大数据部署

SSH免密配置：- 关键程序代码：ssh-copy-id- 截图证明：HDFS部署：- HDFS部署过程：...文件上传及目录内容查看：- 关键命令：hdfs dfs -put /root/data/8/ /mydirhdfs dfs -ls /mydir

大数据技术指南：Hadoop伪分布式部署详细步骤，包括安装和配置。

在当前大数据处理环境下，确保不同系统之间的高效、稳定运行，大数据系统间的联调与部署工作至关重要。基于谭志坚负责的实践，深入分析了大数据几个系统的联调和部署，重点介绍了部署步骤和技术细节。详细涵盖了编译DC工程、HBase配置、Phoenix客户端集成、Spark配置和依赖库更新等关键内容。

海光平台大数据软件部署与性能优化指南，协助用户在海光平台上成功部署大数据软件，并优化相关设置，以提升平台性能和可用性。

简介：假设您希望通过JAVA应用程序从历史数据中训练机器学习模型并预测新数据的结果，您如何实现从MATLAB到JAVA的应用程序部署？本示例展示了如何在JAVA环境中转换和部署MATLAB脚本，利用Tall Array处理大数据，进行机器学习模型训练和预测。重点突出：使用MATLAB编译器SDK和机器学习工具箱，在Eclipse（第三方软件）中将MATLAB脚本/函数编译为Jar文件，并在JAVA平台上调用。最终产品：在Eclipse中调用MATLAB编译的jar文件进行模型训练，整个过程大约耗时50秒。视频演示：https://youtu.be/yvwpeEesrGE

大数据技术之CM6.3.1+CDH6.3.2集群模式部署Dolphinscheduler是大数据领域的一种解决方案，结合CDH6.3.2集群模式和Dolphinscheduler实现大规模数据处理和分析。CDH6.3.2是Cloudera的分布式Hadoop解决方案，提供完整的Hadoop生态系统。Dolphinscheduler是Apache开源的分布式任务调度器，与CDH6.3.2集成，实现大数据处理的自动化和可靠性。部署前需要进行基础环境配置、JDK、MySQL、Zookeeper和Hadoop安装，创建专用部署用户并配置hosts和ssh实现节点间的通信和数据共享。下载和解压缩Dolphinscheduler二进制包后，可以在多台机器上实现集群模式部署，提升数据处理效率和可扩展性。

在大数据领域，Cloudera Manager（CM）和CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是广泛使用的管理工具和Hadoop发行版。CM6.3.1是Cloudera Manager的一个版本，提供集中界面管理和监控集群各组件。CDH6.3.2则为特定版本，包括多开源大数据项目如HDFS、YARN、HBase、Spark等。Streamsets是数据集成工具，用于实时数据流处理，可创建数据管道，收集多源数据并传输至不同目标。重点介绍在CentOS7系统上使用CM6.3.1和CDH6.3.2单机部署Streamsets3.22.3的操作，需准备Parcel包。Parcel是CDH分发机制，允许集群内一致受控部署软件包。下载需包括Manifest元数据、Streamsets数据收集器Parcel及其SHA校验和文件、以及定义Streamsets在CDH服务配置的CSD文件。上传至/opt/cloudera/parcel-repo和/opt/cloudera/csd目录后，通过CDH UI管理界面完成集成，确保Streamsets服务在所有节点正确配置和启动。

企业内网部署大数据处理环境的过程中，Spark与MongoDB的集成显得尤为重要。详细操作步骤可参考此文，适用于Spark 2.1.0和MongoDB 4.0.9。将环境包放置于~/.ivy目录下即可开始配置。

在讨论Apache Ambari集成Presto时，我们实际上探讨的是如何将Presto作为一个服务添加到Ambari集群中，从而通过Ambari来简化Presto的安装、配置、监控和管理。Presto作为一款高性能的分布式SQL查询引擎，支持多种数据源如HDFS、Hive、Cassandra和Oracle，特别适用于大数据实时分析。这种集成不仅简化了复杂的部署过程，还提供了统一的监控视图，帮助管理员更好地管理和优化集群性能。Ambari-presto-1.2版本则可能包含了更新的特性和性能改进，是一个专注于优化Presto集成的新版本。

在Hadoop大数据开发与性能调优实战培训课程中，我们深入探讨了Hadoop集群的物理分布及其影响因素。