Hive高可用性部署及管理

AI天才研究院

已于 2023-09-15 14:59:14 修改

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分类专栏： Python实战 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构文章标签：大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计

于 2023-09-15 12:42:19 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132899705

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本文详细介绍了在Hadoop生态系统中，Hive的高可用性部署及管理，包括Hadoop的分布式计算框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hive和HiveQL的基本概念。文章重点讲述了Zookeeper在Hadoop HA中的作用，以及配置Zookeeper集群和NameNode HA的具体步骤，为大数据环境下的高可用性提供了指导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着企业对数据的需求越来越多、应用系统复杂度越来越高、数据量越来越大、业务规模越来越大、成本逐渐上升，传统数据仓库技术的部署越来越依赖于集群架构和资源，但同时也越来越受到“单点故障”、“脑裂”、“主备失效”等问题的困扰。Hadoop生态圈提供了一个比较完善的分布式计算框架，在实现数据分析、机器学习等场景中发挥着不可替代的作用。Hive作为Hadoop生态中非常重要的一部分，不仅可以用来进行复杂的数据查询，还可以通过MapReduce或者Spark等计算引擎将查询结果集转化为可视化、报表等形式。因此，对于大型数据仓库的高可用部署及维护，在Hadoop生态里也是至关重要的。这篇文章将会从分布式计算框架的整体架构出发，讲述Hive的部署方式、集群规划、运行原理以及维护方法。

2.基本概念术语说明

Ⅰ．分布式计算框架

Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源的分布式计算框架，其包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两种基础服务，并通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）提供资源调度。除此之外，Hadoop还提供了Spark、Storm等大数据处理框架。

Ⅱ．HDFS（Hadoop Distributed Fi