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| IP | 操作系统 | 联网 |
|---|---|---|
| 10.191.15.15 | Centos 7.4 | 离网 |
| 10.191.15.16 | Centos 7.4 | 离网 |
| 10.191.15.17 | Centos 7.4 | 离网 |
| 10.191.15.18 | Centos 7.4 | 离网 |
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参考 https://blog.csdn.net/ly8951677/article/details/124152987 ----配置hive运行引擎 在/etc/hive/conf/hive-site.xml中修改如下： hive.execution.engine mr–tez 或者运行代码的时候： 如果内存不够：可以修改如下参数设置 在配置文件设置后，如果集群重启会把配置的恢复，需要再CDH界面配置：
1、商品上架时：search-service新增商品到elasticsearch 2、商品下架时：search-service删除elasticsearch中的商品 数据同步是希望，当我们商品修改了数据库中的商品信息，索引库中的信息也会跟着改。在微服务中数据库和索引库是在两个不同的服务中。如果，商品的服务，向es的服务中
目录 一：下载Flink,并制作parcel包 1.相关资源下载 2. 修改配置 准备工作一： 准备工作二： 3. 开始build 二：开始在CDH页面分发激活 三：CDH添加Flink-yarn 服务 四：启动不起来的问题解决 五：CDH6.3.2集群集成zookeeper3.6.3 六：重新适配Flink服务 环境说明: cdh版本:cdh6.3.2 组件版本信
作者：楼高 Ranger是支持审计功能的，安装时可以选择审计数据保存的位置，默认支持Solr和HDFS。HDFS的配置比较简单，这里就不赘述了，我们这里使用Ambari默认自带的Solr保存审计日志，下面部署Solr： 选择Infra Solr add service 在ambari中solr是Infra Solr 可以导出配置信息 更多技术信息
使用CDH6.3.2安装了hadoop集群，但是CDH不支持flink的安装，网上有CDH集成flink的文章，大都比较麻烦；但其实我们只需要把flink的作业提交到yarn集群即可，接下来以CDH yarn为基础，flink on yarn模式的配置步骤。 一、部署flink 1、下载解压 官方下载地址：Downloads | Apache Flink 注意：CD
1、一定要注意编译环境的配置 2、下载连接 3、安装直接解压，到/opt/softwear/文件夹 4、配置环境变量 5、更改相关配置文件 一定注意下面的修改配置 6、修改mvn地址 6.1、如果编译报错栈已经满了修改如下 7、更改 scala版本 8、执行脚本编译 9、打包完在/opt/softwear/spark-3.3.1 有一
一.环境描述 spark提交job到yarn报错，业务代码比较简单，通过接口调用获取数据，将数据通过sparksql将数据写入hive中，尝试各种替换hadoop版本，最后拿下 1.hadoop环境 2.项目 pom.xml 3.项目集群提交报错 at org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.SessionCatalog.lookupRelation(SessionCatalog
前言：为实现基于数据湖的流批一体，采用业内主流技术栈hudi、flink、CDH（hive、spark）。flink使用sql client与hive的catalog打通，可以与hive共享元数据，使用sql client可操作hive中的表，实现批流一体；flink与hudi集成可以实现数据实时入湖；hudi与hive集成可以实现湖仓一体，用flink实
Flink On Yarn任务启动 CDH：6.3.2 Flink：1.13.2 Hadoop：3.0.0 在使用FLink on Yarn调度过程中，发现taskmanager总是分配在集中的几个节点上，集群有11个节点，但每个任务启动，只用到两三个节点，导致这几台服务器负载过高，其他节点又比较空闲。 1、yarn.scheduler.fair.assignmultiple 2、yarn.s
Zookeeper（动物管理员）是一个开源的分布式协调服务，目前由Apache进行维护。 MQ概念 MQ（消息队列）是一种应用程序之间的通信方法，应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）通信，而无须专用连接。 MQ是一种先进先出的数据结构，是指把要传输的数据（消
