1 YARN动态资源池 2 CDH集群上YARN的动态资源池配置 2.1 参数配置 2.1.1 yarn.admin.acl 2.1.2 yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools 2.2 资源池配置 2.3 放置规则设置 2.4 计划模式 2.5 用户限制 3 集群动态资源池规划 3.1 动态资源池规划样例1 3.2 动态资源池规划样例2 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，FairS cheduler。 FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。 FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器，也不需要任何配置，但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler 在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是核心组件之一，它负责管理和调度集群上的计算资源。YARN动态资源池的规划与管理是优化集群性能的关键环节，尤其在CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）这样的企业级Hadoop平台中更为重要。 YARN提供了三种调度器：FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。FIFO Scheduler遵循先进先出的原则，简单易懂，但不适合共享集群，因为大应用可能占据所有资源，导致其他应用等待。Capacity Scheduler适合共享集群，通过预定义的队列分配资源，但可能会预先占用资源。Fair Scheduler则更灵活，动态调整资源，确保所有应用公平分享资源。 在CDH集群上配置YARN的动态资源池，首先涉及参数配置。`yarn.admin.acl`参数用于设定哪些用户或用户组有权管理资源池，可以设置为特定用户或用户组，或者用星号(*)表示所有用户。`yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools`则决定是否允许创建未在配置中声明的新资源池。 资源池配置包括资源池的名称、权重、最小和最大CPU及内存设置，以及应用程序的最大数量。权重决定了资源池相对其他池的资源获取比例。最小和最大资源限制确保了资源池的稳定性和效率。同时，设置“提交”和“管理”权限的用户和组，能有效控制资源池的访问和管理。 放置规则的设置是资源池管理中的另一个重要方面。这些规则确定任务会被分配到哪个资源池，例如，可以基于运行时指定的池、用户名、用户主要组等条件。规则的顺序决定了任务的分配顺序，一旦满足某个条件，任务就会被提交到对应的池。 在集群动态资源池规划中，需要考虑不同业务场景。规划样例通常包含多个层次的资源池，如主资源池和子资源池，以适应多样的应用需求。例如，一个动态资源池规划可能将资源池按部门或项目划分，每个资源池根据其业务需求分配权重，同时设置适当的预占策略，以确保资源的高效利用。 CDH集群上的YARN动态资源池规划与管理涉及多方面因素，包括调度器选择、参数配置、资源池结构、权限控制和任务分配策略。正确的配置能提升集群的资源利用率，保证不同应用的公平性和响应速度，对于大数据处理环境的稳定性和性能至关重要。

本文详细介绍了CDH 6.3.2的安装部署过程，包括准备工作、基础环境配置、CM安装、CDH组件部署等步骤。准备工作包括服务器配置、软件环境准备、关闭防火墙、禁用透明大页、修改Linux swappiness参数、时间同步、配置最大进程数和最大文件句柄数、集群节点间免密登录以及安装JDK。随后，文章详细说明了如何安装CM 6.3.1，包括上传安装包、创建CDH对应库和用户、上传MySQL JDBC jar包、搭建私有Yum源以及部署CM server和agent。最后，文章指导读者通过CDH UI界面完成CDH组件的安装和配置，确保集群正常运行。整个过程步骤清晰，适合需要部署CDH集群的用户参考。 CDH（Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop）是一个企业级的大数据平台，它包含了Hadoop及其相关的大数据处理组件。CDH 6.3.2是这个系列中的一个版本，它提供了一系列改进和优化，以适应大规模数据处理需求。在进行CDH 6.3.2安装时，首先需要进行详细的准备工作，这包括服务器的硬件配置和软件环境的准备。硬件配置方面，要保证服务器有足够大的存储空间和内存，以及适当的CPU性能来处理大量的数据和并发请求。软件环境方面，需要检查操作系统版本是否兼容，安装JDK以支持Java应用，以及关闭不必要的系统服务如防火墙以避免不必要的网络阻塞。除了这些，还需要确保服务器之间能够实现免密登录，这样可以简化集群的管理过程。 在环境配置完成后，下一步是安装Cloudera Manager（CM），它是Cloudera用于管理Hadoop集群的工具。安装CM之前需要上传安装包，并创建必要的库和用户账号。此外，需要上传MySQL JDBC驱动包以支持CM的数据库操作，搭建私有Yum源为安装提供必要的包管理功能。部署CM server和agent是安装过程中的关键步骤，这涉及到集群管理节点和服务节点的配置。 安装完CM之后，就可以通过CDH的用户界面（CDH UI）来部署和配置CDH组件了。在UI中，用户可以执行组件安装、配置集群参数、设置安全策略和监控集群健康状况等任务。整个安装和配置过程是图形化的，相比命令行操作更加直观方便，尤其是对于不太熟悉命令行操作的用户。通过CDH UI，用户可以轻松地管理整个Hadoop集群，实现高效的数据处理和分析。 CDH 6.3.2的安装指南不仅是一份简单的操作手册，它还涵盖了集群部署的最佳实践。这些实践包括了对系统参数的调整，例如禁用透明大页和修改Linux的swappiness参数，这些调整能够优化系统的性能，特别是在处理大量数据时。另外，进行时间同步、配置最大进程数和最大文件句柄数等步骤，都是确保集群稳定运行的重要因素。通过遵循这些步骤，用户可以构建一个稳定、高效、可扩展的大数据处理集群。 无论是对于希望快速搭建大数据处理环境的用户，还是需要深入了解集群部署细节的专业人员，CDH 6.3.2安装指南提供了宝贵的指导。通过这份指南，用户不仅能够安装CDH，还能够根据指南中的最佳实践优化自己的大数据处理平台，以适应不断增长的数据处理需求。此外，这份指南也展示了如何通过源码获取和安装软件包，这为用户提供了更多灵活性，可以根据自己的特定需求定制和优化Hadoop环境。 安装过程中所使用的软件包、源码和代码包，都是构成CDH 6.3.2安装和部署的基础。这些组件和工具不仅限于Cloudera自身的软件包，还包括了JDK、MySQL JDBC驱动以及其他用于支持和扩展CDH集群的软件包。了解和掌握这些组件的安装和配置，对于构建和维护一个高效、稳定的大数据处理集群是至关重要的。

Hive是Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语法（HQL，Hive Query Language）对大规模存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行查询和分析。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的一个全面的开源大数据平台，包含了Hive等多个大数据处理组件。在这个场景中，"免费Hive CDH Jar包"通常是指针对CDH版本优化过的Hive JDBC驱动程序。 Hive JDBC（Java Database Connectivity）驱动是连接Hive与各种客户端（如Java应用程序、BI工具等）的桥梁，使得这些客户端可以通过标准的JDBC接口与Hive交互，执行查询并获取结果。`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`就是这样的一个驱动包，它是为Hive 2.1.1和CDH 6.3.2版本设计的，适合那些不依赖于Hive服务器环境的独立应用使用。 这个jar包的主要功能包括： 1. **连接Hive Server**：JDBC驱动提供了建立到Hive Server的连接所需的所有逻辑，使得客户端可以远程执行HQL查询。 2. **查询执行**：通过Hive JDBC，用户可以编写HQL语句，并将其发送到Hive Server执行。Hive Server会解析和优化查询，然后在Hadoop集群上执行计算任务。 3. **结果集处理**：驱动程序负责将Hive Server返回的结果转换为Java数据类型，以便客户端应用程序可以方便地处理和展示。 4. **事务支持**：虽然Hive本身对事务的支持有限，但Hive JDBC可以处理一些基本的读写操作，如提交或回滚操作。 5. **安全认证**：Hive JDBC驱动还处理身份验证和授权，允许配置不同的安全模型，如Kerberos，以确保只有授权的用户可以访问Hive服务。 使用这个jar包的步骤通常包括： 1. **添加依赖**：在Java项目中，将`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`作为依赖库引入，这样就可以在代码中使用Hive JDBC API。 2. **连接配置**：配置Hive服务器的URL、用户名和密码，以及其他可能的连接参数。 3. **创建连接**：使用`DriverManager.getConnection()`方法建立到Hive Server的连接。 4. **执行查询**：通过`Statement`或`PreparedStatement`对象执行HQL查询。 5. **处理结果**：获取`ResultSet`对象并遍历其内容，将数据转化为业务所需的格式。 6. **关闭资源**：确保在完成操作后关闭连接和结果集，以释放系统资源。 在实际应用中，Hive JDBC驱动常用于数据ETL（提取、转换、加载）过程，数据分析工具，或者任何需要从Hive中检索数据的Java应用程序。需要注意的是，不同版本的Hive和CDH可能需要对应版本的JDBC驱动，因此在升级或迁移时要确保驱动兼容性。 总结来说，"免费Hive CDH Jar包"是实现Java应用程序与Hive数据仓库交互的关键组件，它提供了基于JDBC的标准接口，使数据处理工作更加便捷高效。正确理解和使用这个jar包，可以帮助开发者更好地利用Hive进行大数据处理和分析。

主要是因为hadoop的cdh5官网收费，项目下载不了了，上传我下载的到csdn方便各位下载

Grafana的CM插件，可以很方便的监控CDH集群的资源使用情况以及组件健康程度。支持Grafana3及以上版本。如何给Grafana安装此插件请参考我的博客，谢谢。

1.高可靠性 2.高扩展性 3.高效性 4.高容错性 5.低成本

CDHS6.X安装需要的的 allkeys.asc

本人在大数据行业工作多年，该手册是通过实践写的部署手册，供大家参考。

1. CDH架构及安装 2. Hadoop安装 3. Hive安装 4. Hbase安装 5. Spark安装 6. Kafka安装 7. 其他安装测试

CDH5.14.2 安装包第一部分，建议配合我的博客——《CDH 5.14.2 安装部署指南》一同使用。