1.如何安装hdp
2.安装HDP显示时间或网络是源码什么意思？
3.Hortonworks, 快速上手 Hadoop 的套件
4.大数据从入门到深入：Ambari 概述和安装及使用
5.HDP大数据平台搭建
如何安装hdp
安装HDP显示时间或网络是因为网速不稳定。导致某些jar包不完整，源码个人推荐用FlashFXP，源码解压本地下载好的源码targz，将相应的源码jar包重新上传，某些服务安装不成功，源码信用盘极速源码先重试下还不行重新安装服务即可。源码安装HDP的源码特点
HDP全称叫做HortonworksDataPlatform，Hortonworks数据平台是源码一款基于ApacheHadoop的是开源数据平台，提供大数据云存储，源码大数据处理和分析等服务，源码该平台是源码专门用来应对多来源和多格式的数据，并使其处理起来能变成简单更有成本效益。源码
HDP还提供了一个开放，源码稳定和高度可扩展的源码平台，使得更容易地集成ApacheHadoop的数据流业务与现有的数据架构，集群服务器配置，包括安装操作系统关闭防火墙同步服务器时钟等，安装Ambari管理器。
安装HDP显示时间或网络是什么意思？
安装HDP显示时间或网络是因为网速不稳定。导致某些jar包不完整，个人推荐用FlashFXP，解压本地下载好的targz，将相应的java源码项目搭建jar包重新上传，某些服务安装不成功，先重试下还不行重新安装服务即可。安装HDP的特点
HDP全称叫做HortonworksDataPlatform，Hortonworks数据平台是一款基于ApacheHadoop的是开源数据平台，提供大数据云存储，大数据处理和分析等服务，该平台是专门用来应对多来源和多格式的数据，并使其处理起来能变成简单更有成本效益。
HDP还提供了一个开放，稳定和高度可扩展的平台，使得更容易地集成ApacheHadoop的数据流业务与现有的数据架构，集群服务器配置，包括安装操作系统关闭防火墙同步服务器时钟等，安装Ambari管理器。
Hortonworks, 快速上手 Hadoop 的套件
在大数据环境之下，SQL Server 的存储成本不断攀升，日志增长量超乎预期，频繁出现空间不足导致的应用异常。此外，查询需求多样化，在海量数据中响应速度变慢成为普遍问题。面对这些挑战，许多人开始探索如何帮助团队快速掌握大数据相关技术。阴阳突破源码公式
在寻找解决方案的过程中，我发现了两个工具：HDP（由Cloudera提供）和CDH（由Hortonworks提供）。这两款工具都基于Hadoop，是大数据领域的两大实施商。
Cloudera是Hadoop的老牌供应商，除了提供定制化的Hadoop之外，还提供了培训和支持服务。相比之下，Hortonworks是一个新兴的供应商，其最大的优势在于其产品是免费的。尽管如此，Hortonworks也提供了培训和支持服务，但这些服务是收费的。
Hortonworks旨在使用Apache开源组件搭建Hadoop平台，这些组件全部开源，包括三大产品：Horton Data Platform（HDP）、Apache Ambai和SmartSense。
Hortonworks提供了VMWare、Virtual box和Docker容器等快速安装的镜像，这些镜像是基于单个节点的，可以快速体验HDP的使用。这些镜像的文件后缀名为.ova，它们是静态上传文件源码本文关注的重点。作为一个精通SQL的开发者，通过使用Hortonworks的Hadoop套件，可以摇身一变成为处理十亿级大数据的工程师，整个过程可能不会超过两小时。
如果你有兴趣，不妨一试。下载地址在这里：hortonworks.com/downloads。我并非在为他们做广告，我没有持有他们的任何股票。我介绍这款软件，是因为曾经尝试用ASP.NET搭建一个无需安装SQL Server环境即可学习SQL的学习环境，但项目失败。现在有这么好的资源可以帮助大家快速上手大数据学习，我非常愿意推荐。
接下来，我将带大家体验使用Hortonworks Hadoop的玩法。在不到两小时的使用中，我体验了以下操作：
使用HDP套件可以更直观地建立分布式系统概念，相较于仅使用Apache Hadoop和Hive构建，使用套件有助于加深理解。
HDP中的Ambari作为开发者与Hadoop底层交互的界面，界面友好，提供了一种直观的前端项目源码网站管理体验。
HDP的Dashboard提供了一种连接其他组件控制台的方式，如HDFS、Hive、Pig和Spark等。
Hive作为分布式数据仓库，支持SQL的基本语法，同时封装了MapReduce的底层编程实现，使得开发者无需重复开发Java程序来处理常见数据库操作，支持操作T/P/E级的数据量。
在Ambari中找到Hive 2 View，可以像SQL Server Management Studio管理SQL Server一样操作Hive，提供了清晰的编辑界面和简洁的SQL风格，非常适合SQL开发者快速上手。
Pig可以实现ETL（提取、转换、加载）功能，类似于SSIS、Informatic等传统工具。对于复杂的计算，Pig还可以调用Java、Python方法进行扩展。
整体而言，Hortonworks Hadoop套件提供了简洁易用的界面和功能，适合SQL开发者快速掌握大数据技术。唯一的限制是内存需求较高，我使用的是8GB内存，因此建议根据实际情况选择合适的硬件配置。如果你对大数据感兴趣，不妨下载体验一下。
大数据从入门到深入：Ambari 概述和安装及使用
随着大数据技术的迅速发展，Hadoop生态系统日益繁荣。Hadoop的核心组件由两家主要公司维护，即HortonWorks和Cloudera。市面上常见的版本主要有CDH系列和社区版的HDP。HDP通过Ambari进行Hadoop集群的安装与管理。
Ambari是一个Apache顶级项目，旨在简化Hadoop及其生态系统中其他大数据软件的使用。它提供了以下功能：指导安装、配置管理、集群监控、指标收集和警报系统。Ambari能够实现：跨主机安装Hadoop服务、集中管理集群服务的启动、停止与配置、提供监控仪表板以及自动收集集群状态信息。
Ambari架构主要分为三部分：Ambari-Agent部署于集群节点上，负责监控并收集信息；Ambari-Metrics-System（AMS）是监控集群状态的核心组件，包含收集器、监控器等组件，用于收集系统级指标和Hadoop组件指标。心跳机制通过Ambari-Agent定期向Ambari-Server报告状态实现主从交互，而用户与集群的交互则通过web界面进行，操作请求通过API发送给Ambari-Server，最终由Agent执行相应命令。
Ambari安装流程分为网络安装和本地库安装两种方式，依据网速选择。本地库安装需手动下载安装包，配置本地yum源以避免国外网速问题。集群规划中，一台机器作为Server，其余作为Agent节点。Ambari 2.7.0版本推荐使用，安装步骤包括配置本地yum源、安装并启动Ambari-Server、在web页面搭建Hadoop集群。
Ambari的使用遵循官方文档指引，通过Ambari提供的界面和API功能，轻松管理Hadoop集群，监控服务状态，实现自动化配置与管理。
HDP大数据平台搭建
本文主要介绍使用VM+Centos7.2+Ambari2.6+HDP2.6搭建HDP大数据平台的过程。搭建HDP平台能为学习Hadoop生态圈各组件提供直观的环境，相较于单独部署组件或使用开源版本，使用发行版产品能更深入理解原理。此博客旨在帮助学习者搭建基础环境，后续将详细总结和分析Hadoop生态圈各组件的使用。
技术栈：选择HDP版本，因其资料丰富，使用者众多，适合初学者。访问Hortonworks官网，查阅安装、使用指南，解决安装过程中遇到的问题。
介质准备：参考官方指南，采用离线或在线安装ambari和HDP，根据版本选择合适的介质。在线安装需保证网络稳定且带宽充足。
虚拟机系统安装：推荐配置内存8G以上，硬盘G以上，CPU双核及以上。安装VMware和Centos7，规划四个虚拟服务器节点，配置名称、网络、SSH免密登录等。
集群服务器配置：使用xshell、filezilla连接集群服务器。修改节点名称，静态化IP地址及hosts配置，启用NTP确保时钟同步。
配置本地yum源：安装Apache HTTPD，上传ambari、HDP文件并解压，配置本地源repo文件，验证yum源可用性。
安装Java和Mysql：根据系统版本卸载旧版本JDK，上传新版本JDK并配置环境变量。安装Mysql，创建ambari数据库及用户，若需安装Hive、Oozie，创建相应数据库和用户，安装Mysql JDBC驱动。
安装Ambari：在主节点运行安装ambari-server命令，初始化Ambari，配置数据库驱动，启动Ambari-server并登陆控制台。
安装HDP集群：配置集群名称、节点、HDP版本等，安装Ambari-Agent，选择安装服务并配置，启动所有服务，运行情况。
集群完整性检查：验证HDFS功能，创建Hive表并插入测试数据，执行MapReduce任务，确保所有组件正常运行。
