大数据平台运维手册
cdh运维手册
cdh运维手册摘要：一、前言二、CDH 概述1.CDH 的定义2.CDH 的组成三、CDH 安装与配置1.安装环境准备2.安装过程3.配置CDH四、CDH 运维管理1.监控CDH2.维护CDH3.故障排查与处理五、CDH 高级应用1.数据仓库与数据挖掘2.大数据处理与分析六、CDH 安全策略1.访问控制2.数据加密3.安全审计七、CDH 的优化与调优1.性能优化2.存储优化3.网络优化八、CDH 的备份与恢复1.数据备份策略2.数据恢复策略九、CDH 的升级与迁移1.版本升级2.数据迁移十、总结正文：【前言】CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一个大数据处理平台，由Cloudera 公司开发并维护。
它基于Apache Hadoop，集成了多种大数据处理技术，为企业级用户提供了高效、可靠的大数据解决方案。
本运维手册旨在帮助运维人员更好地管理和维护CDH 平台，提高系统的可用性和稳定性。
【CDH 概述】CDH 是一个开源的大数据处理平台，由Apache Hadoop、Hive、Pig、HBase、Zookeeper 等多个组件构成。
它提供了数据的存储、处理、分析和挖掘等功能，支持PB 级别的数据存储和处理。
【CDH 安装与配置】在安装CDH 之前，需要确保环境满足硬件和软件要求。
安装过程分为多个步骤，包括安装Java、配置环境变量、下载并安装CDH 软件包等。
配置CDH 涉及到配置各种服务的地址、端口、用户和密码等信息，以及设置数据存储路径和权限等。
【CDH 运维管理】运维管理包括监控CDH 的运行状态、维护CDH 的配置和日志、处理故障和异常。
监控工具如Cloudera Manager 可以实时查看CDH 集群的运行状况，发现异常及时进行处理。
维护工作包括升级软件包、修复漏洞、优化配置等。
【CDH 高级应用】高级应用包括数据仓库和数据挖掘、大数据处理和分析等。
cdh运维手册
cdh运维手册CDH运维手册是一份详细介绍CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）运维过程的指南。
本文旨在帮助运维人员更好地掌握CDH的部署、管理、维护及优化方法，以确保集群稳定高效运行。
I.引言CDH是基于Apache Hadoop的分布式大数据处理平台，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等组件。
在实际应用中，CDH面临着复杂的运维挑战。
为了提高运维效率，降低故障风险，我们需要深入了解CDH的运维流程。
II.CDH简介CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是Cloudera公司推出的一款大数据处理平台。
它包含了Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN、MapReduce等，以及一系列数据处理工具，如Spark、Hive、Pig等。
CDH 提供了一整套大数据解决方案，满足企业在数据存储、分析、挖掘等方面的需求。
III.CDH运维流程A.环境搭建：根据业务需求，选择合适的硬件资源、网络环境和操作系统。
搭建CDH集群，包括配置核心组件和相关工具。
B.数据迁移：将原始数据迁移至CDH集群，根据数据特点选择合适的存储格式和压缩算法。
C.运维管理：监控CDH集群的运行状态，包括资源使用情况、任务进度、日志等。
定期进行性能评估，优化集群配置。
D.故障排查：遇到问题时，快速定位故障原因，采取相应措施进行解决。
E.性能优化：针对CDH集群的性能瓶颈，采取调整参数、优化任务流程等措施，提高集群性能。
F.安全防护：确保CDH集群的安全性，防范外部攻击和内部安全风险。
IV.运维工具与技巧A.常用工具：掌握CDH运维过程中所需的常用工具，如Hadoop DistCp、Hive Query、Spark Submission等。
B.自动化脚本：编写自动化脚本，实现批量任务调度、日志收集、性能监控等功能。
C.监控与报警：搭建CDH集群监控系统，实现实时报警，确保问题及时发现并处理。
大数据分析平台的搭建与运维指南
大数据分析平台的搭建与运维指南随着互联网技术的迅猛发展和数据量呈指数级增长，大数据分析成为了许多企业解决业务问题和提升经营效益的关键技术。
搭建一个高效可靠的大数据分析平台对于企业的持续发展至关重要。
本文将为您提供大数据分析平台的搭建与运维指南。
一、硬件设备与基础网络搭建一个稳定可靠的大数据分析平台，首先需要考虑硬件设备和基础网络的搭建。
硬件包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器的选择要考虑性能和稳定性，建议选择企业级服务器。
存储设备要具备高容量和高性能的特点，以满足大数据存储和读写需求。
网络设备要能够支持大流量的数据传输，并且要有多重安全防护措施。
二、数据采集与传输大数据分析平台的核心在于数据的采集和传输。
数据的采集可以通过不同的方式进行，如批量导入、实时采集和定时采集等。
根据实际需求选择合适的采集方式。
数据传输要确保数据的完整性和安全性，可以使用SSL加密等手段，同时要进行数据的备份，以防止数据丢失。
三、数据存储与管理大数据分析平台的数据存储与管理是保证平台正常运行的关键。
数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式数据库，根据实际需求选择适当的数据库技术。
此外，还可以考虑使用其他数据存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等。
数据管理方面，需要建立清晰的数据分类及管理机制，确保数据的可靠性和一致性。
四、数据处理与分析数据处理与分析是大数据分析平台的核心功能。
数据处理可以通过编写MapReduce程序来实现，也可以使用开源的分布式计算框架，如Apache Spark等。
数据分析方面，可以使用机器学习算法和统计分析方法，对海量数据进行挖掘和分析。
同时，还需要建立数据可视化平台，以便用户能够直观地理解和利用分析结果。
五、安全与权限控制安全是大数据分析平台建设中需要高度关注的一个方面。
在搭建过程中，需要采取各种措施，如设置防火墙、加密数据传输、实施访问控制等，以确保平台的安全性。
大数据信息系统运行维护服务方案
大数据信息系统运行维护服务方案1. 背景随着大数据技术的不断发展和应用，大数据信息系统在企业中的重要性日益增加。
为保证大数据信息系统的正常运作，进行运行维护工作至关重要。
2. 目标本文档旨在制定一份全面而有效的大数据信息系统运行维护服务方案，确保系统的高效、稳定和安全运行。
3. 服务内容3.1 硬件设备维护- 定期检查和维护大数据信息系统的硬件设备，确保其正常工作。
- 进行硬件设备的升级和更换，保持系统的性能和可靠性。
- 配置和管理硬件设备的网络连接，确保数据的流畅传输。
3.2 数据管理与备份- 建立并维护数据存储和管理机制，确保数据的安全性和完整性。
- 定期进行数据备份，并保存在安全的地方，以应对数据丢失和灾难恢复的需要。
- 监测数据存储空间的使用情况，及时扩充容量以满足系统的需求。
3.3 系统性能管理- 监测和分析大数据信息系统的性能状况，及时发现和解决潜在问题。
- 优化系统配置和参数设置，提升系统的性能和响应速度。
- 进行系统性能测试和负载测试，以保证系统在高负载情况下的稳定运行。
3.4 安全管理- 设计并实施严格的安全策略和权限控制机制，保护大数据信息系统的安全性。
- 进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修补和防范系统安全威胁。
- 监测系统日志和异常事件，并进行及时的应对和处理。
3.5 运维文档管理- 编写详细的运维文档，包括系统架构、配置信息、操作手册等，用于指导运维人员的工作。
- 定期维护和更新运维文档，确保其与实际系统保持一致。
4. 运维团队本方案提供的运维服务由专业的团队负责，团队成员具备丰富的大数据信息系统运维经验和技能。
5. 服务流程本方案将按照以下流程执行运维服务：1. 收集系统运行数据和用户反馈。
2. 按照计划对系统进行维护和检查。
3. 分析系统运行数据和反馈信息，发现并解决问题。
4. 定期备份数据，保证数据的安全性。
5. 监测系统性能和安全状况，及时响应和处理异常事件。
6. 周期性地更新运维文档，以反映系统的最新状态。
云计算大数据平台安全运维方案
云计算大数据平台安全运维方案目录第一章现状与需求分析.............................................................................................4...1.1 总体现状分析...............................................................................................4...1.1.1 信息化现状 ......................................................................................................... 4..1.1.2 关键问题分析...................................................................................1 01.2 业务需求理解.............................................................................................12.1.2.1 开放的统计云数据平台...................................................................1 21.2.2 数据采集与拓展...............................................................................1 21.2.3 创新应用开发...................................................................................1 31.3 基础平台建设需求......................................................................................1 4 第二章总体架构设计...............................................................................................1 6.2.1 总体架构.....................................................................................................1 6.2.2 数据架构视图.............................................................................................1 7.2.3 创新的业务模式.........................................................................................1 7.第三章信息安全中心设计.......................................................................................1 8.3.1 统计云安全风险分析..................................................................................1 83.1.1 统计云环境面临的传统安全威胁................................................................. 1.83.1.2 统计云环境面临的新型安全威胁................................................................. 1.93.2 统计云安全建设方案..................................................................................4 53.2.1 IaaS层安全建设方案 (45)3.2.2 PaaS平台安全..................................................................................5 03.2.3 DaaS层安全建设方案.....................................................................5 83.2.4 SaaS层安全建设方案......................................................................6 13.2.5 安全服务中心建设方案...................................................................6 6 第四章运维监控中心设计.......................................................................................74.4.1 云计算中心运维服务方案 (74)4.1.1 运维服务体系建设说明...................................................................7 44.1.2 运维服务体系架构 (76)4.1.3 云计算中心运维服务内容...............................................................8 04.1.4 云计算中心监控方案和排障方法................................................................. 9.54.1.5 体系建设的效果分析.......................................................................9 7 4.2 系统迁移方案规划......................................................................................9 94.2.1 迁移原则..........................................................................................9 9.4.2.2 迁移步骤..........................................................................................9 9.第一章现状与需求分析1.1 总体现状分析1.1.1 信息化现状统计信息化是中国统计走向现代化的核心，是提高统计数据质量的关键，是中国统计更加规范统一的重要支撑。
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
cdh运维手册
cdh运维手册摘要：CDH运维手册概述I.简介A.CDH简介B.运维手册目的II.环境搭建A.硬件与环境要求B.软件安装与配置C.集群搭建与验证III.集群管理A.节点管理B.资源管理C.集群状态监控IV.数据存储与管理A.HDFS使用与维护B.Hive数据仓库C.HBase分布式数据库V.数据处理与计算A.MapReduce编程与调试B.Spark使用与优化C.实时计算框架VI.安全与权限管理A.用户与角色管理B.数据安全C.访问控制与审计VII.性能优化与调试A.性能监控B.存储优化C.查询优化VIII.故障排查与维护A.故障分类B.故障排查流程C.维护策略与实践IX.备份与恢复A.备份策略与实施B.数据恢复流程C.完整备份与增量备份X.最佳实践与推荐A.运维规范B.性能提升技巧C.运维案例分享正文：CDH运维手册是一份针对Cloudera Distribution of Hadoop（CDH）的运维指南。
本手册旨在帮助企业和个人更好地部署、管理、优化和维护CDH 平台，确保系统稳定、高效地运行。
一、简介1.1 CDH简介CDH是Cloudera公司推出的一款Hadoop发行版，包含了Hadoop的核心组件，如HDFS、MapReduce、Hive、HBase等。
相较于其他Hadoop 发行版，CDH更注重稳定性和安全性，适用于企业级大数据处理需求。
1.2 运维手册目的本手册为运维人员提供了一套完整的CDH平台运维知识体系，包括环境搭建、集群管理、数据存储与管理、数据处理与计算、安全与权限管理、性能优化与调试、故障排查与维护等内容，旨在提高运维效率，降低运维成本，确保系统安全稳定运行。
二、环境搭建2.1 硬件与环境要求详细介绍了CDH的硬件需求，包括服务器、存储、网络等方面的配置。
同时，还阐述了CDH对操作系统、JDK、Python等软件的环境要求。
2.2 软件安装与配置本章节介绍了如何在一台新服务器上安装CDH，包括下载、安装、配置等步骤。
cdh运维手册
cdh运维手册一、简介CDH是指Cloudera Distribution Including Apache Hadoop，是一个大数据分析平台。
本手册旨在提供有关CDH运维的详细指南，包括安装、配置、监控、故障排除等方面的内容。
二、安装与配置1. 硬件要求CDH运维需要一定的硬件要求。
建议服务器拥有至少8GB内存、4核处理器和100GB可用磁盘空间。
2. 操作系统要求CDH支持多种操作系统，如CentOS、Red Hat Enterprise Linux等。
确保所选操作系统符合CDH的要求。
3. 安装步骤a) 下载CDH软件包并解压。
b) 配置操作系统环境变量。
c) 启动CDH安装向导，并按照提示进行安装和配置。
确保正确设置Hadoop、Hive、HBase等组件。
4. 高可用性设置对于大规模的部署，建议配置CDH集群的高可用性（HA）。
HA 可确保在故障发生时服务的连续性。
详细的HA配置步骤请参考官方文档。
三、监控与维护1. 集群监控CDH集成了Cloudera Manager，提供了全面的集群监控功能。
通过Cloudera Manager，可以实时查看集群各组件的状态、资源使用情况等。
2. 日志管理CDH将各个组件的日志集中管理，方便运维人员进行故障排查。
通过Cloudera Manager的日志管理功能，可以快速定位和解决问题。
3. 故障排除a) 检查集群状态和组件运行状况，确认是否有异常。
b) 查看日志文件，寻找异常或错误信息。
c) 根据错误信息和文档进行问题诊断和解决。
四、性能优化1. 资源管理合理配置集群的资源管理机制，如YARN和Fair Scheduler，以充分利用集群资源。
2. 数据压缩对于大型数据集，可以考虑启用数据压缩来减少存储空间的占用和提高读写效率。
3. 数据分区对数据进行合理的分区可以提高查询效率。
根据数据特点和查询需求，选择合适的分区策略。
五、安全与权限管理1. 集群安全CDH提供了多种安全机制，如Kerberos认证、SSL加密等，用于保护集群的安全性。
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大数据平台运维手册目录1.简介 (1)1.1.大数据平台介绍 (1)1.2.大数据平台Manager介绍 (2)2.使用前的准备 (3)2.1.客户端硬件配置 (3)2.2.软件环境要求 (3)2.3.支持的浏览器 (3)3.系统检查 (4)3.1.管理员服务器IP，端口及账号权限检查 (4)3.2.管理员服务器空间检查 (4)4.开始集群管理 (5)4.1.TDH Manager的基本操作 (5)4.1.1.启动和停止TDH Manager (5)4.1.2.终止TDH Manager进程 (6)4.1.3.重启大数据平台-manager和agent (6)4.1.4.TDH Manager登入和登出 (6)4.1.5.TDH Manager语言选择 (7)4.1.6.TDH Manager用户信息登记和更新 (8)5.创建集群服务 (10)5.1.创建集群 (10)5.2.集群服务的添加、删除 (13)6.管理菜单 (17)6.1.节点管理 (17)6.1.1.添加节点 (18)6.2.用户管理 (22)6.2.1.管理用户 (23)6.2.2.管理用户组 (33)6.2.3.管理用户角色 (35)6.3.日志查询 (43)6.4.审计查询 (44)6.5.NTP管理 (45)6.6.许可证管理 (46)6.7.Guardian服务监控 (48)6.7.1.Guardian服务的角色 (49)6.7.2.Guardian服务的配置 (50)6.7.3.Guardian服务操作的监控 (51)6.8.备份与恢复 (51)7.Zookeeper的运维 (53)7.1.ZooKeeper服务的管理 (53)7.1.1.启动、停止、删除Zookeeper服务 (53)7.1.2.配置服务 (54)7.2.ZooKeeper服务的监控 (54)7.2.1.CPU使用监控 (54)7.2.2.ZooKeeper概要信息监控 (55)7.2.3.ZooKeeper服务历史监控 (56)7.2.4.ZooKeeper节点监控 (56)7.2.5.ZooKeeper统计信息监控 (56)7.3.ZooKeeper服务的配置 (58)7.3.1.配置ZooKeeper的角色 (58)7.3.2.修改ZooKeeper的配置 (62)7.3.3.Zookeeper的安全配置 (64)7.3.4.查看ZooKeeper操作 (64)8.HDFS的运维 (66)8.1.HDFS服务的管理 (66)8.1.1.启动、停止、删除HDFS服务 (66)8.1.2.配置服务 (67)8.2.HDFS服务的监控 (67)8.2.1.CPU使用监控 (67)8.2.2.HDFS概要信息监控 (68)8.2.3.HDFS服务历史监控 (69)8.2.4.HDFS节点监控 (69)8.2.5.HDFS统计信息监控 (70)8.3.HDFS服务的配置 (71)8.3.1.配置HDFS的角色 (71)8.3.2.修改HDFS的配置 (73)8.3.3.HDFS的安全配置 (75)8.3.4.查看HDFS操作 (76)8.3.5.HDFS的维护 (77)9.YARN的运维 (79)9.1.YARN服务的管理 (79)9.1.1.启动、停止、删除YARN服务 (79)9.1.2.配置服务 (80)9.2.YARN服务的监控 (80)9.2.1.CPU使用监控 (80)9.2.2.YARN概要信息监控 (81)9.2.3.YARN服务历史监控 (81)9.2.4.YARN节点监控 (82)9.2.5.YARN统计信息监控 (82)9.3.YARN服务的配置 (83)9.3.1.配置YARN的角色 (83)9.3.2.修改YARN的配置 (87)9.3.3.YARN的资源管理 (88)9.3.4.YARN的安全配置 (89)9.3.5.查看YARN操作 (90)10.Hyperbase的运维 (92)10.1.Hyperbase服务的管理 (92)10.1.1.启动、停止、删除Hyperbase服务 (92)10.1.2.配置服务 (93)10.2.Hyperbase服务的监控 (93)10.2.1.CPU使用监控 (93)10.2.2.Hyperbase概要信息监控 (94)10.2.3.Hyperbase服务历史监控 (94)10.2.4.Hyperbase节点监控 (94)10.2.5.Hyperbase统计信息监控 (95)10.3.Hyperbase服务的配置 (95)10.3.1.配置Hyperbase的角色 (95)10.3.2.修改Hyperbase的配置 (98)10.3.3.Hyperbase的安全配置 (100)10.3.4.查看Hyperbase操作 (101)11.Discover的运维 (102)11.1.Discover服务的管理 (102)11.1.1.启动、停止、删除Discover服务 (102)11.1.2.配置服务 (103)11.2.Discover服务的监控 (103)11.2.1.CPU使用监控 (103)11.2.2.Discover概要信息监控 (104)11.2.3.Discover服务历史监控 (105)11.2.4.Discover节点监控 (105)11.2.5.Discover统计信息监控 (105)11.3.Discover服务的配置 (106)11.3.1.配置Discover的角色 (106)11.3.2.修改Discover的配置 (107)11.3.3.Discover的资源分配 (109)11.3.4.Discover的安全配置 (110)11.3.5.查看Discover操作 (111)12.InceptorSQL的运维 (112)12.1.InceptorSQL服务的管理 (112)12.1.1.启动、停止、删除InceptorSQL服务 (112)12.1.2.配置服务 (113)12.2.InceptorSQL服务的监控 (113)12.2.1.CPU使用监控 (113)12.2.2.InceptorSQL概要信息监控 (114)12.2.3.InceptorSQL服务历史监控 (114)12.2.4.InceptorSQL节点监控 (114)12.2.5.InceptorSQL统计信息监控 (115)12.3.InceptorSQL服务的配置 (115)12.3.1.配置InceptorSQL的角色 (115)12.3.2.修改InceptorSQL的配置 (117)12.3.3.InceptorSQL的资源分配 (118)12.3.4.InceptorSQL的安全配置 (119)12.3.5.查看InceptorSQL操作 (119)12.3.6.查看Holodesk (120)12.3.7.InceptorSQL 客户端的下载 (120)13.Stream的运维 (122)13.1.Stream服务的管理 (122)13.1.1.启动、停止、删除Stream服务 (122)13.1.2.配置服务 (123)13.2.Stream服务的监控 (123)13.2.1.CPU使用监控 (123)13.2.2.Stream概要信息监控 (124)13.2.3.Stream服务历史监控 (124)13.2.4.Stream节点监控 (125)13.2.5.Stream统计信息监控 (125)13.3.Stream服务的配置 (126)13.3.1.配置Stream的角色 (126)13.3.2.修改Stream的配置 (127)13.3.3.Stream的资源分配 (129)13.3.4.查看Stream操作 (129)14.Kafka的运维 (130)14.1.Kafka服务的管理 (130)14.1.1.启动、停止、删除Kafka服务 (130)14.1.2.配置服务 (131)14.2.Kafka服务的监控 (131)14.2.1.CPU使用监控 (131)14.2.2.Kafka概要信息监控 (132)14.2.3.Kafka服务历史监控 (132)14.2.4.Kafka节点监控 (132)14.2.5.Kafka统计信息监控 (133)14.3.Kafka服务的配置 (134)14.3.1.配置Kafka的角色 (134)14.3.2.修改Kafka的配置 (135)14.3.3.Kafka的安全配置 (136)14.3.4.查看Kafka操作 (137)15.Oozie的运维 (138)15.1.Oozie服务的管理 (138)15.1.1.启动、停止、删除Oozie服务 (138)15.1.2.配置服务 (139)15.2.Oozie服务的配置 (139)15.2.1.配置Oozie的角色 (139)15.2.2.修改Oozie的配置 (140)15.2.3.查看Oozie操作 (141)16.Sqoop的运维 (142)16.1.Sqoop服务的管理 (142)16.1.1.启动、停止、删除Sqoop服务 (142)16.1.2.配置服务 (143)16.2.Sqoop服务的配置 (143)16.2.1.配置Sqoop的角色 (143)16.2.2.修改Sqoop的配置 (144)16.2.3.查看Sqoop操作 (145)17.HUE的运维 (146)17.1.HUE服务的管理 (146)17.1.1.启动、停止、删除HUE服务 (146)17.1.2.配置服务 (147)17.2.HUE服务的配置 (147)17.2.1.配置HUE的角色 (147)17.2.2.修改HUE的配置 (148)17.2.3.查看HUE操作 (150)18.Elasticsearch的运维 (151)18.1.Elasticsearch服务的管理 (151)18.1.1.启动、停止、删除Elasticsearch服务 (151)18.1.2.配置服务 (152)18.2.Elasticsearch服务的配置 (152)18.2.1.配置Elasticsearch的角色 (152)18.2.2.修改Elasticsearch的配置 (153)18.2.3.查看Elasticsearch操作 (154)19.系统监控 (156)19.1.TDH Manager状态监控 (156)19.2.TDH Manager热点图监控 (156)19.3.TDH Manager警报 (158)19.4.TDH Manager操作 (159)20.升级工具的使用 (160)20.1.升级前的准备 (160)20.2.开始升级 (165)20.3.升级失败的回滚 (167)20.4.升级常见错误 (167)21.运维基本说明 (168)21.1.Zookeeper (168)21.1.1. 日志 (168)21.1.2. 启动停止 (168)21.2.HDFS (168)21.2.1. 日志 (168)21.2.2. 启动停止 (168)21.3.YARN (169)21.3.1. 日志 (169)21.3.2. 启动停止 (169)21.4.Hyperbase (170)21.4.1. 日志 (170)21.4.2. 启动停止 (170)21.5.Inceptor (170)21.5.1. 日志 (170)21.5.2. 启动停止 (170)术语表 (173)范例清单6.1.创建用户 (24)6.2.授予用户Alice在InceptorSQL1中创建数据库的权限 (28)6.3.授予用户Alice在InceptorSQL1中对某个数据库的权限 (29)6.4.授予用户Alice在InceptorSQL1中对某张表的权限 (31)6.5.添加用户组 (34)6.6.创建角色 (36)6.7.授予角色sales在InceptorSQL1中创建数据库的权限 (40)6.8.授予角色sales在InceptorSQL1中对某个数据库的权限 (40)6.9.授予角色sales在InceptorSQL1中对某张表的权限 (42)1.简介1.1.大数据平台介绍大数据平台（简称TDH）是国内首个全面支持Spark和SQL2003语言解析的Hadoop商业发行版，也是国内落地案例最多的商业版本，是国内外领先的高性能平台，比开源基于HadoopMapReduce计算框架的版本快10x~100x倍。