Cloudera Certified Associate Administrator案例之Install篇

Cloudera集群管理实战
本文详细介绍Cloudera Manager在企业级Hadoop集群管理中的应用,包括创建主机模板、角色组,新节点加入及节点移除等关键操作,助力高效集群运维。

     Cloudera Certified Associate Administrator案例之Install

                                      作者:尹正杰

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一.创建主机模板(为了给主机套用,说白了就是给新加入集群的节点提前分配好角色)

问题描述:
  公司新购了一批机器,准备扩充DataNode节点。你决定用CM的host template功能来为新机器配置DataNode通用的服务。新节点需要作为HDFS和YARN的工作节点,因此模板的设计如下:
    名称:Temp1
    HDFS roles:Datanode
    YARN roles:NodeManager
   要求需要套用HDFS和YARN的Default Group的配置

解决方案:
  在企业级实战中,集群扩容时常见且重要的操作,如果手工一台一台操作,不仅效率地下,而且容易出错。
  CM提供了多种机制来简化扩容操作,其中host template就是其中重要的一种,通过该特性,可以大大简化工作节点的配置(对于管理节点,工具节点,边缘节点,如果有多台配置完全一样,也可以使用该特性来扩容),如Datanode,Nodemanager,Kafka Broker等。

1>.点击主机,选择"主机模板"

2>.点击创建

3>.自定义模板名称并选择对应的角色和组

4>.创建成功

 

 

二.创建角色组

问题描述:
  公司新购了一批机器,准备扩充DataNode节点。然而,新机器的硬件配置和旧机器有一些差异。你决定为旧机器创建一个角色组,设置合适的配置。新机器继续使用默认的组(Default Group)的配置,就如前面我们配置的模板一样。新角色组的需求为:
    命名为DN1,先继承默认的角色组的配置,并使用旧机器套用DN1的配置。然后要变更一些参数,DN1的Default Group的DataNode Volume Choosing Policy参数都必须设置为Avaliable Space。
    Default Group的Available Space Policy Balanced Preference参数需要设置为0.85,DN1的Available Space Policy Balanced Preference参数设置为0.8。
解决方案:
  异构集群是Hadoop运维中比较棘手的一个问题,因此我们推荐大家在新建集群时尽量使用相同的硬件(工作节点)以避免各种麻烦。但现实中由于企业规划不佳,采购限制等诸多原因,很可能出现异构的情况,因此我们需要具备一定的应对能力。

1>.使用正确的用户名密码登录CM界面,点击hdfs服务

2>.进入HDFS服务管理界面后,点击"配置",再点击"角色组"

3>.点击"创建"按钮来创建一个自定义的角色组

4>.编辑角色组信息

5>.查看Datanode默认组的节点信息

6>.如下图所示,点击“移至另一个角色组”

7>.点击"移动"

8>.默认角色组已经移动到咱们刚刚新建的dn1角色组,但需要重启才能生效,我们不着急重启,继续看下一步操作。

 

9>.搜索关键字"DataNode Volume Choosing Policy"

10>.搜索关键字“Available Space Policy Balanced Preference”

11>.做完上述操作后,我们需要重启HDFS集群,使得配置生效

 

 

三.将新节点加入集群

问题描述:
    正式地将新节点加入集群。我们需要将node107.yinzhengjie.org.cn这个节点加入CM的托管,并套用Temp1这个主机模板从而加入集群。

解决方案:
  在实践中集群扩容,损坏硬件更换时都设计到这个操作,因此也要熟练掌握。

我们假设将要加入集群的主机已经配置好环境并启动Cloudera Manager Agent进程,详情请参考:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/articles/11019525.html

1>.点击“所有主机”

2>.点击"向集群添加新主机"

3>.进入"添加主机向导"

4>.为CDH集群安装指定主机

5>.等待主机激活完毕后,点击"继续"

6>.点击继续 

7>. 选择咱们之前创建的主机模板(您选中的模板有对应的角色,而新加入的节点将来就会继承该主机模板的角色)

8>.等待集群重启完毕

9>.主机扩展成功(需要注意的是,如果在第7步骤没有选择对应的主机模板也没事,只要agent成功加入集群后,我们选中相应的节点并点击下图的"已选定操作",选择"应用主机模板"选项就有对应的你之前创建的模板供你选择,选择主机模板后别忘记顺便勾选"应用主机模板后部署客户端配置并启动新创建的角色。"属性)

 

四.移除CDH集群的节点

1>.点击"主机",选择"所有主机"

2>.勾选需要下线的主机

3>.我们点击"已选定的操作"(英文为"Actions for Selected "),选择"Begin Maintenance"(表示进入维护模式,进入维护模式会听到该主机的服务)

4>.点击"Begin Maintenance"

5>.主机进行授权命令

6>.主机进入维护模式,我们需要手动停掉agent进程

7>.选择从集群中删除

8>.点击确认

9>.删除主机上的角色(等待时间较长)

10>.角色移除成功

11>.点击"Remove From Cloudera Manager"

12>.点击"确认"

13>.节点移除成功

14>.对于 CM Manager 来说,它会把主机元数据全部存放在数据库里,对应的表为"${DATABASE}.HOSTS"(如果你不想从Cloudera Manager WebUI来删除,那咱们就可以考虑直接去数据库干掉他!但是相对来说比较危险,万一你不小心删除错主机就比较尴尬啦~)

mysql> SELECT * FROM HOSTS\G
*************************** 1. row ***************************
                HOST_ID: 2
OPTIMISTIC_LOCK_VERSION: 14
        HOST_IDENTIFIER: 5411b2de-f7e8-45de-bde3-6d8aedfed4d5
                   NAME: node101.yinzhengjie.org.cn
             IP_ADDRESS: 172.30.1.101
                RACK_ID: /default
                 STATUS: NA
    CONFIG_CONTAINER_ID: 1
      MAINTENANCE_COUNT: 0
     DECOMMISSION_COUNT: 0
             CLUSTER_ID: 1
              NUM_CORES: 4
   TOTAL_PHYS_MEM_BYTES: 8182054912
            PUBLIC_NAME: NULL
      PUBLIC_IP_ADDRESS: NULL
         CLOUD_PROVIDER: NULL
*************************** 2. row ***************************
                HOST_ID: 3
OPTIMISTIC_LOCK_VERSION: 13
        HOST_IDENTIFIER: 0a4853a0-7adc-4dae-a1da-3a12636f3574
                   NAME: node103.yinzhengjie.org.cn
             IP_ADDRESS: 172.30.1.103
                RACK_ID: /default
                 STATUS: NA
    CONFIG_CONTAINER_ID: 1
      MAINTENANCE_COUNT: 0
     DECOMMISSION_COUNT: 0
             CLUSTER_ID: 1
              NUM_CORES: 4
   TOTAL_PHYS_MEM_BYTES: 3954196480
            PUBLIC_NAME: NULL
      PUBLIC_IP_ADDRESS: NULL
         CLOUD_PROVIDER: NULL
*************************** 3. row ***************************
                HOST_ID: 4
OPTIMISTIC_LOCK_VERSION: 13
        HOST_IDENTIFIER: b613ff6e-6890-447a-a161-7f5324a14143
                   NAME: node102.yinzhengjie.org.cn
             IP_ADDRESS: 172.30.1.102
                RACK_ID: /default
                 STATUS: NA
    CONFIG_CONTAINER_ID: 1
      MAINTENANCE_COUNT: 0
     DECOMMISSION_COUNT: 0
             CLUSTER_ID: 1
              NUM_CORES: 4
   TOTAL_PHYS_MEM_BYTES: 3954196480
            PUBLIC_NAME: NULL
      PUBLIC_IP_ADDRESS: NULL
         CLOUD_PROVIDER: NULL
*************************** 4. row ***************************
                HOST_ID: 5
OPTIMISTIC_LOCK_VERSION: 13
        HOST_IDENTIFIER: f58247ff-4d3f-40d3-8f49-8f91f45d4407
                   NAME: node104.yinzhengjie.org.cn
             IP_ADDRESS: 172.30.1.104
                RACK_ID: /default
                 STATUS: NA
    CONFIG_CONTAINER_ID: 1
      MAINTENANCE_COUNT: 0
     DECOMMISSION_COUNT: 0
             CLUSTER_ID: 1
              NUM_CORES: 4
   TOTAL_PHYS_MEM_BYTES: 3954196480
            PUBLIC_NAME: NULL
      PUBLIC_IP_ADDRESS: NULL
         CLOUD_PROVIDER: NULL
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> 

 
mysql> SELECT * FROM HOSTS\G

 

 

五.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10992006.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>嗯,用户现在想要详细了解Cloudera的CCA和CCA-159这两个认证。首先,我需要确认这两个认证的具体内容和区别。之前的对话中,用户已经询问过适合新手的认证推荐,其中提到了CCA-159,但可能现在需要更深入的信息。 首先,CCA是Cloudera的初级认证,而CCA-159则是其中的数据分析师方向。我需要明确两者的定位、考试内容、适合人群以及如何备考。用户可能作为刚入行的新手,想了解这些认证对他们的职业发展有什么帮助,以及如何选择。 需要检查Cloudera的官方网站,确认最新的考试结构和要求,确保信息准确。例如,CCA可能包括更广泛的Hadoop生态系统知识,而CCA-159更专注于数据分析工具如Hive和Impala。同时,考试形式是否有变化,比如是否还是实操考试,通过率如何。 用户可能关心考试难度、准备资源、费用以及认证后的职业优势。需要整理这些信息,以结构化的方式呈现。另外,之前回答中提到了CCA-159的通过率和优势,现在需要更详细地展开。 还要注意用户可能的深层需求,比如他们是否在考虑转行或提升技能,是否需要选择最适合自己当前水平的认证。可能需要比较CCA和CCA-159的异同,帮助用户做出决策。例如,如果用户的目标是数据分析岗位,CCA-159会更直接相关;而如果更偏向于大数据平台操作,普通CCA可能更合适。 另外,需要提醒备考资源,比如官方文档、在线课程、实践平台,以及常见的考试重点,比如Hive查询优化、数据导入导出命令等。可能还需要给出学习路径建议,比如先掌握SQL,再学习Hadoop生态系统工具。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,避免信息混乱。可能需要分为认证概述、考试内容、适合人群、备考建议等部分,并附上对比表格,方便用户快速比较。</think>以下是针对**Cloudera CCA认证**与**CCA Data Analyst (CCA-159)** 的详细对比解析,包含核心差异、考试策略和就业价值: --- ### **一、认证体系定位** | 维度 | CCA (Cloudera Certified Associate) | CCA-159 (Data Analyst) | |------------------|------------------------------------|----------------------------------| | **认证类型** | 通用型基础认证 | 专项技能认证(数据分析方向) | | **知识覆盖** | Hadoop生态系统基础运维 | 聚焦Hive/Impala/Pig数据分析场景 | | **适合人群** | 大数据平台运维人员 | 数据工程师、ETL开发、BI分析师 | | **考试侧重** | 平台部署、基础操作 | SQL优化、数据清洗、查询性能调优 | --- ### **二、CCA-159核心考点详解** #### **1. 技术栈组成** ```mermaid pie title CCA-159技术权重 "Hive SQL" : 45 "Impala查询" : 30 "Pig脚本" : 15 "HDFS操作" : 10 ``` #### **2. 典型考题示例** - **Hive实战题**: ```sql /* 创建分区表并优化存储格式 */ CREATE TABLE user_behavior ( uid STRING, action_time TIMESTAMP ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); ``` 考察点:ORC文件格式、分区策略、压缩算法选择 - **Impala性能优化**: ```sql COMPUTE STATS sales_table; -- 收集统计信息 SET MEM_LIMIT=8g; -- 调整内存分配 ``` 考察点:统计信息应用、资源调优 - **Pig数据清洗**: ```pig -- 过滤异常值并聚合 cleaned_data = FILTER raw_data BY age > 0 AND age < 100; grouped = GROUP cleaned_data BY gender; result = FOREACH grouped GENERATE group, COUNT(cleaned_data); ``` 考察点:数据质量处理、MapReduce模式理解 --- ### **三、考试准备策略** #### **1. 实验环境搭建** - **推荐方案**: - 使用Cloudera QuickStart VM(官方免费镜像) - 或AWS上部署EMR集群(按需付费,适合短期训练) - **必备工具链**: ```bash $ hive --version # 验证Hive版本(要求2.1+) $ impala-shell -v # 检查Impala兼容性 $ pig -x local test.pig # 本地模式调试脚本 ``` #### **2. 高频难点突破** - **Hive调优**: - 掌握`EXPLAIN`执行计划解读 - 熟练使用`DISTRIBUTE BY`控制数据分布 - 理解`TEZ`引擎与`MapReduce`引擎差异 - **Impala陷阱**: - 注意元数据刷新命令:`INVALIDATE METADATA [table]` - 避免过度使用`COMPUTE STATS`导致性能下降 #### **3. 备考资源推荐** 1. **官方文档精读**: - [Hive Language Manual](https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual) - [Impala Performance Guide](https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.3/topics/impala_perf.html) 2. **实战题库**: - [Linux Academy CCA-159模拟题](https://acloudguru.com)(含真实集群环境) - GitHub开源项目《CCA-159 Cheat Sheet》 --- ### **四、就业竞争力分析** #### **1. 岗位适配度** - **高匹配岗位**: - 金融行业反欺诈数据分析(Hive复杂查询) - 电商用户行为分析(Pig日志清洗) - 物联网设备数据实时统计(Impala快速响应) #### **2. 薪资增幅数据** | 城市级别 | 基础岗位薪资(无认证) | 持CCA-159后薪资 | 涨幅 | |----------|------------------------|-----------------|-------| | 一线城市 | ¥12k-18k | ¥15k-22k | 20-25%| | 二线城市 | ¥8k-12k | ¥10k-15k | 15-18%| --- ### **五、版本更新预警** 2023年Q4起,CCA-159将新增**Spark SQL**考核模块(占比约10%),建议考生关注: ```scala val df = spark.sql("SELECT * FROM sales WHERE amount > 100") df.write.format("parquet").save("hdfs:///output") ``` 需掌握DataFrame API与Hive Metastore集成操作。 --- **总结建议**: - 零基础学员建议先通过CCA认证打基础,再冲刺CCA-159 - 已有SQL基础者可直接备考CCA-159,备考周期约40-60小时 - 证书有效期3年,续期需参加Cloudera最新技术评测(线上考试)
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