cdh数据存储策略
从CDH和HDP到CDP看大数据平台架构的演进
从CDH和HDP到CDP看大数据平台架构的演进近年来，随着大数据技术的快速发展，大数据平台架构也经历了多次演进。
本文将从CDH和HDP这两个代表性的大数据平台产品，再到CDP这种全新的架构，来探讨大数据平台架构的发展脉络。
一、CDH和HDP的出现CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）和HDP （Hortonworks Data Platform）是业内最早出现的两种大数据平台产品。
它们的出现可以追溯到大数据技术初期，主要基于Apache Hadoop生态系统。
首先，CDH和HDP基于分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System），可以高效地存储和管理海量数据。
同时，它们还具备了处理大数据的计算框架MapReduce，使得用户可以方便地进行数据分析和处理。
其次，CDH和HDP还包含了其他一些核心组件，如HBase、Hive和Pig等。
这些组件能够满足用户在实际应用中的不同需求，从而构建出完整的大数据处理和分析平台。
然而，随着大数据技术的不断发展和用户需求的不断增加，CDH和HDP在某些方面已经显现出一些不足之处，这也推动了大数据平台架构的演进。
二、大数据平台的演进：从CDH和HDP到CDPCDP（Cloudera Data Platform）是近年来新兴的大数据平台架构，它对传统的CDH和HDP进行了全面升级和优化。
首先，CDP将传统的HDFS分布式文件系统升级为CDS（Cloudera Data Storage）。
相比于HDFS，CDS具有更高的可靠性和扩展性，能够更好地应对大规模数据存储和管理的需求。
其次，CDP引入了SDX（Shared Data Experience）的概念。
SDX能够提供统一的数据安全和管理，确保数据在不同的组件和应用之间的一致性和可靠性。
这一点在多租户环境下特别重要，可以减少管理工作的复杂性。
cdh 多个节点的磁盘挂载路径不一致
cdh 多个节点的磁盘挂载路径不一致
摘要：
1.介绍cdh 的多个节点磁盘挂载路径不一致的问题
2.探讨解决这个问题的方法
3.总结解决方法的效果和建议
正文：
在分布式存储系统中，cdh 是一种常见的架构，它通过多个节点的协作来提供数据存储和处理服务。
然而，当多个节点的磁盘挂载路径不一致时，就会引发一系列问题，如数据同步困难，节点间的数据共享无法实现，甚至可能导致系统崩溃。
为了解决这个问题，我们可以从以下几个方面入手。
首先，可以通过配置文件来统一设置磁盘挂载路径。
在每个节点的配置文件中，都设置相同的磁盘挂载路径，这样就可以保证所有节点的磁盘挂载路径一致。
其次，可以通过脚本来检查和修改磁盘挂载路径。
在每个节点上运行一个脚本，检查当前的磁盘挂载路径是否与配置文件中的一致，如果不一致，则修改为配置文件中的路径。
最后，可以通过监控系统来实时监控磁盘挂载路径的状态，一旦发现磁盘挂载路径不一致，就立即进行调整。
以上方法都可以有效地解决cdh 多个节点磁盘挂载路径不一致的问题，但是每种方法都有其适用的场景和优缺点。
例如，配置文件的方法适用于所有节点的磁盘挂载路径都相同的情况，但如果节点的磁盘挂载路径需要根据实际情况进行调整，则需要使用脚本或者监控系统的方法。
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。
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。
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。
数据仓库数据存储策略
数据仓库数据存储策略数据仓库是指在企业中集成和存储各种数据的一个系统。
为了保证数据仓库的高效性和可靠性，需要采用一些存储策略来管理数据。
本文将介绍几种常见的数据仓库数据存储策略。
一、表分区策略表分区是将表按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括按日期、按地区、按业务等。
表分区可以提高查询效率，减少IO开销，并且可以方便地进行数据维护和管理。
二、列存储策略传统的关系型数据库采用的是行存储方式，即将一行数据存储在一起。
而列存储则是将同一列的数据存储在一起。
列存储可以提高查询效率，特别是在需要进行聚合计算或者只查询部分列的情况下。
三、压缩策略数据仓库中的数据量通常很大，为了减少存储空间和提高查询效率，需要采用压缩策略。
常见的压缩策略包括字典压缩、位图压缩、哈弗曼压缩等。
通过压缩可以减少存储空间的占用，并且可以减少IO 开销，提高查询效率。
四、索引策略索引是提高查询效率的重要手段，可以加快数据的访问速度。
在数据仓库中，常用的索引策略包括B树索引、位图索引、散列索引等。
不同的索引策略适用于不同的查询场景，需要根据实际情况进行选择。
五、数据分区策略数据分区是将数据按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括水平分区和垂直分区。
水平分区是将同一表中的不同行按照某个条件进行分割，垂直分区是将同一表中的不同列按照某个条件进行分割。
数据分区可以提高查询效率，并且可以方便地进行数据维护和管理。
六、备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，需要采用备份策略来定期备份数据。
常见的备份策略包括完全备份、增量备份、差异备份等。
完全备份是将整个数据库备份，增量备份是将数据库中自上次备份以来发生变化的部分备份，差异备份是将数据库中自上次完全备份以来发生变化的部分备份。
通过备份可以保证数据的安全性，并且可以方便地进行数据恢复。
七、数据清理策略数据仓库中的数据量通常很大，为了保证查询效率和存储空间的合理利用，需要定期进行数据清理。
cdh bdr原理
cdh bdr原理CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop) 和BDR (Backup and Disaster Recovery) 是两个关键的概念，它们在大数据领域扮演着重要的角色。
本文将介绍CDH和BDR的原理以及它们在大数据环境中的应用。
CDH是一个基于Apache Hadoop的分布式数据处理平台。
它提供了一套完整的工具和服务，用于存储、处理和分析大规模数据。
CDH 的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、YARN和MapReduce，以及多个关键的Hadoop生态系统项目，如Hive、Impala和Spark等。
CDH通过将这些组件整合在一起，为用户提供了一个高度可靠和高效的大数据处理平台。
CDH的核心原理是将大数据分布式存储在Hadoop集群中的HDFS 上。
HDFS将数据分割成多个数据块，并将这些数据块分布在整个集群中的多个节点上。
这种分布式存储方式具有高可靠性和可扩展性，可以容纳海量数据。
同时，CDH还提供了YARN和MapReduce 等计算框架，可以在集群中对存储在HDFS上的数据进行高效的分布式计算和处理。
然而，由于大数据的特性，数据的备份和灾难恢复变得尤为重要。
这就是BDR的作用。
BDR是一种备份和灾难恢复的解决方案，用于保护CDH集群中的数据免受硬件故障、自然灾害和人为错误的影响。
BDR通过定期将数据从主集群复制到备份集群，确保数据的安全性和可用性。
BDR的原理是基于数据复制和数据同步。
它使用CDH的复制功能将数据从主集群中的HDFS复制到备份集群中的HDFS。
复制过程可以在不同的时间间隔内进行，以满足不同的需求。
数据同步确保备份集群中的数据与主集群中的数据保持一致，这样在主集群发生故障时，可以快速切换到备份集群，以实现灾难恢复。
CDH和BDR的应用非常广泛。
在大数据分析和处理的场景中，CDH 提供了一个强大的平台，可以处理各种类型和规模的数据。
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3.CDH的功能三、CDH的安装与配置1.安装环境准备2.安装过程详解3.配置CDH四、CDH的运维管理1.监控CDH2.维护CDH3.备份与恢复CDH五、CDH的常见问题及解决方法六、CDH的安全策略七、CDH的优化与调优八、总结与展望正文：一、前言随着大数据时代的到来，数据处理和存储的需求日益增长。
Cloudera Data Platform（CDH）是一个开源的、完整的、高度可扩展的大数据平台，为企业提供了数据采集、存储、处理、分析和应用等功能。
为了帮助用户更好地使用CDH，本文将详细介绍CDH的运维管理方法。
二、CDH概述1.CDH的定义Cloudera Data Platform（CDH）是Cloudera公司推出的一款大数据平台，它包含了Hadoop、Hive、HBase、Spark等众多大数据组件，为用户提供了一整套大数据解决方案。
2.CDH的组成CDH主要由以下几个组件构成：（1）Hadoop：分布式存储和计算框架（2）Hive：数据仓库工具（3）HBase：分布式NoSQL数据库（4）Spark：大规模数据处理框架（5）其他组件：如Impala、Presto、Sentry等3.CDH的功能CDH提供了数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等功能，适用于企业级大数据应用场景。
三、CDH的安装与配置1.安装环境准备（1）硬件环境：CPU、内存、磁盘空间等（2）软件环境：操作系统、Java等2.安装过程详解（1）下载CDH安装包（2）解压安装包（3）配置CDH（4）启动CDH服务（5）验证CDH安装成功3.配置CDH（1）配置Hadoop（2）配置Hive（3）配置HBase（4）配置其他组件四、CDH的运维管理1.监控CDH（1）性能监控（2）状态监控（3）日志监控2.维护CDH（1）升级CDH组件（2）优化CDH配置（3）处理故障3.备份与恢复CDH（1）备份策略（2）备份工具（3）恢复过程五、CDH的常见问题及解决方法1.Hadoop组件问题2.Hive组件问题3.HBase组件问题4.Spark组件问题六、CDH的安全策略1.访问控制2.数据加密3.审计与日志4.安全组件七、CDH的优化与调优1.Hadoop性能优化2.Hive性能优化3.HBase性能优化4.Spark性能优化八、总结与展望本文详细介绍了CDH的运维管理方法，包括安装与配置、监控与维护、备份与恢复、安全策略以及优化与调优等内容，希望对CDH用户有所帮助。
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cdh数据存储策略
CDH数据存储策略
CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是一种开源的大数据处理平台，它基于Apache Hadoop构建而成。
在CDH中，数据存储策略起着至关重要的作用，它决定了数据在集群中的存储方式和数据访问的效率。
本文将介绍CDH中常用的数据存储策略，并分析其优缺点。
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）
HDFS是CDH的默认存储策略，它将数据分散存储在集群中的多个节点上。
HDFS采用了数据冗余和副本机制，确保数据的可靠性和高可用性。
HDFS适用于大规模数据的批量读写，但对于小文件的存储效率较低。
2. HBase
HBase是CDH中的一种分布式NoSQL数据库，它基于HDFS构建而成。
HBase适用于需要快速读写和随机访问的数据场景，如实时分析和实时计算。
HBase的数据以列族的形式存储，可以根据需要进行灵活的扩展和压缩。
3. Hive
Hive是CDH中的一种数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到HDFS上，并提供类似于SQL的查询语言。
Hive适用于离线数据处
理和数据分析，它可以通过将数据转化为表格形式来提高数据的查询效率。
4. Impala
Impala是CDH中的一种高性能SQL查询引擎，它可以直接在HDFS上执行交互式SQL查询。
Impala适用于需要实时响应和低延迟的查询场景，它通过将数据存储在列式存储中来提高查询效率。
5. Spark
Spark是CDH中的一种分布式计算框架，它可以在内存中进行高速计算。
Spark适用于需要快速处理和分析大规模数据的场景，它可以将数据存储在分布式内存中，以提高计算性能。
除了以上几种常用的数据存储策略外，CDH还支持其他一些存储引擎和数据格式，如Kudu、Parquet、Avro等。
这些存储引擎和数据格式在不同的场景下具有不同的优势。
在选择CDH数据存储策略时，需要根据具体的业务需求和数据特点进行权衡。
如果需要进行实时计算和查询，可以选择HBase、Impala或Spark；如果需要进行离线数据处理和分析，可以选择Hive或Spark；如果需要保证数据的可靠性和高可用性，可以选择HDFS。
此外，还可以根据数据的大小、结构和访问模式等因素进行选择。
CDH提供了多种数据存储策略，可以根据不同的需求选择合适的策略。
正确选择和配置数据存储策略将直接影响到数据的处理效率和性能。
因此，在进行数据存储策略的选择时，需要充分考虑业务需求和数据特点，以达到最佳的存储和访问效果。