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。

cdh parcel

CDH Parcel是Cloudera提供的一个软件包管理工具。它用于安装、配置和管理CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）集群中的各个组件和服务。

使用CDH Parcel，您可以方便地安装和升级CDH集群中的各个组件，如Hadoop、Hive、HBase等。Parcel还提供了可视化的界面，可以轻松管理和监控集群的状态。

通过Cloudera Manager，您可以从Cloudera官方网站下载适用于CDH版本的Parcel，并在集群中进行安装和配置。安装Parcel后，您可以使用Cloudera Manager进行集群的管理和维护。

总结起来，CDH Parcel是一个方便的工具，用于管理CDH集群中的软件包安装和升级。它简化了集群管理的过程，并提供了可视化的界面来监控集群的状态。