云计算

大数据生态系统

本文主要是介绍大数据生态系统,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一、大数据相关工作介绍
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:

大数据工程师
数据分析师
大数据科学家
其他(数据挖掘等)
二、大数据工程师的技能要求
附上大数据工程师技能图:

必须掌握的技能11条

Java高级(虚拟机、并发)
Linux 基本操作
Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )
HBase(JavaAPI操作+Phoenix )
Hive(Hql基本操作和原理理解)
Kafka
Storm/JStorm
Scala
Python
Spark (Core+sparksql+Spark streaming )
辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条

机器学习算法以及mahout库加MLlib
R语言
Lambda 架构
Kappa架构
Kylin
Alluxio
三、学习路径
假设每天可以抽出3个小时的有效学习时间,加上周末每天保证10个小时的有效学习时间;

3个月会有(21*3+4*2*10)*3=423小时的学习时间。

第一阶段(基础阶段)

1)Linux学习(跟鸟哥学就ok了)—–20小时

Linux操作系统介绍与安装。
Linux常用命令。
Linux常用软件安装。
Linux网络。
防火墙。
Shell编程等。
官网: 中文社区:

2)Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)—30小时

掌握多线程。
掌握并发包下的队列。
了解JMS。
掌握JVM技术。
掌握反射和动态代理。
官网: 中文社区:

3)Zookeeper学习(可以参照这篇博客进行学习:)

Zookeeper分布式协调服务介绍。
Zookeeper集群的安装部署。
Zookeeper数据结构、命令。
Zookeeper的原理以及选举机制。
官网: 中文社区:

第二阶段(攻坚阶段)

4)Hadoop (《Hadoop 权威指南》)—80小时

HDFS HDFS的概念和特性。 HDFS的shell操作。 HDFS的工作机制。 HDFS的Java应用开发。
MapReduce 运行WordCount示例程序。 了解MapReduce内部的运行机制。 MapReduce程序运行流程解析。 MapTask并发数的决定机制。 MapReduce中的combiner组件应用。 MapReduce中的序列化框架及应用。 MapReduce中的排序。 MapReduce中的自定义分区实现。 MapReduce的shuffle机制。 MapReduce利用数据压缩进行优化。 MapReduce程序与YARN之间的关系。 MapReduce参数优化。
MapReduce的Java应用开发
官网: 中文文档: 中文社区:

5)Hive(《Hive开发指南》)–20小时

Hive 基本概念 Hive 应用场景。 Hive 与hadoop的关系。 Hive 与传统数据库对比。 Hive 的数据存储机制。
Hive 基本操作 Hive 中的DDL操作。 在Hive 中如何实现高效的JOIN查询。 Hive 的内置函数应用。 Hive shell的高级使用方式。 Hive 常用参数配置。 Hive 自定义函数和Transform的使用技巧。 Hive UDF/UDAF开发实例。
Hive 执行过程分析及优化策略
官网: 中文入门文档: 中文社区:

6)HBase(《HBase权威指南》)—20小时

hbase简介。
habse安装。
hbase数据模型。
hbase命令。
hbase开发。
hbase原理。
官网: 中文文档: 中文社区:

7)Scala(《快学Scala》)–20小时

Scala概述。
Scala编译器安装。
Scala基础。
数组、映射、元组、集合。
类、对象、继承、特质。
模式匹配和样例类。
了解Scala Actor并发编程。
理解Akka。
理解Scala高阶函数。
理解Scala隐式转换。
官网: 初级中文教程:

8)Spark (《Spark 权威指南》)—60小时

Spark core Spark概述。 Spark集群安装。 执行第一个Spark案例程序(求PI)。
RDD RDD概述。 创建RDD。 RDD编程API(Transformation 和 Action Operations)。 RDD的依赖关系 RDD的缓存 DAG(有向无环图)
Spark SQL and DataFrame/DataSet Spark SQL概述。 DataFrames。 DataFrame常用操作。 编写Spark SQL查询程序。
Spark Streaming park Streaming概述。 理解DStream。 DStream相关操作(Transformations 和 Output Operations)。
Structured Streaming
其他(MLlib and GraphX )
这个部分一般工作中如果不是数据挖掘,机器学习一般用不到,可以等到需要用到的时候再深入学习。

官网: 中文文档(但是版本有点老): 中文社区:

9)Python (推荐—30小时

10)自己用虚拟机搭建一个集群,把所有工具都装上,自己开发一个小demo —30小时

可以自己用VMware搭建4台虚拟机,然后安装以上软件,搭建一个小集群(本人亲测,I7,64位,16G内存,完全可以运行起来,以下附上我学习时用虚拟机搭建集群的操作文档)

集群搭建文档1.0版本

1. 集群规划

所有需要用到的软件:

链接: 密码:kyxl

2. 前期准备

2.0 系统安装

2.1 主机名配置

    2.1.0 vi /etc/sysconfig/network
        NETWORKING=yes

    2.1.1 vi /etc/sysconfig/network
        NETWORKING=yes
        HOSTNAME=ys02

    2.1.2 vi /etc/sysconfig/network
        NETWORKING=yes

    2.1.3 vi /etc/sysconfig/network
        NETWORKING=yes
        HOSTNAME=ys04

2.2 host文件修改
    2.2.0 vi /etc/hosts
        10.1.1.149 ys01
        10.1.1.148 ys02
        10.1.1.146 ys03
        10.1.1.145 ys04
2.3 关闭防火墙(centos 7默认使用的是firewall,centos 6 默认是iptables)

    2.3.0 systemctl stop firewalld.service (停止firewall)

    2.3.1 systemctl disable firewalld.service (禁止firewall开机启动)

    2.3.2 firewall-cmd --state (查看默认防火墙状态(关闭后显示notrunning,开启后显示running)

2.4 免密登录(ys01 ->ys02,03,04)
    ssh-keygen -t rsa
    ssh-copy-id ys02(随后输入密码)
    ssh-copy-id ys03(随后输入密码)
    ssh-copy-id ys04(随后输入密码)
    ssh ys02(测试是否成功)
    ssh ys03(测试是否成功)
    ssh ys04(测试是否成功)

2.5 系统时区与时间同步
    tzselect(生成日期文件)
    cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime(将日期文件copy到本地时间中)
3. 软件安装

3.0 安装目录规划(软件为所有用户公用)

    3.0.0所有软件的安装放到/usr/local/ys/soft目录下(mkdir /usr/local/ys/soft)

    3.0.1所有软件安装到/usr/local/ys/app目录下(mkdir /usr/local/ys/app)

 3.1 JDK(jdk1.7)安装

    3.1.1 alt+p 后出现sftp窗口,cd /usr/local/ys/soft,使用sftp上传tar包到虚机ys01的/usr/local/ys/soft目录下

    3.1.2解压jdk
      cd /usr/local/ys/soft
        #解压
        tar -zxvf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ys/app

    3.1.3将java添加到环境变量中
    vim /etc/profile
    #在文件最后添加
    export JAVA_HOME= /usr/local/ys/app/ jdk-7u80
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

    3.1.4 刷新配置
    source /etc/profile

3.2 Zookeeper安装

    3.2.0解压
    tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /usr/local/ys/app(解压)

    3.2.1 重命名
    mv zookeeper-3.4.5 zookeeper(重命名文件夹zookeeper-3.4.5为zookeeper)

    3.2.2修改环境变量
    vi /etc/profile(修改文件)
    添加内容:
    export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/ys/app/zookeeper
    export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

    3.2.3 重新编译文件:
    source /etc/profile
    注意:3台zookeeper都需要修改

    3.2.4修改配置文件
    cd zookeeper/conf
    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
    vi zoo.cfg
    添加内容:
    dataDir=/usr/local/ys/app/zookeeper/data
    dataLogDir=/usr/local/ys/app/zookeeper/log
    server.1=ys01:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口)
    server.2=ys02:2888:3888
    server.3=ys04:2888:3888

    3.2.5 创建文件夹
    cd /usr/local/ys/app/zookeeper/
    mkdir -m 755 data
    mkdir -m 755 log

    3.2.6 在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为:
    cd data
    vi myid
    添加内容:
        1
    将集群下发到其他机器上
    scp -r /usr/local/ys/app/zookeeper ys02:/usr/local/ys/app/
    scp -r /usr/local/ys/app/zookeeper ys04:/usr/local/ys/app/

    3.2.7修改其他机器的配置文件
    到ys02上:修改myid为:2
    到ys02上:修改myid为:3

    3.2.8启动(每台机器)
    zkServer.sh start
    查看集群状态
    jps(查看进程)
    zkServer.sh status(查看集群状态,主从信息)

3.3 Hadoop(HDFS+Yarn)

    3.3.0 alt+p 后出现sftp窗口,使用sftp上传tar包到虚机ys01的/usr/local/ys/soft目录下

    3.3.1 解压jdk
      cd /usr/local/ys/soft
        #解压
        tar -zxvf cenos-7-hadoop-2.6.4.tar.gz -C /usr/local/ys/app

    3.3.2 修改配置文件

core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-sifite.xml
svales

ys02
ys03
ys04

3.3.3集群启动(严格按照下面的步骤)
    3.3.3.1启动zookeeper集群(分别在ys01、ys02、ys04上启动zk)
        cd /usr/local/ys/app/zookeeper-3.4.5/bin/
        ./zkServer.sh start
        #查看状态:一个leader,两个follower
        ./zkServer.sh status

    3.3.3.2启动journalnode(分别在在mini5、mini6、mini7上执行)
        cd /usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4
        sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
        #运行jps命令检验,ys02、ys03、ys04上多了JournalNode进程

    3.3.3.3格式化HDFS
        #在ys01上执行命令:
        hdfs namenode -format
        #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件,这里我配置的是/usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/tmp,然后将/usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/tmp拷贝到ys02的/usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/下。
        scp -r tmp/ ys02:/usr/local/ys /app/hadoop-2.6.4/
        ##也可以这样,建议hdfs namenode -bootstrapStandby

    3.3.3.4格式化ZKFC(在ys01上执行一次即可)
        hdfs zkfc -formatZK

    3.3.3.5启动HDFS(在ys01上执行)
        sbin/start-dfs.sh

    3.3.3.6启动YARN
        sbin/start-yarn.sh

3.3MySQL-5.6安装
    略过

3.4 Hive

    3.4.1 alt+p 后出现sftp窗口,cd /usr/local/ys/soft,使用sftp上传tar包到虚机ys01的/usr/local/ys/soft目录下

    3.4.2解压
    cd /usr/local/ys/soft
tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /usr/local/ys/app

    3.4.3 .配置hive

        3.4.3.1配置HIVE_HOME环境变量  vi conf/hive-env.sh 配置其中的$hadoop_home

        3.4.3.2配置元数据库信息   vi  hive-site.xml
添加如下内容:

3.4.4 安装hive和mysq完成后,将mysql的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
    如果出现没有权限的问题,在mysql授权(在安装mysql的机器上执行)
    mysql -uroot -p
    #(执行下面的语句  *.*:所有库下的所有表   %:任何IP地址或主机都可以连接)
    GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO root@% IDENTIFIED BY root WITH GRANT OPTION;
    FLUSH PRIVILEGES;

    3.4.5 Jline包版本不一致的问题,需要拷贝hive的lib目录中jline.2.12.jar的jar包替换掉hadoop中的 /usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

    3.4.6启动hive
    bin/hive

3.5 Kafka
    3.5.1 下载安装包
    http://kafka.apache.org/downloads.html
    在linux中使用wget命令下载安装包
    wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/0.8.2.2/kafka_2.11-0.8.2.2.tgz

  3.5.2 解压安装包
    tar -zxvf /usr/local/ys/soft/kafka_2.11-0.8.2.2.tgz -C /usr/local/ys/app/
cd /usr/local/ys/app/
ln -s kafka_2.11-0.8.2.2 kafka

  3.5.3 修改配置文件
    cp 
    /usr/local/ys/app/kafka/config/server.properties
   /usr/local/ys/app/kafka/config/server.properties.bak
    vi  /usr/local/ys/kafka/config/server.properties
输入以下内容:

3.5.4 分发安装包
    scp -r /usr/local/ys/app/kafka_2.11-0.8.2.2 ys02: /usr/local/ys/app/
    scp -r /usr/local/ys/app/kafka_2.11-0.8.2.2 ys03: /usr/local/ys/app/
    scp -r /usr/local/ys/app/kafka_2.11-0.8.2.2 ys04: /usr/local/ys/app/
    然后分别在各机器上创建软连
    cd /usr/local/ys/app/
    ln -s kafka_2.11-0.8.2.2 kafka

 3.5.5 再次修改配置文件(重要)
   依次修改各服务器上配置文件的的broker.id,分别是0,1,2不得重复。

 3.5.6 启动集群
    依次在各节点上启动kafka
    bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties

3.6 Spark

    3.6.1 alt+p 后出现sftp窗口,cd /usr/local/ys/soft,使用sftp上传tar包到虚机ys01的/usr/local/ys/soft目录下

    3.6.2  解压安装包
tar -zxvf /usr/local/ys/soft/ spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/ys/app/

    3.6.3 修改Spark配置文件(两个配置文件spark-env.sh和slaves)
    cd /usr/local/ys/soft/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
    进入conf目录并重命名并修改spark-env.sh.template文件
    cd conf/
    mv spark-env.sh.template spark-env.sh
    vi spark-env.sh
    在该配置文件中添加如下配置
    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
    export SPARK_MASTER_PORT=7077
    export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=ys01,ys02,ys04 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
    保存退出
    重命名并修改slaves.template文件
    mv slaves.template slaves
    vi slaves
    在该文件中添加子节点所在的位置(Worker节点)
    Ys02
    Ys03
    Ys04
    保存退出

    3.6.4 将配置好的Spark拷贝到其他节点上
    scp -r spark-1.6.1-in-hadoop2.6/ ys02:/usr/local/ys/app
    scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ ys03:/usr/local/ys/app
    scp -r spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ ys04:/usr/local/ys/app

    3.6.5 集群启动
    在ys01上执行sbin/start-all.sh脚本
    然后在ys02上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master

3.7 Azkaban

    3.7.1 azkaban web服务器安装
        解压azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
        命令: tar –zxvf /usr/local/ys/soft/azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz -C /usr/local/ys/app/azkaban
       将解压后的azkaban-web-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 webserver
     命令: mv azkaban-web-server-2.5.0 ../azkaban
       cd ../azkaban
        mv azkaban-web-server-2.5.0   webserver

     3.7.2 azkaban 执行服器安装
         解压azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
         命令:tar –zxvf /usr/local/ys/soft/azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz -C /usr/local/ys/app/azkaban
     将解压后的azkaban-executor-server-2.5.0 移动到 azkaban目录中,并重新命名 executor
   命令:mv azkaban-executor-server-2.5.0  ../azkaban
   cd ../azkaban
   mv azkaban-executor-server-2.5.0  executor

    3.7.3 azkaban脚本导入
        解压: azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
        命令:tar –zxvf azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
        将解压后的mysql 脚本,导入到mysql中:
        进入mysql
        mysql> create database azkaban;
        mysql> use azkaban;
        Database changed
        mysql> source /usr/local/ys/soft/azkaban-2.5.0/create-all-sql-2.5.0.sql;

    3.7.4 创建SSL配置
    参考地址: http://docs.codehaus.org/display/JETTY/How+to+configure+SSL
    命令: keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA
    运行此命令后,会提示输入当前生成 keystor的密码及相应信息,输入的密码请劳记,信息如下(此处我输入的密码为:123456)
    输入keystore密码: 
    再次输入新密码:
    您的名字与姓氏是什么?
    [Unknown]: 
    您的组织单位名称是什么?
    [Unknown]: 
    您的组织名称是什么?
    [Unknown]: 
    您所在的城市或区域名称是什么?
    [Unknown]: 
    您所在的州或省份名称是什么?
    [Unknown]: 
    该单位的两字母国家代码是什么
     [Unknown]:  CN
    CN=Unknown, OU=Unknown, O=Unknown, L=Unknown, ST=Unknown, C=CN 正确吗?
    [否]:  y
输入<jetty>的主密码(如果和 keystore 密码相同,按回车): 
再次输入新密码
完成上述工作后,将在当前目录生成 keystore 证书文件,将keystore 考贝到 azkaban web服务器根目录中.如:cp keystore azkaban/webserver

    3.7.5 配置文件
    注:先配置好服务器节点上的时区
    先生成时区配置文件Asia/Shanghai,用交互式命令 tzselect 即可
    拷贝该时区文件,覆盖系统本地时区配置
    cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime  

    3.7.6 azkaban web服务器配置
    进入azkaban web服务器安装目录 conf目录
    修改azkaban.properties文件
    命令vi azkaban.properties
内容说明如下:

*Azkaban Personalization Settings
azkaban.name=Test                           #服务器UI名称,用于服务器上方显示的名字
azkaban.label=My Local Azkaban                               #描述
azkaban.color=#FF3601                                                 #UI颜色
azkaban.default.servlet.path=/index                         #
web.resource.dir=web/                                                 #默认根web目录
default.timezone.id=Asia/Shanghai                           #默认时区,已改为亚洲/上海 默认为美国

*Azkaban UserManager class
user.manager.class=azkaban.user.XmlUserManager   #用户权限管理默认类
user.manager.xml.file=conf/azkaban-users.xml              #用户配置,具体配置参加下文

*Loader for projects
executor.global.properties=conf/global.properties    # global配置文件所在位置
azkaban.project.dir=projects                                                #

database.type=mysql                                                              #数据库类型
mysql.port=3306                                                                       #端口号
mysql.host=localhost                                                      #数据库连接IP
mysql.database=azkaban                                                       #数据库实例名
mysql.user=root                                                                 #数据库用户名
mysql.password=Root123456                                                        #数据库密码
mysql.numconnections=100                                                  #最大连接数

* Velocity dev mode
velocity.dev.mode=false
* Jetty服务器属性.
jetty.maxThreads=25                                                               #最大线程数
jetty.ssl.port=8443                                                                   #Jetty SSL端口
jetty.port=8081                                                                         #Jetty端口
jetty.keystore=keystore                                                          #SSL文件名
jetty.password=123456                                                             #SSL文件密码
jetty.keypassword=123456                                                      #Jetty主密码 与 keystore文件相同
jetty.truststore=keystore                                                                #SSL文件名
jetty.trustpassword=123456                                                   # SSL文件密码

* 执行服务器属性
executor.port=12321                                                               #执行服务器端

*邮件设置
mail.sender=xxxxxxxx@163.com                                       #发送邮箱
mail.host=smtp.163.com                                                       #发送邮箱smtp地址
mail.user=xxxxxxxx                                       #发送邮件时显示的名称
mail.password=**********                                                 #邮箱密码
job.failure.email=xxxxxxxx@163.com                              #任务失败时发送邮件的地址
job.success.email=xxxxxxxx@163.com                            #任务成功时发送邮件的地址
lockdown.create.projects=false                                           #
cache.directory=cache                                                            #缓存目录

         3.7.7azkaban 执行服务器executor配置
         进入执行服务器安装目录conf,修改azkaban.properties
         vi azkaban.properties
*Azkaban
default.timezone.id=Asia/Shanghai                                              #时区

* Azkaban JobTypes 插件配置
azkaban.jobtype.plugin.dir=plugins/jobtypes                   #jobtype 插件所在位置

*Loader for projects
executor.global.properties=conf/global.properties
azkaban.project.dir=projects

*数据库设置
database.type=mysql                                                                       #数据库类型(目前只支持mysql)
mysql.port=3306                                                                                #数据库端口号
mysql.host=192.168.20.200                                                           #数据库IP地址
mysql.database=azkaban                                                                #数据库实例名
mysql.user=root                                                                       #数据库用户名
mysql.password=Root23456                                #数据库密码
mysql.numconnections=100                                                           #最大连接数

*执行服务器配置
executor.maxThreads=50                                                                #最大线程数
executor.port=12321                                                               #端口号(如修改,请与web服务中一致)
executor.flow.threads=30                                                                #线程数
 
        
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3.7.8用户配置
    进入azkaban web服务器conf目录,修改azkaban-users.xml
    vi azkaban-users.xml 增加 管理员用户
3.7.9 web服务器启动
    在azkaban web服务器目录下执行启动命令
    bin/azkaban-web-start.sh
    注:在web服务器根目录运行
    或者启动到后台
    nohup  bin/azkaban-web-start.sh  1>/tmp/azstd.out  2>/tmp/azerr.out &

    3.7.10执行服务器启动

    在执行服务器目录下执行启动命令
    bin/azkaban-executor-start.sh
    注:只能要执行服务器根目录运行

    启动完成后,在浏览器(建议使用谷歌浏览器)中输入https://服务器IP地址:8443 ,即可访问azkaban服务了.在登录中输入刚才新的户用名及密码,点击 login

3.8 Zeppelin
参照如下文件:
http://blog..net/chengxuyuanyonghu/article/details/54915817
http://blog..net/chengxuyuanyonghu/article/details/54915962

3.9 HBase
    3.9.1解压
    tar –zxvf  /usr/local/ys/soft/hbase-0.99.2-bin.tar.gz  -C /usr/local/ys/app

    3.9.2重命名
    cd  /usr/local/ys/app
    mv hbase-0.99.2 hbase

    3.9.3修改配置文件
     每个文件的解释如下:
    hbase-env.sh
    export JAVA_HOME=/usr/local/ys/app/jdk1.7.0_80   //jdk安装目录
    export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop  //hadoop配置文件的位置
    export HBASE_MANAGES_ZK=false #如果使用独立安装的zookeeper这个地方就是false(此处使用自己的zookeeper)

hbase-site.xml
Regionservers    //是从机器的域名
Ys02
ys03
ys04

注:此处HBase配置是针对HA模式的hdfs

    3.9.4将Hadoop的配置文件hdfs-site.xml和core-site.xml拷贝到HBase配置文件中
    cp /usr/local/ys/app/Hadoop-2.6.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml /usr/local/ys/app/hbase/conf
    cp /usr/local/ys/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/core-site.xml /usr/local/ys/app/hbase/conf

    3.9.5发放到其他机器
    scp –r /usr/local/ys/app/hbase ys02: /usr/local/ys/app
    scp –r /usr/local/ys/app/hbase ys03: /usr/local/ys/app
    scp –r /usr/local/ys/app/hbase ys04: /usr/local/ys/app

    3.9.6启动
    cd  /usr/local/ys/app/hbase/bin
    ./ start-hbase.sh

    3.9.7查看
    进程:jps
    进入hbase的shell:hbase shell
    退出hbase的shell:quit
    页面:http://master:60010/ 

3.10KAfkaOffsetMonitor(Kafka集群的监控程序,本质就是一个jar包)

    3.10.1上传jar包
    略

3.10.2 运行jar包
nohup java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb --zk ys01,ys02,ys04 --refresh 5.minutes --retain 1.day --port 8089 $
4. 集群调优

4.1 辅助工具尽量不安装到数据或者运算节点,避免占用过多计算或内存资源。

4.2 dataNode和spark的slave节点尽量在一起;这样运算的时候就可以避免通过网络拉取数据,加快运算速度。

4.3 Hadoop集群机架感知配置,配置之后可以使得数据在同机架的不同机器2份,然后其他机架机器1份,可是两台机器四台虚机没有必要配感知个人感觉。

4.4 配置参数调优
可以参考http://blog..net/chndata/article/details/46003399
第三阶段(辅助工具工学习阶段)

11)Sqoop(,51CTO ,以及官网)—20小时

数据导出概念介绍
Sqoop基础知识
Sqoop原理及配置说明
Sqoop数据导入实战
Sqoop数据导出实战、
Sqoop批量作业操作
推荐学习博客: 官网:

12)Flume(,51CTO ,以及官网)—20小时

FLUME日志采集框架介绍。
FLUME工作机制。
FLUME核心组件。
FLUME参数配置说明。
FLUME采集nginx日志案例(案例一定要实践一下)
推荐学习博客: 官网:

13)Oozie(,51CTO ,以及官网)–20小时

任务调度系统概念介绍。
常用任务调度工具比较。
Oozie介绍。
Oozie核心概念。
Oozie的配置说明。
Oozie实现mapreduce/hive等任务调度实战案例。
推荐学习博客: 官网:

14)Hue(,51CTO ,以及官网)–20小时

推荐学习博客: 官网:

第四阶段(不断学习阶段)

备注

1)如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。

2)企业目前更倾向于使用Spark进行微批处理,Storm只有在对时效性要求极高的情况下,才会使用,所以可以做了解。重点学习Spark Streaming。

3)快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力**真的很重要。

4)要善于使用StackOverFlow和Google(遇到解决不了的问题,先Google,如果Google找不到解决方能就去StackOverFlow提问,一般印度三哥都会在2小时内回答你的问题)。

5)视频课程推荐:

可以去万能的淘宝购买一些视频课程,你输入“大数据视频课程”,会出现很多,多购买几份(100块以内可以搞定),然后选择一个适合自己的。个人认为小象学院的董西成和陈超的课程含金量会比较高。

四、持续学习资源推荐
Apache 官网()
Stackoverflow()
Github()
Cloudra官网()
Databrick官网()
About 云 :
,51CTO (,)
至于书籍当当一搜会有很多,其实内容都差不多。 
这篇关于大数据生态系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!