内容概述 1.测试环境描述 2.导入hive用户到OpenLDAP 3.Hue集成OpenLDAP 4.Hue集成Hive和Impala 5.Hue集成验证 测试环境 1.CentOS6.5 2.OpenLDAP版本2.4.40 3.CM和CDH版本为5.13.1 4.OpenLDAP未启用TLS加密认证 前置条件 1.OpenLDAP已安装且正常使用 2.集群未启用Kerbe
1.文档编写目的 Hadoop集群管理员希望能对集群Yarn作业的资源进行控制。根据不同的业务组或不同的用户，对Yarn的资源池进行划分，达到资源管控、任务管控的效果。通过CM可以进行Yarn动态资源的配置，这里Fayson主要介绍如何在Cloudera Manager中配置Yarn动态资源池的放置规则。 在这里Fayson主要用一个场景进行描述，在不给作业指定资源池的情况下，通过CM的放
问题现象 测试环境 1.Redhat7.4 2.CDH5.16.1 在HDFS上有许多Hive Staging目录，占用了大量的空间，有些目录占用的空间甚至比原始表还大，如下截图显示： 异常重现及分析 1.使用beeline、hive、spark-shell等多种方式执行Hive SQL语句验证产生的hive staging目录是否不会被清除，结果发现在SQL执行结束
1.问题描述 Hadoop应用程序或者Yarn的作业随机的出现OutOfMemory(OOM)，在Cloudera Manager界面显示如下警告： ip-172-31-24-169.ap-southeast-1.compute.internal: Memory Overcommit Validation Threshold Suppress...Memory on host ip-1
---有关hive表占用磁盘空间大小的研究-----不加【distribute by uuid sort by uuid,servAddtime】-----16.7 Ginsert overwrite table tmp_ods_sony_opendevice_llk_ps2partition(pt='20210831')selectdevaddtime,servAddtime,brand,c
部署flink提交客户端的时间报错如下：提示/tmp下无权限 flink@dbos-bigdata-flink004 ~]$ flink run -m yarn-cluster -yjm 1024 -ytm 4096 /opt/flink/examples/batch/WordCount.jarSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
测试环境参考方案 1.0 资源：集群服务安排 服务名称 子服务 CM-24G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G NameNode1-16G NameNode2-16G Resourcemanager1-16G Resourcemanager2-16G hive-hbase-24G hive-hbase-24G MySQL MySQL √
1.点击yarn---操作---选择启用ha 2.点击选择一个主机 3.选择RM角色的另外一台主机，master001 4.选择后点击确认 5.重启yarn的服务 6.点击完成即可。 7.完成后如下图。
yarn任务上面显示任务跑成功。 dolphinscheduler上显示 通过服务器查看后台的work日志，有报错 报错的内容是因为连接RM主机超时。 查看common.properties的yarn的配置，是rm配置的主机配置错了，重新配置完后，重启work节点，重跑任务，问题解决。 重启命令 进入以下路径： [root@dbos-bigdata-test003 dolphinsch
集群部署(Cluster) 1、基础软件安装(必装项请自行安装) PostgreSQL (8.2.15+) or MySQL (5.7系列)：两者任选其一即可，如 MySQL 则需要 JDBC Driver 5.1.47+ JDK (1.8+)：必装，请安装好后在 /etc/profile 下配置 JAVA_HOME 及 PATH 变量 ZooKeeper (3.4.6+)：必装 Hadoop
脚本如下 ： #!/bin/bashtop=10srcDir='/data/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148862/current/finalized'destDir='/data1/dfs/dn/current/BP-923028163-10.80.233.0-1621333148863/current/finalized'#进
1、大数据平台前期调研 1.1业务需求调研 从运维角度看，主要调研公司的有哪业务的数据运营需求，是离线计算需求还是实时计算需求。 1）离线计算组件需求： 数据采集组件：FlinkX/DataX 数据存储组件：HDFS 数据加工组件：YARN/Hive/Spark/Flink 数据服务组件：HBase/Elasticsearch/Geomesa（时空数据库）/Kylin
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf8 -*-import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 配置ip地址，格式为ips = ["ip", "ip", "ip"]for ip in ips: url = 'http://' + ip + ':25000/sessions' try: pri
hadoop组件部件内存hdfsJournalNodenamenode"-XX:+UseParNewGC -Xmx4096m -Xms4096m"datanodeJava Heap：8ghivehiveserver2100连接数Java Heap：30GHive Metastore100连接数Java Heap：30Gbeeline cliJava Heap：2ghive on sparkhive
记录一次事故处理50%kudu表无法进行正常访问测试环境kudu集群事故，影响：测试效果，测试进度，生产发布延迟，需警惕，特此写出过程操作需谨慎！操作需谨慎！操作需谨慎！任务环境都要以生产环境而对待！事故原因：昨天于上午10点，业务说kudu表无法使用后，影响测试，无法正常发布。去scm平台发现kudu_tablet挂了5台运维查看信息日志后，做近一步处理1.重启kudu—tablet发现无法启动
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