群中可以进行并行操作。 2. **Spark SQL**：用于处理结构化数据的组件，通过结合SQL查询和DataFrame及Dataset API，提供了统一的方式来执行SQL查询和编程API。DataFrame是跨语言、分布式的表格数据集合的概念实现，而Dataset则是其类型安全版本，在Java和Scala中支持强类型的使用。 3. **Spark Streaming**：提供实时流处理能力，可以处理来自各种源（如Kafka、Flume等）的连续数据流，并通过微批处理方式实现低延迟的数据处理。 4. **MLlib**：包含了一系列常用的机器学习算法和模型选择及评估工具。它支持管道和特征工程功能，便于构建与优化机器学习模型。 5. **GraphX**：提供用于创建、操作和分析大规模图数据的API。适用于社交网络分析、推荐系统等领域。 6. **Spark R**：虽然在3.3.1版本中可能不作为单独组件列出，但为R用户提供了一个接口来直接利用Spark的强大功能。 在Hadoop 3环境下运行Spark可以使用YARN或Mesos进行任务调度，并且能够享受由HDFS提供的高可用性和扩展性。安装时需要解压“spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz”文件，配置环境变量（如`SPARK_HOME`和`JAVA_HOME`），并根据具体需求选择合适的启动方式。 用户可以通过Jupyter Notebook、Scala、Python、Java或R编写Spark应用程序，并利用其提供的API进行数据处理。Spark支持交互式数据分析，在大规模数据处理、实时流处理等场景中得到广泛应用，为大数据领域提供了强大的解决方案。
     
  • spark-3.5.1-for-hadoop3-tgz
    优质
    Spark-3.5.1-for-Hadoop3-tgz 是专为Hadoop 3设计的Apache Spark 3.5.1版本的压缩包，适用于大数据处理与分析。 Apache Spark 是一款专为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发并开源的一个类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark具备MapReduce的优点，但与之不同的是，它可以将中间作业结果存储在内存中，从而避免了读写分布式文件系统（如HDFS）的需求，使得Spark更适合于数据挖掘和机器学习等需要迭代处理的任务。 作为一种开源集群计算环境，Spark类似于Hadoop，但在某些工作负载方面表现出色。具体来说，Spark支持内存中的分布数据集，并提供了交互式查询功能以及对迭代工作的优化能力。 Apache Spark 是使用Scala语言实现的，并且将Scala作为其应用程序框架的一部分。与 Hadoop 不同的是，Spark 和 Scala 可以紧密结合在一起，使得用户可以像操作本地集合对象一样方便地处理分布式数据集。
     
  • Spring Boot整合Impala（含yml、Impala配置类、pom.xml及Impala Jar）
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    本篇文章详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Apache Impala，并提供了yml配置、Java配置类示例以及pom.xml文件中的依赖信息，帮助开发者快速实现与Impala的连接和操作。 在Spring Boot项目中集成Impala需要进行以下配置：首先，在yml文件中添加相应的配置；其次，创建一个包含Impala连接设置的Java Bean；然后，在项目的类路径下加入Impala JDBC驱动包（例如ImpalaJDBC41-2.6.4.1005.jar）；最后，将相关依赖项在pom.xml文件中进行声明。如果有任何问题，请留言反馈。