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RSS订阅原创 Cloudera CDP7、CDH5、CDH6 在华为鲲鹏 ARM 麒麟KylinOS做到无缝切换平缓迁移过程
摘要：随着CDH官方支持终止及ARM架构普及，将CDH迁移至华为鲲鹏ARM版CMP7.13平台成为必要选择。CMP7.13具备高度兼容性、平滑迁移工具及AI就绪能力，支持分阶段迁移策略：评估规划→双跑并行→逐步切流→验证优化。实际案例显示，该方案能实现无缝切换，性能提升15%以上，同时满足信创合规要求，降低30%+总体成本，是面向AI时代的关键技术升级路径。（149字）
2025-12-18 09:53:19
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原创 Iceberg在Hadoop集群使用步骤（适配AI大模型）
摘要：本文详细介绍了在Cloudera Data Platform(CDP)集群中使用Apache Iceberg的完整步骤。主要内容包括：环境要求(CDP 7.1.7+版本、Spark3.x)、通过Cloudera Manager配置Spark启用Iceberg支持、使用SparkSQL创建和管理Iceberg表、数据操作(增删改查/TimeTravel)、表结构变更等核心功能。同时说明了Iceberg在HDFS/S3上的存储结构、CDP支持的高级特性(如Row-Level Delete)以及常见问题排查
2025-12-17 16:24:22
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原创 Iceberg在Cloudera CDP集群详细操作步骤
摘要： 本文详细介绍了在Cloudera CDP集群（7.1.7+版本）中部署和操作Apache Iceberg的完整流程。内容涵盖环境配置（Spark扩展、Hive Catalog）、表创建（USING iceberg语法）、数据操作（插入、更新、删除）、高级功能（TimeTravel、Schema Evolution）及运维验证（分区变更、跨集群复制）。关键步骤包括：通过Cloudera Manager启用Iceberg扩展，使用SparkSQL执行DDL/DML，并验证元数据存储结构（HDFS/S3）
2025-12-17 15:32:51
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原创 Iceberg 在hadoop大数据数据湖领域这么火
摘要：Apache Iceberg因其解决Hive表的核心痛点而成为数据湖领域的热门技术。它通过独立元数据存储、完整ACID事务支持和灵活分区管理，有效应对HDFS依赖和并发写入问题。Iceberg还满足AI时代的数据需求，如时间旅行和增量读取，并支持云原生架构和多引擎兼容。其企业级功能包括高性能查询和数据治理，且拥有强大的开源生态与巨头背书。作为中立开放的表格式，Iceberg既兼容Hadoop生态，又引领未来架构，成为现代数据湖的核心支柱。
2025-12-17 15:07:04
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原创 Transformer的工作原理
Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Google在2017年提出。它抛弃传统RNN/CNN结构，采用自注意力和前馈网络，实现高度并行化和全局依赖建模。核心组件包括输入表示、多头自注意力机制和位置编码。Encoder-Decoder结构支持多种任务，其中Decoder使用掩码防止信息泄露。Transformer的优势在于并行化处理、长程依赖建模和强大的可扩展性，成为GPT、BERT等大模型的基础，并广泛应用于NLP、CV等领域。
2025-12-17 13:57:38
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原创 Keepalived详解：安装与高可用集群配置
本文详细介绍了Keepalived高可用解决方案。首先解析其基于VRRP协议的工作原理，包括主备切换机制和三大核心模块。随后提供了两种安装方式：YUM快速安装和源码编译安装（推荐生产环境）。重点讲解了主备节点的配置方法，包括参数说明和验证步骤，并介绍了非抢占模式的配置。文章最后总结了Keepalived在实际生产中的应用价值，强调其结合负载均衡器构建健壮高可用架构的能力。全文从原理到实践，为读者提供了完整的Keepalived部署指南。
2025-12-16 15:55:11
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原创 Cloudera CDP 7.3下载地址、方式，开源适配 CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）值得推荐
摘要： Cloudera CDP 7.3官方已不再提供免费下载，仅限订阅客户通过门户获取。国产信创项目可通过华为等厂商获取适配ARM架构的定制版CMP 7.3。开发者可申请60天试用版（仅x86），或自行集成开源Hadoop生态组件。第三方分享的安装包存在安全风险，建议通过官方或合规渠道获取。
2025-12-16 11:20:57
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原创 （简略）AI 大模型 手机的“简单替换陷阱”与Hadoop、Cloudera CDP 7大数据底座的关系探析
AI大模型手机存在"简单替换陷阱"，仅机械替代传统功能而缺乏系统重构。Hadoop大数据底座作为AI训练的"数据粮仓"至关重要，二者形成制约关系：低质AI应用会污染数据湖，而高质量数据流能支撑持续进化的端侧AI。突破路径需构建端-边-云协同架构，采用联邦学习等技术升级，并强化数据治理。厂商实践显示，华为的端云协同模式优于苹果的封闭架构。未来应向AI原生操作系统发展，推动Hadoop演进为智能数据底座，建立用户数据贡献激励机制。建议从CDH平缓迁移至类Cloudera
2025-12-16 09:36:13
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原创 AI大模型手机的“简单替换陷阱”与Hadoop、Cloudera CDP 7大数据底座的关系探析
本文探讨了AI手机发展中的"简单替换陷阱"现象与Hadoop大数据底座的相互关系。研究发现，当前AI手机仅简单替换传统功能模块而未重构系统架构，导致数据质量下降、资源浪费等问题。同时指出Hadoop作为AI训练的数据基础，其存储、批处理等核心功能仍不可替代。文章通过华为与苹果的案例对比，提出需构建"端-云协同"的智能体系，实现从"功能AI"到"系统AI"的转变，使Hadoop成为连接终端与云端的关键枢纽，从而真正释放AI潜力。
2025-12-16 09:17:14
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原创 hadoop集群搭建 (超详细) 接入Impala、Hive，AI 大模型的数据底座
本文详细介绍了在统信UOS系统（海光CPU）上安装Cloudera CDP 7.3和CMP v7.13的完整流程。主要内容包括：系统环境准备（关闭防火墙、配置互信）、安装Python 3.9.14、PostgreSQL和MySQL数据库配置、OpenJDK安装、自建YUM源部署、集群组件安装与配置（CM Server/Agent）、Web UI管理界面使用，以及HDFS/YARN高可用配置。文档还提供了组件功能测试方法和百度网盘资源下载链接（提取码：gkey），适用于国产化环境中构建大数据平台的技术人员参考
2025-12-15 09:17:53
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原创 Hadoop 与AI大模型实战：从Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量数据到 AI 决策的落地方法
摘要：本文提出从Hadoop数据湖（Hive/Impala）到AI决策的落地方法，采用四步走策略：1）构建统一数据底座，确保数据质量；2）建立可复用特征工程体系；3）实现模型训练与评估自动化；4）部署低延迟推理服务。重点强调特征一致性、闭环反馈机制和业务场景落地，建议从高价值场景入手，避免"大而全"方案。通过将传统大数据平台与现代AI工程结合，可低成本构建持续进化的智能决策系统。
2025-12-10 10:28:22
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原创 Hadoop大数据集群搭建（超详细）_hadoop集群搭建
本文详细介绍了在国产麒麟aarch64系统上安装Cloudera CDP 7.3和CMP v7.13的完整流程。主要内容包括：1）安装前的准备工作，如关闭防火墙、设置主机名、互信配置等；2）关键组件安装步骤，包括Python 3.9.14、PostgreSQL、MySQL 8.0.39等；3）Cloudera Manager的安装与配置；4）通过WEBUI进行集群设置和服务安装。文档还提供了详细的数据库创建脚本、系统参数优化建议以及安装过程中常见问题的解决方法，并附有安装文件的下载链接。该指南适用于在国产化
2025-12-09 16:53:25
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原创 Hadoop、Cloudera CDH没有消亡，它是大数据的未来
摘要： Hadoop及其生态（如CDH）并未消亡，而是以进化形态融入现代数据基础设施。核心组件（HDFS/YARN/Hive）的理念被云原生技术（对象存储/K8s/统一SQL引擎）继承，国产化需求（如鲲鹏ARM）更推动其发展。在AI时代，Hadoop的数据治理能力成为关键基石。Cloudera等厂商通过CDP等平台实现平滑升级，证明Hadoop思想仍是数据架构的核心范式。技术演进并非颠覆，而是对分布式存储与计算本质的延续。
2025-12-09 15:27:41
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原创 Hadoop 实战：从海量数据到 AI 决策的落地方法（建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移）
本文介绍了从CDH平台迁移到国产化CMP7.13平台的Hadoop实战方法，聚焦海量数据处理到AI决策落地的全流程。核心内容包括：1）Hadoop作为数据与算力双底座的架构设计；2）分阶段实操指南（数据采集、存储优化、特征工程、模型训练、决策落地）；3）国产化迁移脚本示例；4）企业级保障体系。文章强调通过工具化、标准化和闭环化方法，实现AI决策从数据输入到业务输出的完整链路，并提供了具体的配置参数、性能优化点和迁移方案，助力企业IT团队快速推进项目落地。
2025-12-09 10:52:12
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原创 Cloudera CDH、CDP在2026年和AI智能问数平台的规划与实践（建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移）
摘要：Cloudera已完成从CDH向CDP的战略转型，2026年将重点打造AI智能问数平台。CDP定位为"AI就绪的数据底座"，通过三层架构（可信数据层、智能引擎层、交互应用层）支持自然语言交互查询。关键技术包括RAG+元数据、向量化增强和多模型策略，已成功应用于金融风控和能源行业。平台提供与主流BI工具的集成，并针对迁移成本高、中文理解等挑战提供解决方案。未来CDP将升级为AI智能体运行平台，实现数据主动服务，核心价值体现在安全可信、平滑迁移和国产兼容等方面。
2025-12-09 09:58:14
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原创 2025年AI时代Impala、Hive、Spark、Flink组件在“数据中台BI”出路，建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）
2025年AI时代数据中台BI技术转型建议：随着AI原生、大模型驱动的自然语言交互(NLQ)和实时决策成为主流，Hadoop生态组件需从传统SQL引擎转型为智能数据服务支撑层。Hive应聚焦元数据治理，成为可信数据注册中心；Impala适用于高安全私有化场景的高性能查询；Spark作为通用计算基座，支撑语义层与AI集成；Flink则专精实时BI与智能决策。建议企业将CDH平台迁移至CMP7.13类平台，实现组件角色重构，构建"治理(Hive)+计算(Spark)+实时(Flink)"的A
2025-12-08 16:45:18
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原创 Cloudera、Hadoop的Impala、Hive、Spark、Flink组件在2025年AI时代“数据中台BI”出路（帆软 FineBI、先知先行、Tableau、Power BI）
2025年数据中台BI架构演进建议：Hadoop生态组件（Hive、Impala、Spark、Flink）将从"前台查询引擎"转型为"后台数据服务"。Hive定位历史数据仓库，Spark作为通用计算引擎构建语义层，Flink成为实时BI核心组件，Impala仅适用于私有化高性能场景。建议企业迁移至CMP7.13平台，实现与AI增强型BI工具（支持NLQ、实时看板等）的协同，构建"实时+历史+智能"的新一代BI架构。关键是根据实时性需求、信创要求和现
2025-12-08 16:14:50
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原创 接入Impala、Hive 的AI平台、开源大模型的国内厂商（星环、Doris、智谱AI、Qwen、DeepSeek、 腾讯混元、百川智能）
作为 Hadoop 生态中主流的 SQL 查询引擎（分别由 Cloudera 和 Apache 社区主导），在中国企业级数据平台中仍被广泛使用。尽管它们本身不直接支持大模型推理，但国内多家 AI 平台和开源大模型厂商已通过。注：Impala 对 UDF 支持较弱（仅 C++），Hive 支持 Java/Python UDF，因此多数方案基于。接入Impala、Hive 的AI平台、开源大模型的国内厂商（等方式，实现了与 Impala/Hive 的深度协同。Hive UDF（社区）+ 本地 API 服务。
2025-12-06 20:33:48
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原创 接入Impala、Hive 的报表、BI、数据中台的国内厂商评价及接口框架，建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝
国内主流厂商已形成完善的Impala/Hive兼容生态：BI工具方面，帆软、永洪等厂商提供成熟的JDBC连接方案，支持Kerberos认证和计算下推优化；数据中台领域，星环TDH、华为MRS等平台深度集成Impala/Hive作为核心数据源。这些国产解决方案均已通过信创认证，可实现从CDH到国产平台的无缝迁移。建议企业根据具体需求选择：存量系统替代推荐帆软/永洪，信创合规场景选择亿信/星环，云原生架构可考虑阿里EMR+DataEase组合。当前国产方案在性能、安全性和本土适配方面已具备显著优势。
2025-12-06 20:20:43
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原创 Cloudera CDH\CDP、CMP鲲鹏版的国内报表、BI的合作伙伴
国产BI工具与CDH生态对接现状：国内主流BI厂商（帆软、永洪、思迈特等）普遍通过兼容Impala/Hive接口实现与CDH及国产替代平台（华为MRS、星环TDH）的无缝连接。技术层面重点支持JDBC/ODBC接入、Kerberos认证及信创适配，其中帆软FineBI成为对接CDH最成熟的商业工具。开源工具DataEase因低成本优势获中小企业青睐，而国际产品Tableau/PowerBI受限于信创要求仅用于非敏感场景。当前国产BI已形成以"CDH兼容性"为核心的生态体系，实现从Clou
2025-12-06 20:02:46
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原创 Hadoop大数据这10年，刺破了哪些泡沫？由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移
摘要：过去十年，Hadoop作为大数据核心引擎曾引发技术狂热，但其"万能底座"的承诺在现实中暴露出诸多泡沫。技术层面，数据湖沦为沼泽、批处理无法满足实时需求、存算耦合导致资源浪费；经济层面，开源不等于低成本，人力运维成本远超预期；组织层面，IT与业务脱节，数据分析未能真正普及；生态层面，组件割裂难成体系；时代层面，AI浪潮下Hadoop无法满足新需求。如今企业正转向云原生架构和AI原生数据栈，Hadoop的兴衰启示我们：技术必须与业务场景深度融合才能创造价值。
2025-12-05 15:40:39
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原创 帆软FineBI 接入 Cloudera CDH、CMP、CDP的技术条件和配置步骤（Cloud Data AI Platform，类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）
摘要：FineBI支持通过JDBC连接Cloudera CDH中的Impala（推荐）和Hive组件，需满足端口开放、驱动配置等条件。配置步骤包括：1）放置JDBC驱动；2）新建通用JDBC连接；3）测试并同步数据。若启用Kerberos认证，需上传配置文件并确保时间同步。实际案例显示，该方案能显著提升数据分析效率。常见问题可通过检查驱动、网络和Kerberos配置解决。建议优先使用Impala以获得更优性能。
2025-12-04 18:42:47
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原创 腾讯TBDS和Cloud Data AI CMP 比较的缺陷在哪里？
腾讯云TBDS与Cloudera CMP在大数据平台选型中存在明显差异：TBDS优势在于深度国产化支持（信创适配、等保合规）、AI原生能力及低成本模型，特别适合国内金融政务场景；而CMP强项在于全球合规认证、Impala的OLAP性能及多云统一管理能力，更适合跨国企业。主要缺陷对比：TBDS存在生态封闭（绑定腾讯云）、跨云能力弱的问题；CMP则面临在华落地困难、许可成本高昂（约5千美元/核/年）及缺乏国产化支持的短板。企业选型需重点考虑业务地域性、合规要求及现有技术栈。
2025-11-29 19:44:05
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原创 腾讯TBDS和CMP（Cloud Data AI Platform，类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）比较的缺陷在哪里？
腾讯TBDS与CMP（类Cloudera CDP）比较存在以下主要缺陷：TBDS国际化支持较弱，缺乏原生MPP引擎导致查询性能不足，跨平台元数据治理能力有限，且大规模企业验证案例较少。而CMP依托全球生态和成熟技术架构，在多云部署、Impala引擎及跨平台治理方面更具优势。企业若需全球化运营或强跨云治理，CMP更为稳妥，尤其对已有CDH投资的用户。华为鲲鹏信创版CMP在国产化适配方面表现突出。
2025-11-29 19:30:52
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原创 Apache Impala为啥TBDS、华为MRS弃用？建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移
Apache Impala作为开源MPP查询引擎，其产权归属Apache软件基金会，采用Apache 2.0许可。国内主流平台（如腾讯TBDS、华为MRS）弃用Impala主要由于技术演进（转向SparkSQL/Presto/Doris）、自身局限性（云原生支持弱、维护成本高）及商业策略（避免绑定低活跃度技术）。建议遗留系统可迁移至CMP7.13平台（类CDP）。
2025-11-27 09:53:16
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原创 Cloudera CDH迁移到华为 MRS哪些场景需要特别注意？建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移
CDH迁移到MRS需要重点关注以下场景：1）Impala查询需改用SparkSQL或MPP引擎；2）Sentry权限需转换为Ranger策略；3）Hive表需调整SerDe和UDF兼容性；4）HDFS路径需替换为OBS并行文件系统；5）Oozie工作流需重构为MRS作业流；6）Kerberos认证需重新配置；7）HBase应用需适配新版本API；8）实时采集需验证组件版本兼容性；9）PostgreSQL同步需确保主键约束；10）信创环境需使用ARM兼容组件。建议分阶段验证，避免业务中断。
2025-11-26 09:21:17
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原创 华为MRS与CDH迁移常见问题有哪些？建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）
华为云MRS与CDH迁移常见问题主要包括：元数据兼容性问题（建议使用DDL重建表）、HDFS到OBS存储迁移（需使用CDM同步数据）、Impala缺失（可用SparkSQL/Presto替代）、调度系统不兼容（重构作业流）、权限模型差异（Sentry转Ranger）、Kerberos认证配置复杂（需注意FQDN格式）、组件版本冲突（重新编译验证）、HBase连接异常（更新客户端配置）、监控界面差异（自定义看板）以及ARM架构性能调优（启用调优模板）。最佳实践建议分阶段评估、验证和实施迁移。
2025-11-26 09:09:12
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原创 腾讯云TBDS与CDH迁移常见问题有哪些？建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）
腾讯云TBDS与CDH迁移常见问题摘要 本文总结了从Cloudera CDH迁移至腾讯大数据套件TBDS过程中的十大常见问题及解决方案： 组件差异：TBDS无Impala，建议改用Hive LLAP/Presto并优化SQL 元数据兼容性：需确保HDFS路径同步，重建表结构 工作流迁移：Oozie需转换为Airflow或TBDS调度平台 权限模型：Sentry到Ranger/TBDS权限中心的转换需手动重建 Kerberos认证：需重新配置keytab和principal命名规则 Spark兼容性：注意版本
2025-11-25 13:52:18
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原创 开源AI、BI工具DataEase 连接Cloudera CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）支持Hadoop大数据源
DataEase（v2.10+）作为国产开源BI工具，已支持连接Cloudera CMP7.3等Hadoop生态数据源，包括Hive、Impala、SparkSQL等核心组件（通过JDBC/ODBC），同时兼容Doris、StarRocks等主流分析型数据库。该工具适用于金融、政务等行业的混合数据架构，支持跨源数据联动分析，但需注意Kerberos认证、复杂数据类型等使用限制。典型连接方式需下载对应驱动并配置JDBC URL，建议预计算优化查询性能。
2025-11-24 16:15:02
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原创 开源AI、BI工具DataEase 连接Impala Cloudera CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）详细配置方法
本文详细介绍了在DataEase中配置连接Cloudera CMP7.3（或类似CDP平台）Impala服务的方法。主要内容包括：1）从Cloudera官网下载兼容的Impala JDBC驱动；2）在DataEase中上传驱动并注册；3）创建Impala数据源，提供不同认证模式下的JDBC URL配置模板；4）使用建议和常见错误排查。该方案已在CMP7.3及以上版本验证通过，支持通过Knox网关实现安全连接，适用于启用了Impala服务的集群环境。
2025-11-24 13:52:28
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原创 开源AI、BI工具DataEase 连接适配 Cloudera CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）的图形化详细操作配置指引
本文提供了DataEase连接华为CMP鲲鹏ARM版（类CDP平台）的详细配置指南。首先需从CMP Manager下载Hive JDBC驱动并上传至DataEase系统设置。创建数据源时，重点配置JDBC URL：直连模式使用HiveServer2地址，或通过ZooKeeper服务发现模式（推荐）。需注意获取正确的ZooKeeper地址和namespace，并测试连接确保网络、权限正常。文章还包含安全建议和性能优化提示，如避免SELECT *查询、使用官方驱动等。最后可通过DataEase创建数据集和交互式
2025-11-24 11:10:40
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原创 Superset 在 CDH/Kerberos （Cloudera CMP 7.3（类 CDP 的 CMP 7.13 平台，华为鲲鹏 ARM 版））docker-compose.yml、Redis
本文提供了在CDH/Kerberos环境下部署Apache Superset的完整Docker方案，支持Redis/Celery集成和自动Kerberos认证。主要内容包括： 项目结构说明：包含Dockerfile、Kerberos配置文件和自定义superset_config.py 完整的docker-compose.yml示例：包含Superset主服务、Celery Worker和Beat调度器 关键配置： 使用Redis作为消息代理和结果后端 自动Kerberos票据续期机制 异步查询和定时任务配置
2025-11-24 10:44:42
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原创 开源AI、BI工具Superset 在 CDH/Kerberos （Cloudera CMP 7.3（类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版））环境下的完整 Docker
本文介绍了在CDH/Kerberos环境下部署Apache Superset的完整Docker配置方案。主要内容包括：1）基于官方镜像的Dockerfile，集成Kerberos客户端和Hive/Impala驱动；2）关键配置文件（krb5.conf、keytab）的配置方法；3）自动续期Kerberos票据的启动脚本；4）连接启用了Kerberos认证的Hive/Impala的数据源配置。该方案已在Cloudera CDH 5.16/6.3和华为MRS 3.x生产环境验证通过，适用于ARM架构平台。
2025-11-24 10:32:31
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原创 开源AI、BI工具（Superset、DataEase）适配 Cloudera CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）连接 Hive/Impala
本文对比了两种开源BI工具在Cloudera CMP7.3和华为云MRS平台连接Hive/Impala的适配方案。Apache Superset是首选方案，原生支持Hive/Impala，完美兼容Kerberos认证，适合生产级复杂分析场景，但部署调优要求较高。DataEase作为次选，采用JDBC直连方式，部署简单且中文友好，更适合业务人员自助分析和国产化环境，但Kerberos支持较弱。文章提供了详细连接配置示例，并指出Superset是目前唯一能同时稳定支持CMP和MRS的开源BI工具。建议根据技术能
2025-11-24 09:58:26
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原创 数据可视化AI、BI工具，开源适配 Cloudera CMP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）值得推荐？
针对Cloudera CDP7.3及类似平台（如华为鲲鹏ARM版），推荐以下开源BI工具满足Hive/Impala可视化需求：Apache Superset：功能全面，支持PyHive/impyla驱动及Kerberos认证，适合复杂场景（金融、电信等），国内生态成熟。DataEase（国产）：JDBC直连Hive/Impala，拖拽式零代码操作，信创适配良好，适合快速上手的国产化项目。建议：生产环境优先Superset；国产替代选DataEase；临时分析可试Metabase。连接时推荐JDBC方
2025-11-24 09:47:08
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原创 银河麒麟 V11（AI 增强版）AI功能的安装和配置。Cloudera CDP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）安装适配
银河麒麟V11（AI增强版）AI功能安装与配置指南：该系统预装AI子系统、kyCopilot及异构调度引擎，无需单独安装AI套件。配置步骤包括：确认AI增强版安装状态，启用kyCopilot智能助手，配置NPU驱动（如昇腾300IDuo），部署大模型（支持MindIE和直接调用两种方式）。关键配置文件位于/etc/kylin-ai/目录，支持安全权限管理和审计日志。验证方法包括检查服务状态、测试本地推理和NPU调度。所有AI功能已包含在系统授权中，生产环境建议配合安全平台使用。
2025-11-18 11:10:24
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原创 银河麒麟 V11（AI 增强版）安装华为昇腾300I Duo卡部署Qwen大模型，Cloudera CDP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）操作指南和脚本
本文详细介绍了在银河麒麟高级服务器操作系统V11（AI增强版）上部署华为昇腾Atlas300IDuo推理卡及Qwen系列大模型的完整流程。主要内容包括：硬件要求和软件环境准备、昇腾驱动与固件安装、MindIE推理环境配置、模型下载与配置调整、容器化部署方法，以及测试API接口等关键步骤。同时，文章还概述了银河麒麟V11系统的AI功能特性，包括智能算力调度、安全防护体系、国产AI硬件适配等核心竞争力。该方案适用于信创环境下的国产化AI推理部署，针对昇腾310P芯片进行了优化，为政务、金融等关键行业提供安全可靠
2025-11-17 14:41:18
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原创 银河麒麟高级服务器Kylinos V11和Kylinos V10的区别。 Cloudera CDP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如鲲鹏 ARM 版）安装适配
银河麒麟V11相比V10有显著升级：采用Linux 6.6内核和磐石架构，新增AI子系统与算力共享功能；配备内生双体系安全架构和天御安全平台；网络性能提升40%，支持云原生深度优化；软硬件适配超700万项。V11定位为"智能型连接基座"，特别适合AI、高性能计算及关键行业的新建项目，而V10更适用于传统服务器场景。
2025-11-17 11:22:41
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原创 Apache Doris 4.0 的 AI 功能：操作指南和脚本（LLM 函数 + 向量索引）与 Cloudera CDP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如鲲鹏 ARM 版）
本文详细介绍了Apache Doris 4.0在华为鲲鹏ARM64环境下的部署与集成方案，主要包含五个核心场景：1）在麒麟V10系统上的ARM64编译部署；2）通过Routine Load接入启用Kerberos认证的CMP Kafka集群；3）配置多Catalog直连启用Ranger+Kerberos的CMP Hive；4）通过HTTP UDF调用本地Qwen大模型服务（ARM优化版）；5）建立HNSW向量索引实现相似度检索。每个场景均提供了完整的配置脚本和SQL示例，包括关键的安全认证设置和性能优化参数
2025-11-12 15:41:56
1198
原创 Apache Doris 4.0 的 AI 功能（LLM 函数 + 向量索引）与 Cloudera CDP 7.3（或类 CDP 的 CMP 7.13 平台，如华为鲲鹏 ARM 版）在**商业银行的实
摘要：国有商业银行实施Apache Doris 4.0与Cloudera CMP混合架构，重点解决实时分析、AI增强和安全合规需求。Doris提供LLM函数和向量索引支持，CDP作为数据底座，需完成鲲鹏ARM适配、数据集成、AI功能部署和安全治理。实施风险包括ARM架构稳定性、LLM延迟和向量索引内存占用，建议采用商业发行版和量化压缩。典型应用场景包括智能风控和知识库问答，实施周期6-9个月，需优先考虑国产大模型和商业支持保障SLA。
2025-11-12 15:33:13
756
【大数据平台部署】基于鲲鹏Taishan服务器的Cloudera CDP 7.3专版安装指南：面向麒麟aarch64系统的全流程配置与高可用实现方案
2025-09-18
CDH6-7集群卸载Kerberos认证并恢复服务配置与测试
2025-03-27
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