GoFastX的博客

1、首先要确保/usr/lib/hive/lib下HBase的jar包的版本要和实际环境中HBase的版本一致，需要用/usr/lib/hbase/li/目录下得jar包做软连接，如下： ln -s /usr/lib/hbase/lib/hbase-client-1.0.0-cdh5.4.3.jar /usr/lib/hive/lib/hbase-client.jar ln -s /usr

1、HBase作为一种kv数据库，能够很好的面对高吞吐率的在线数据读写服务，尤其是写操作，但是在非rowkey多条件查询、数据分析、统计等场景下，HBase表现的就不是很好了，这些场景下就比较适合来用MapReduce来计算。 2、应用场景 假设有一张HBase表article,它有一列是数据来源source，现在需要统计不同来源的文章数量(数据行数)，对于这样的简单统计需求，可以利用MapR

部署安装： 1. 说明 Solr5内置了Jetty服务，所以不用安装部署到Tomcat了。以下每步操作除了特殊说明外默认在集群中每个节点都需要操作, 操作的用户为root。   2. 修改系统配置 修改hosts文件，加入各主机IP和主机名的映射; # vim /etc/hosts 开放相应端口或者直接关闭防火墙。 # service iptables stop # chkcon

1. 概述 在使用UDH 过程中，难免需要开发M apReduce 程序，本文介绍如何搭建基于Eclipse的UDH MapReduce的开发环境。 2. 准备 UDH集群： 这个可以是已经搭建好的远端UDH集群，也可以是本地伪集群，本文就以使用远端UDH集群为例进行说明。 客户端开发环境： Eclipse+JDK1.7(JDK1.8) 3. Maven Projec

1、从官网下载2.1.0版本的Spark，spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz； 2、拷贝都集群中各个节点，解压到特定目录下； 3、启master服务: # ./sbin/start-master.sh  master服务启来之后可以看到master的URL地址(或者在日志中查看) spark://Spark01:7077 4、启所

Storm Bolt中通过rJava调用R脚本时，需要配置本地的R环境及修改Storm的环境。 1、本地R配置 系统安装R语言, HDP-UTILS中提供R的安装包，将这些包配置本地yum源 # yum install R 重新配置R的java环境变量 # R CMD javareconf 进入R中安装rJava或者本地安装 # R CMD INSTALL rJa