CDH或者大数据平台提交Spark任务shell方式

本文介绍如何在Spark任务提交中配置Kerberos认证,包括使用特定的用户名、密钥表路径、主类、资源管理器类型、部署模式等参数。同时,详细展示了如何设置执行器数量、内存大小、核心数以及队列名称和附加JAR包。

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##增加Kerberos认证,使用xxx.keytabl秘钥
spark-submit --principal yong_hu_ming@xxx.COM \
    --keytab yong_hu_ming.keytab \
    --class com.xx.compute.Job20200525 \
    --master yarn \
    --deploy-mode cluster \
    --num-executors   90 \
    --driver-memory 7g \
    --executor-memory 7g \
    --executor-cores 4 \
    --queue thequeue \
    --jars mysql-connector-java-5.1.39.jar \

 

<think>嗯,用户问的是开发大数据平台需要掌握哪些技术。首先,我需要明确大数据平台的基本架构和组成部分。大数据平台通常包括数据采集、存储、处理、分析、可视化和运维等环节。每个环节都有不同的技术栈,可能需要逐一列举。 数据采集方面,用户可能需要了解各种数据源的接入方式,比如日志收集工具Flume和Logstash,消息队列Kafka,还有数据库同步工具Sqoop和Canal。这些都是常见的数据采集技术,必须提到。 接下来是存储层。分布式文件系统HDFS和对象存储如S3是基础,另外NoSQL数据库比如HBase、Cassandra,还有NewSQL如ClickHouse,这些都是存储大数据的关键技术。需要区分不同的存储方案适用的场景,比如HDFS适合批处理,而HBase适合实时查询。 数据处理部分分为批处理和流处理。批处理的话,Hadoop MapReduce虽然老旧但仍有应用,Spark更高效,应该重点介绍。流处理方面,Flink和Spark Streaming是主流,需要强调它们的低延迟特性。 资源管理和调度系统也不可少,YARN和Kubernetes是核心,特别是现在云原生趋势下,Kubernetes的重要性在增加。 数据分析工具如Hive、Spark SQL、Presto和OLAP引擎如Doris,这些都是用户进行数据查询和分析必须掌握的。机器学习框架比如TensorFlow和PyTorch可能也是需要的,尤其是如果平台要支持AI应用。 数据可视化方面,Tableau、Power BI和Superset都是常用工具,需要简单提及。数据治理包括元数据管理、数据质量、血缘分析等,工具如Atlas、Griffin、DataHub,这部分用户可能容易忽略,但很重要。 运维监控方面,集群管理工具Ambari和Cloudera Manager,监控工具Prometheus和Zabbix,还有日志系统ELK,这些都是保证平台稳定运行的关键。 安全和权限管理,Kerberos认证、Ranger和Sentry,以及数据加密技术,必须提到,尤其是合规性要求高的场景。 云原生技术现在越来越重要,比如在Kubernetes上运行Spark或Flink,还有服务网格Istio,这些可能对构建弹性架构有帮助。 最后,实时数仓和湖仓一体是趋势,比如Iceberg、Hudi、Delta Lake,还有实时数仓方案,应该涵盖。此外,编程语言如Java、Scala、Python,以及基本的算法和数据结构知识也是基础。 需要确保结构清晰,分点说明,每个部分的技术要简明扼要,同时结合应用场景,让用户了解为什么需要这些技术。可能用户是刚开始规划大数据平台,需要全面的技术栈概览,所以不仅要列出技术,还要解释它们的作用和联系。另外,注意使用中文,避免专业术语过多导致理解困难,必要时给出例子或场景说明。</think>开发一个大数据平台需要掌握的技术栈可分为以下核心模块,我将从底层到上层逐步梳理关键技术和应用场景: ### 一、数据采集与传输 1. **日志/文件采集** - Flume(高可靠日志收集) - Logstash(ELK栈中的数据管道) - Filebeat(轻量级日志传输) 2. **消息队列** - Kafka(高吞吐分布式消息系统,核心用于实时数据流缓冲) - Pulsar(云原生消息系统,支持多租户和分层存储) 3. **数据库同步** - Sqoop(Hadoop与传统数据库间批量传输) - Canal(MySQL binlog实时订阅) - Debezium(变更数据捕获CDC工具) ### 二、数据存储层 1. **分布式文件系统** - HDFS(Hadoop核心存储,适合冷数据) - OSS/S3(云对象存储,成本低扩展性强) 2. **NoSQL数据库** - HBase(列式存储,强一致随机读写) - Cassandra(去中心化架构,高可用写入) - MongoDB(文档型数据库,灵活Schema) 3. **NewSQL与OLAP引擎** - ClickHouse(列式OLAP,亚秒级响应) - Doris(MPP架构,支持高并发查询) - TiDB(HTAP混合事务分析处理) ### 三、数据处理与计算 1. **批处理框架** - MapReduce(经典批处理模型) - Spark(内存计算,DAG优化,支持SQL/流处理) ```python # Spark示例:WordCount text_file = sc.textFile("hdfs://...") counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) ``` 2. **流式计算** - Flink(事件时间处理、精确一次语义) - Spark Structured Streaming(微批处理模式) ```java // Flink流处理示例 DataStream<String> text = env.socketTextStream(host, port); DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = text .flatMap(new Tokenizer()) .keyBy(0).sum(1); ``` 3. **资源调度** - YARN(Hadoop生态资源管理) - Kubernetes(容器化部署,云原生场景) - Mesos(混合负载调度) ### 四、数据查询与分析 1. **SQL引擎** - Hive(基于MapReduce的类SQL查询) - Presto(多数据源联邦查询) - Trino(Presto分支,性能优化) 2. **OLAP多维分析** - Kylin(预计算立方体模型) - Druid(时序数据高效聚合) - StarRocks(向量化执行引擎) ### 五、数据治理与安全 1. **元数据管理** - Atlas(数据血缘追踪) - DataHub(现代元数据目录) 2. **数据质量** - Griffin(数据质量监控) - Great Expectations(数据校验框架) 3. **安全控制** - Ranger(细粒度权限管理) - Kerberos(网络认证协议) - TLS/SSL(数据传输加密) ### 六、运维监控体系 1. **集群监控** - Prometheus(时序数据库+告警) - Grafana(可视化仪表盘) - Zabbix(基础设施监控) 2. **日志管理** - ELK Stack(Elasticsearch+Logstash+Kibana) - Loki(轻量级日志聚合) ### 七、云原生与前沿技术 1. **Serverless架构** - AWS Glue(无服务器ETL) - Snowflake(云原生数仓) 2. **湖仓一体** - Delta Lake(ACID事务支持) - Iceberg(隐藏分区优化) - Hudi(增量更新处理) 3. **机器学习集成** - MLflow(实验跟踪) - Kubeflow(K8s机器学习编排) ### 学习路径建议 1. **基础阶段** - 掌握Linux操作和Shell脚本 - 学习Java/Scala/Python中至少一门语言 - 理解分布式系统基础(CAP定理、一致性协议) 2. **进阶实践** - 从Hadoop单机伪分布式部署开始 - 使用Docker搭建多节点集群环境 - 实现端到端数据管道(如Kafka→Flink→HBase→Presto) 3. **生产级优化** - 研究Shuffle优化(Spark/Flink性能调优) - 实践资源隔离方案(YARN队列/K8s命名空间) - 设计灾备方案(跨机房复制、蓝绿部署) > 注意:技术选型需结合具体场景,如实时风控场景优先考虑Flink+ClickHouse组合,而离线报表场景可能更适合Hive+Spark。建议从开源社区版本起步,逐步扩展到企业级解决方案(如CDH/TDH)。
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