Cloudera大数据行业应用介绍
cdh灾备方案
cdh灾备方案当实际项目上线到生产环境中，难以避免一些意外情况，如数据丢失、服务器停机等。
对于系统的搜索服务来说，当遇到停机的情况意味着在停机这段时间内，用户都不能通过搜索的相关功能进行访问数据，停机意味着将这一段时间内的数据服务完全停止。
如果项目是互联网项目依赖于用户数量，这将严重影响用户访问和用户的产品体验。
针对于这种实际情况，在实际的项目开发维护过程中，如果系统使用的大数据平台是Cloudera公司是CDH，可以考虑使用Cloudera Search来进行数据的增量备份和数据恢复工作。
Cloudera Search是Cloudera 公司基于Apache的开源项目Solr发布的一个搜索服务，安装非常简单，通过Cloudera Manager的管理页面就可以进行一键式安装，本文将对使用Cloudera Search进行各个应用场景做灾备的方案一一介绍。
1.HDFS - HDFS一般情况下，一个大数据项目中所有用到的原始数据都会存储HDFS中（Hive和HBase存储也是基于HDFS存储数据）。
对HDFS做灾备和数据恢复最直接的方式是在源HDFS集群和备份HDFS集群之间设置数据定期增量更新，例如时间Cloudera BDR工具，基础数据备份之后可以选择使用MapReduce Indexer或者Spark Indexer对备份HDFS集群中的同步过来的原始数据建立索引并追加到和备份HDFS集群同一集群中的正常运行的Solr服务中。
这样在原始集群故障后，可以从原始集群的Solr服务切换到备份集群的Solr服务，从而达到不影响用户使用搜索服务的需求。
这种情况存在一个问题就是我的原始集群中数据有新产生的数据，还没来得及同步到备份HDFS集群中，这时发生原始集群发生故障会切换到备用集群会导致数据缺失，导致这种情况有两个方面的原因，一是设置的在两个集群间增量同步数据的传输频率，这也是主要因素。
二是使用MapReduce或者Spark建立索引并加到Solr中需要多久的时间。
云计算行业最新大数据应用技术
云计算行业最新大数据应用技术 随着信息技术的快速发展和云计算的不断成熟，大数据应用技术在云计算行业中扮演着越来越重要的角色。大数据应用技术能够帮助企业更好地利用和处理海量的数据，为企业决策提供有力支持。本文将介绍云计算行业最新的大数据应用技术。
一、云存储 云存储是大数据应用中不可或缺的一环。传统的数据存储方式已经无法满足大数据时代的需求，因为大数据量庞大，传统的存储设备无法承载如此庞大的数据。云存储通过将数据存储在云端服务器上，为企业提供了高效、安全、可靠的存储方式。企业可以随时随地访问和管理存储在云端的数据，大大提高了工作效率。
二、云计算平台 云计算平台是大数据应用技术的核心。云计算平台通过虚拟化技术将计算资源整合在一起，为企业提供强大的计算能力。在大数据应用中，数据处理是非常重要的环节，需要大量的计算资源才能够完成。云计算平台可以根据需求灵活地分配计算资源，提高数据处理的效率和准确性。
三、数据挖掘与分析 数据挖掘与分析是大数据应用中的关键环节。通过对海量数据的运算和提取，可以挖掘出隐藏在数据中的有价值信息。云计算技术为数据挖掘与分析提供了强大的支持。利用云计算平台的计算能力，可以在较短时间内完成对海量数据的分析，为企业提供决策支持和业务优化的方案。
四、人工智能与机器学习 人工智能和机器学习技术在大数据应用中的作用日益显现。通过大数据的训练和学习，人工智能和机器学习可以实现对数据的智能识别和预测。云计算平台提供了强大的计算资源，为人工智能和机器学习技术的应用提供了良好的平台。企业可以利用云计算平台上的人工智能和机器学习技术，对大数据进行智能分析和预测，提高数据的利用价值。
五、数据安全与隐私保护 随着大数据应用技术的发展，数据安全与隐私保护问题日益凸显。大数据中所涉及的数据往往包含着企业的核心竞争力和商业机密，一旦泄漏将带来巨大的损失。云计算平台通过提供安全的存储和传输手段，保障了数据的安全性。同时，加密算法和权限控制技术也大大提高了数据的隐私保护水平，保护了企业数据的安全。
什么是大数据简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
1起源项目起源Hadoop由Apache Software Foundation 公司于2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。
它受到最先由Google Lab 开发的Map/Reduce 和Google File System(GFS) 的启发。
2006 年3 月份，Map/Reduce 和Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为Hadoop 的项目中。
Hadoop 是最受欢迎的在Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。
例如，如果您要grep 一个10TB 的巨型文件，会出现什么情况？在传统的系统上，这将需要很长的时间。
但是Hadoop 在设计时就考虑到这些问题，采用并行执行机制，因此能大大提高效率。
发展历程Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。
谷歌的MapReduce 框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。
大数据平台：HDP，CDH
⼤数据平台：HDP，CDH
HDP:
(1) 介绍：
HDP全称叫做Hortonworks Data Platform。
Hortonworks数据平台是⼀款基于Apache Hadoop的是开源数据平台，提供⼤数据云存储，⼤数据处理和分析等服务。
该平台是专门⽤来应对多来源和多格式的数据，并使其处理起来能变成简单、更有成本效益。
HDP还提供了⼀个开放，稳定和⾼度可扩展的平台，使得更容易地集成Apache Hadoop的数据流业务与现有的数据架构。
该平台包括各种的Apache Hadoop项⽬以及Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）、MapReduce、Pig、Hive、HBase、Zookeeper和其他各种组件，使Hadoop的平台更易于管理，更加具有开放性以及可扩展性。
（2）平台架构：
CDH:
（1）介绍：
Cloudera版本（Cloudera Distribution Hadoop，简称“CDH”），还有其他的版本，⽬前中国公司我发现⽤的CDH版本较多。
（2）平台架构：
HDP与CDH对⽐：
tips:
1. CDH⽀持的存储组件更丰富
2. HDP⽀持的数据分析组件更丰富
3. HDP对多维分析及可视化有了⽀持，引⼊Druid和Superset
4. HDP的HBase数据使⽤Phoenix的jdbc查询；CDH的HBase数据使⽤映射Hive到Impala的jdbc查询，但分析数据可以存储Impala内部
表，提⾼查询响应
5. 多维分析Druid纳⼊集群，会⽅便管理；但可视化⼯具Superset可以单独安装使⽤
6. CDH没有时序数据库，HDP将Druid作为时序数据库使⽤。
Cloudera大数据平台环境搭建
3 reboot
第16页
Cloudera大数据平台环境搭建-系统环境
系统参数 已启用透明大页面压缩，可能会导致重大性能问题。请运行： echo 10 > /proc/sys/vm/swappiness echo 'vm.swappiness=10'>> /etc/sysctl.conf echo 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag' >> /etc/rc.local echo 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled' >> /etc/rc.local
简单来说：CDH 是一个拥有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警功能的一个工具（软件
），使得集群的安装可以从几天的时间缩短为几个小时，运维人数也会从数十人降低到几个人，极大的
提高了集群管理的效率。
CDH体系架构
批处理 （M/R，Hive，Pig）
数据分析 （Impala）
搜索引擎
流处理
机器学习（Spark、
第18页
Cloudera大数据平台环境搭建-数据库环境
本节主要统一介绍与数据库相关组件的安装，便于统一规划，因为这些组件在安装、应用过程中都有 关联，这节配置基本与后续的数据库配置页面相关，随后再提，现在有个准备，保留。
数据库环境
1、 JDK
2、Mysql
3、JDBC
4、创建数据库
orc格式语法
深入理解ORC格式语法在大数据时代，数据的存储和处理变得尤为重要。
ORC（Optimized Row Columnar）作为一种高效的列式存储格式，被广泛应用于大数据处理领域。
本文将详细介绍ORC格式的语法及其特点，帮助读者更好地理解和使用这一技术。
一、ORC格式简介ORC是一种面向列的存储格式，由Cloudera公司开发。
它基于Google的Parquet格式，但在某些方面进行了优化。
ORC格式的主要优点是具有高压缩比、快速读取性能以及良好的兼容性。
二、ORC格式的特点1. 高效的压缩：ORC采用了多种压缩算法，如Zlib、LZO和Snappy 等，可以有效地减少存储空间占用。
2. 快速的读取性能：由于ORC是列式存储，因此在进行数据分析时，可以只读取需要的列，从而提高查询速度。
3. 良好的兼容性：ORC支持Hive、Spark等多种大数据处理框架，可以方便地与其他系统集成。
三、ORC格式的语法1. ORC文件结构一个ORC文件由多个部分组成，主要包括：文件头、数据块、索引和元数据。
文件头包含了文件的基本信息，如版本号、行数等；数据块是存储实际数据的地方；索引用于加速查询；元数据包含了列的信息，如列名、类型等。
2. ORC列类型ORC支持多种列类型，包括基本类型（如int、float、string 等）、复合类型（如struct、map、list等）以及其他自定义类型。
这些类型可以帮助用户更好地组织和处理数据。
3. ORC文件操作为了方便用户操作ORC文件，ORC提供了一系列的API接口。
例如，可以使用OrcFile.create()方法创建一个新的ORC文件；使用OrcFile.reader()方法读取已有的ORC文件；使用OrcFile.writer()方法向ORC文件中写入数据等。
四、ORC格式的应用由于ORC格式具有高效压缩、快速读取等优点，因此在大数据处理领域得到了广泛应用。
例如，在Hive中，可以将表的数据存储为ORC格式，以提高查询性能；在Spark中，可以使用ORC作为数据源进行数据处理和分析等。
cdh大数据处理流程
CDH大数据处理流程Cloudera的CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是一个基于Apache Hadoop的大数据平台。
使用CDH进行大数据处理的基本流程包括以下几个步骤：1.环境准备：首先需要准备服务器。
安装CDH集群至少需要三台服务器，每台服务器的内存一般选用64G或32G。
2.配置主机名称映射：修改每个节点的主机名称，并确保所有节点的hostname都是唯一的。
然后修改/etc/hosts/文件，将主机名称和对应的IP地址进行映射。
修改完成后需要重启服务器。
3.安装JDK：在所有节点上安装JDK，版本必须为1.8或以上。
CDH默认识别JDK的路径为/usr，如果安装到别的路径，可能启动CDH时会报错。
4.选择集群服务组合：在CDH Manager中，可以选择一种集群服务组合。
如果不确定哪个组合更合适，选择“全部服务”也可以。
5.分配集群角色：这一步比较关键，需要根据实际需求将不同的角色（如NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等）分配到相应的节点上。
这样做是为了简化数据节点的角色和职责，便于维护。
6.数据库设置：按照实际配置信息填写数据库设置。
CDHManager使用MySQL作为其后端数据库，用于存储集群的配置信息、运行状况数据和指标信息。
7.审核更改：检查DataNode和NameNode的数据目录设置是否正确。
默认情况下，副本数是3。
8.启动和监控集群：使用CDH Manager启动集群，并通过其提供的Web界面和API接口监控集群的运行状况。
以上是CDH大数据处理的基本流程。
在实际应用中，可能还需要根据具体需求进行更多的配置和优化。
云计算大数据关键技术与应用
云计算大数据关键技术与应用云计算大数据是当今信息技术领域的热门话题，也是未来发展的重要方向。
它通过将庞大的数据存储在云端，并利用强大的计算资源进行分析和处理，可以为企业和个人提供高效的数据管理和分析能力。
下面将介绍云计算大数据的关键技术及其应用。
一、云计算大数据的关键技术1. 存储技术：云计算大数据需要处理大量的数据，因此存储技术是关键的基础。
目前常用的存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS），以及对象存储技术，如Amazon S3等。
2.数据管理技术：云计算大数据需要对庞大的数据集进行管理和查询。
传统的关系型数据库技术适用于小规模数据管理，但对大数据来说并不适用。
因此，出现了许多新的数据管理技术，如NoSQL数据库和分布式数据库，可以满足大规模数据管理的需求。
3.数据分析技术：云计算大数据的最终目标是从数据中提取有用的信息和知识。
数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、文本分析等。
这些技术可以帮助用户从庞大的数据中找到有用的模式和规律。
4.数据可视化技术：云计算大数据分析结果常常是庞大而复杂的，对于用户来说很难直观地理解和使用。
因此，数据可视化技术成为必不可少的一环。
数据可视化技术可以将数据以图表、图形等方式呈现，使用户能够更加直观地理解和处理数据。
二、云计算大数据的应用领域1.企业运营优化：云计算大数据可以帮助企业从大量的数据中发现运营中的问题和机会，并提供相应的优化方案。
通过对销售、财务、供应链等数据的分析，企业可以优化运营效率，提高利润。
2.市场营销决策：云计算大数据可以帮助企业分析和了解消费者行为和喜好，通过精准的定位和个性化的营销策略来提升销售额。
市场营销人员可以利用大数据分析工具，对销售数据、市场调研数据等进行挖掘和分析，从而制定更有效的市场营销策略。
3.金融风险管理：金融行业拥有大量的交易数据、客户数据等，这些数据可以通过云计算大数据进行分析和挖掘，从而帮助金融机构识别潜在的风险。
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Flume Bigtop Oozie MRUnit HCatalog Sqoop Whirr Avro Hive Pig Mahout HBase ZooKeepe r Core Hadoop +YARN
2011
Core Hadoop +YARN
2006
2009
2012-2014
6
Cloudera是公认的Hadoop平台的领导者
加密和秘钥管理
Sentry|Rhino
Cloudera导航器
13
Cloudera全球客户精选…
Financial Services Telecom
Healthcare & Life Sciences
强大的客户基础
完整的数据安全和数据治理
完整的合作伙伴生态环境
Source: Ovum Decision Matrix: Selecting a Hadoop Platform, 2015
Cloudera
2008年成立于硅谷
第一个企业级Hadoop产品提供商
24x7 全球支持
3/5 财富500强企业客户
服务
NoSQL Database HBase Streaming Spark Streaming
统一的数据存储
统一的系统管理和安全
持续的创新能力 • Cloudera Manager • Flume,Sqoop • Search • Impala • Sentry • Director,Navigator • Kudu • Record Service
Infrastructure
11
Cloudera 企业数据中枢 CDH
统一的数据访问
处理
Ingest Sqoop, Flume, Kafka
探索
Analytic Database Impala Search Solr
建模
Machine Learning R, Spark Mllib, Mahout
12
全面的安全与管治
外围组件
对集群访问的管理与 保护
技术理念: 认证 网络隔离
数据
保护数据以防未授权 的访问与操作
技术理念: 加密, 信令, 数据屏蔽
访问
定义哪些用户与应用 程序可以操作数据
技术理念: 权限 授权
可见性
关于数据源以及数据 使用状况的报告
技术理念: 审计 数据沿袭
Kerberos | AD/LDAP
昂贵而遥不可及
$30,000+ per TB
4
在传统数据库(RDBMS) 时代, 应用创造新数据.
在Hadoop 时代, 数据创造新的应用.
5
Hadoop十年
Spark Impala Solr Kafka Flume Bigtop Oozie MRUnit HCatalog Sqoop Whirr Avro Hive Pig Mahout HBase ZooKeeper Parquet Sentry RecordServic e Kudu Spark Impala Solr Kafka Flume Bigtop Oozie MRUnit HCatalog Sqoop Whirr Avro Hive Pig Mahout HBase ZooC Ko er e per e Hadoop +YARN
9
Cloudera和Apache开源社区
Leaders Across the Hadoop Ecosystem
Doug Cutting: Hadoop创始人，前Apache基金会主席
22 100
上百万
项目由Cloudera员工创建 Committer 席位覆盖Hadoop生态圈 生产环境部署节点，覆盖全行业 Hadoop相关的原理及架构类书籍
Cloudera大数据行业应用介绍
1
BIG DATA（大数据）
Volume（数量）
Variety （类型）
Velocity（速度）
= Value (价值）
2
BIG DATA
=？ HADOOP
Hadoop: 扩展性 & 灵活性 – 存储 & 计算
传统方式
计算 (RDBMS, EDW) 数据存储 (SAN, NAS) 计算 (CPU)
Present
Core Hadoop (HDFS, MR)
HBase ZooKeeper Core Hadoop
2008
Hive Pig Mahout HBase ZooKeeper Core Hadoop
Sqoop Whirr Avro Hive Pig Mahout HBase ZooKeeper Core Hadoop
全行业客户(金融、电信、零售、能源、互联网、媒体等） 2200多个生态链合作伙伴培训和认证 Hadoop生态圈最大贡献者，Intel合作加速企业数据中心的革新 Cloudera中国 2014年9月成立，上海是大中华区总部，负责产品培训、 专业技术服务和产品支持，在北京和广州有本地支持
8
它 是 谁 ？
Hadoop方式
内存 z z 商业化的“不怎么可靠”的服务器 混合的开源软件 • 可无限平行扩展 • 网络不再是瓶颈 • 轻松摄取任何类型的数据 • 灵活的读取时检查数据类型的访问方 式 经济且可以企及 $300-$1,000 per TB 存储 (Disk)
Network
昂贵的、专用的、“可靠的”服务器 昂贵的封闭软件 • 扩展困难 • 网络成为不可避免的瓶颈 • 只能处理结构化／关系型数据 • 很难增加新的字段和数据类型
15
10
完整的合作伙伴生态环境
Applications
More than 2,200 partners
Enterprise Data Hub
Operational Tools
System Integration
Model Serve
Data Systems
Process Discove r
Security and Administration Unlimited Storage
Transform MapReduce, Hive, Pig, Spark
系统和数据管理 Cloudera Navigator
YARN, Cloudera Manager
无限制的存储 HDFS, HBase
灵活的部署模式
On-Premises Appliances Engineered Systems Public Cloud Private Cloud Hybrid Cloud