简述CDH的的运行模式。

时间: 2023-06-27 07:06:38 浏览: 62
CDH(Cloudera Distribution including Apache Hadoop)是一种基于 Apache Hadoop 的分布式计算平台,其运行模式主要包括以下几个方面: 1. HDFS(Hadoop Distributed File System):CDH使用HDFS作为其分布式文件系统,在集群中存储大数据量的文件。HDFS将文件分成多个块,并将这些块分别存储在不同的节点上,以实现数据的高可靠性和高可扩展性。 2. YARN(Yet Another Resource Negotiator):CDH使用YARN作为其集群资源管理器,它负责分配集群中的计算资源,使得各个任务可以在不同的节点上并行执行,从而提高计算效率。YARN还提供了丰富的任务调度和监控功能,方便用户管理和调度任务。 3. MapReduce:CDH使用MapReduce作为其分布式计算框架,通过将大规模数据分成小块进行并行计算,实现高效的大数据处理。MapReduce将任务分成两个步骤,即Map和Reduce,其中Map负责将数据切分并进行初步处理,Reduce负责将Map处理后的结果合并,得到最终的计算结果。 4. HBase:CDH还包含了HBase作为其分布式NoSQL数据库,它可以存储非结构化的数据,并提供高速的读写性能和数据可靠性保证。HBase通常被用于处理实时数据和海量数据存储。 综上所述,CDH的运行模式主要基于HDFS、YARN、MapReduce和HBase这些组件,通过它们的高度集成和协同工作,实现了高效、可靠的大数据处理和管理。
相关问题

简述CDH的工作原理。

CDH是Cloudera公司开发的一种分布式计算平台,它基于Hadoop生态系统,包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)、YARN和MapReduce等组件。CDH的工作原理可以概括为以下几点: 1. 数据存储:CDH使用HDFS作为数据存储系统,将大数据分成小的块存储在不同节点上,以实现数据的高可用和分布式处理。 2. 数据处理:CDH使用MapReduce作为数据处理框架,通过将数据划分成小的任务并分配给不同的节点进行并行处理,最终将结果合并输出。 3. 资源管理:CDH使用YARN作为资源管理器,负责管理集群中的计算资源,并为用户提交的应用程序分配资源。 4. 数据分析:CDH还提供了多种数据分析工具和平台,如Hive、Impala、Spark等,让用户能够对数据进行更深入的分析和挖掘。 总的来说,CDH通过将数据存储在分布式文件系统中,使用MapReduce并行处理数据,利用YARN进行资源管理,以及提供多种数据分析工具和平台,实现了大规模数据处理和分析。

CDH开启hive非严格模式

如果你想要在CDH中开启Hive的非严格模式,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Hive的配置文件hive-site.xml。 2. 在该文件中添加如下配置: ``` <property> <name>hive.strict.checks.cartesian.product</name> <value>false</value> </property> ``` 3. 保存配置文件并退出。 这个配置会禁用Hive的笛卡尔积检查,从而允许一些比较复杂的查询。请注意,开启非严格模式会增加查询的风险,因此需要谨慎使用。

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