CentOS7局域网下安装离线Ambari   1.1 Ambari         Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样，也是 Apache Software Foundation 中的一个项目，并且是顶级项目。目前最新的发布版本是 2.6.0。就 Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，但是这里的 Hadoop 是广义，指的是 Hadoop 整个生态圈（例如 Hive，Hbase，Sqoop，Zookeeper 等）， 而并不仅是特指 Hadoop。用一句话来说，Ambari 就是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个工具。         Ambari 现在所支持的平台组件也越来越多，例如流行的 Spark，Storm 等计算框架，以及资源调度平台 YARN 等，我们都能轻松地通过 Ambari 来进行部署。         Ambari 自身也是一个分布式架构的软件，主要由两部分组成：Ambari Server 和 Ambari Agent。简单来说，用户通过 Ambari Server...

Centos7安装CDP/CDH7.1.1安装CDP/CDH7.1.1.pdf

基于Ambari搭建大数据平台基于Ambari搭建大数据平台.pdf

CDP/CDH 7.1.4 大数据平台搭建 Centos7安装CDP/CDH 7.1.4具体看附件内容 CDP/CDH 7.1.4 大数据平台搭建-新手指南.pdf

Hadoop3.x  作业提交全过程-尚硅谷资料 作业提交全过程详解   （1） 作业提交   第 1 步：Client 调用 job.waitForCompletion 方法，向整个集群提交 MapReduce 作业。 第 2 步：Client 向 RM 申请一个作业 id。 第 3 步：RM 给 Client 返回该 job 资源的提交路径和作业 id。  第 4 步：Client 提交 jar 包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第 5 步：Client 提交完资源后，向 RM 申请运行 MrAppMaster。 （2） 作业初始化   第 6 步：当 RM 收到 Client 的请求后，将该 job 添加到容量调度器中。 第 7 步：某一个空闲的 NM 领取到该 Job。  第 8 步：该 NM 创建 Container，并产生 MRAppmaster。 第 9 步：下载Client 提交的资源到本地。 （3） 任务分配   第 10 步：MrAppMaster 向 RM 申请运行多个 MapTask 任务资源。  第 11 步：RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个NodeManager，另两个 NodeManager 分别领取任务并创建容器。   （4） ...

Hadoop3.x DataNode工作机制-尚硅谷资料 DN 向 NN 汇报当前解读信息的时间间隔，默认 6 小时； <property>     <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>     <value>21600000</value>     <description>Determines block reporting interval in  milliseconds.</description> </property> DN 扫描自己节点块信息列表的时间，默认 6 小时 <property>     <name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name>     <value>21600s</value>     <description>Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on  the disk.     Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described     in dfs.heartbeat.interval. </description...

所有资源免费下载 !!! 不收费!!! 不收费!!! 不收费!!!你好！ 由于现在CDH官方需要订阅付费才能下载相关CDH/CM等资源 , 收录了以下几个版本的资源 ,  CDH以下为 CDH 资源下载链接CDH-6.3.2 链接 :  https://pan.baidu.com/s/1Vd9ZaXcKG0JDCDszTtasjQ     提取码 :  oycp CDH-6.3.1 链接 : https://pan.baidu.com/s/1uaCfCF9p0PLaxdm9mGeQgA   提取码 : pdcb CDH-6.2.1链接 : https://pan.baidu.com/s/19fB1bl0TdDBPNrVr70SE7g   提取码 : 8f3z   CDH-5.16.2链接 : https://pan.baidu.com/s/1Gee9vJ_HRVckddTqUhraxQ          ***提取码 :*** 1glv CDH-5.16.1链接 : https://pan.baidu.com/s/1NpbSfvUgU4dbsjCj8wHfLw   提取码 : nt2w CDH-5.4.0链接 : https://pan.baidu.com/s/1br4qCpngEKjySr8wa6A-FQ      提取码 : lsih CM以下为 CM 资源下载链接CM-6.3.1（cdh6.3.2和6.3.1都用这个cm）链接 : https://pan.baidu.com/s/1VlXXgTN4UdTAQAeGkKCyDg      提取码 : j7m31CM-6.2.1链接 : https://...

如何在Redhat7.7中安装CDP DC7.0.3   一：关于CDP DC 7.0.3 概述 二： 系统环境初始化 三： 构建CDP DC 7.0.3 一： 关于CDP DC 7.0.3 概述 1.1 CDP dc 7.0.3CDP DC7.0.3是Cloudera与Hortonworks合并后，第一个融合CDH和HDP全部组件的on-premise版本，CDP Data Center主要由Cloudera Runtime构成，Cloudera Runtime由超过35个开源项目组成，固然CDP Data Center还包括其它功能如管理功能Cloudera Manager，Key Management，专业支持等，以下图所示： 1.2 Cloudera Runtime的主要组件版本以下图所示： 二： 系统环境初始化 2.1 系统环境介绍OS: rhel7.7x64 cat /etc/hosts --- 192.168.100.21 rhel01.flyfish 192.168.100.22 rhel02.flyfish 192.168.100.23 rhel03.flyfish 192.168.100.24 rhel04.flyfish 192.168.100.25 rhel05.flyfish 192.168.100.26 rhel06.flyfish --- 本次采用 前四台 机器 2.2 无密钥登陆配置作...

hadoop3.x-Yarn基础架构与工作机制Yarn 基础架构YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件构成。（1）MR 程序提交到客户端所在的节点。（2）YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。（3）RM 将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。 （4）该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。 （5）程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。 （6）RM 将用户的请求初始化成一个 Task。（7）其中一个 NodeManager 领取到 Task 任务。（8）该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。（9）Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。 （10）MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 资源。（11）RM 将运行 MapTask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager 分别领取任务并创建容器。（12）MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个 NodeManager分别启动 MapTask，MapTask 对数据分区排序。（13）MrAppMaster 等待所有 MapTask 运行完毕后，向 RM 申请容器，运行 ReduceTask。 （14）ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。（15）程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。

Hadoop3.x 数据压缩-尚硅谷资料