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。

相关问题

简述CDH的的运行模式。

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。

ranger cdh

Ranger CDH是Apache Ranger和Cloudera Distribution of Hadoop (CDH)的结合。Apache Ranger是一种用于集中管理Hadoop生态系统中的权限和安全策略的开源框架，而CDH则是由Cloudera提供的一套企业级Hadoop解决方案。

Ranger CDH提供了一种简单且可扩展的方式来管理和保护Hadoop集群中的敏感数据。它通过集中的权限管理和安全策略来确保只有经过授权的用户可以访问和操作数据。使用Ranger CDH，管理员可以定义细粒度的访问控制策略，例如基于资源，用户或组织的访问权限，以及允许或拒绝特定操作。这可以帮助保护数据免受未经授权的访问和风险。

Ranger CDH还提供了可视化的用户界面，管理员和数据管理员可以使用该界面来管理和监控权限和策略。此外，它还提供了安全审计功能，可以记录和监控数据的访问和使用，以便进行合规性和安全性审计。

总之，Ranger CDH是将Apache Ranger的权限和安全策略管理框架与Cloudera Distribution of Hadoop集成在一起的解决方案。通过使用Ranger CDH，组织可以更好地管理和保护其Hadoop集群中的敏感数据，确保安全和合规性。