阿里云服务器ECS上已经开放了相应端口的安全组，云服务器的防火墙也已经关闭了。阿里云服务器自带的安全组3389端口能脸上，但自定义开的端口22和8080连不上： 阿里云服务器的防火墙通过远程桌面连接也给关了：阿里云服务器的防火墙高级设置里的入站规则也添加了22、8080端口：   防火墙高级设置里的属性： 里面所有的防火墙状态都设置为关闭，入站连接设置为允许，出站连接也设置为允许： 防火墙的“允许应用或功能通过windows防火墙”也设置了如下：除了22、8080、3389端口允许，其他也全部勾上了： 但通过本地windows的远程桌面连接连到云服务器ECS桌面，打开ECS的cmd查看端口开放

固件特点：1.采用官方系统核心以及官方内核；2.全局精简，保留基本功能，速度更快，无广告，无推送；3.微调运行机制，使系统更流畅；4.默认开启硬件GPU加速；5.固件默认开启ROOT。默认开启ADB；6.添加精简版当贝桌面，桌面和软件可以自由选择卸载；7.本固件刷机为三网通用网络盒子，无需账号密码。刷机方法：下载固件，拷贝三个强刷引导文件+update.zip至FAT32格式8G以下U盘根目录；上电同时，按下载目录短接点短接3秒即放开（不必等刷机界面出来），然后稍等片刻会自动进入刷机模式刷机。请注意图片上另一箭头所指铁皮壳是地GND，也可以用盒子U口铁壳短接等等。声明：本安卓固件，仅供内部测试

一、apachespark简介 ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。二、漏洞简介ApacheSparkUI可以设置选项spark.acls.enable启用ACL，使用身份验证过滤器。用以检

什么是小文件？小文件指的是文件size比HDFS的blocksize小很多的文件。Hadoop适合处理少量的大文件，而不是大量的小文件。hadoop小文件常规的处理方式1、小文件导致的问题首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有10000000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的，如果访问大量小文件，需

PySpark启动以Local,yarn,standalone,mesos2、控制日志级别，有效的日志级别包括：ALL,DEBUG,ERROR,FATAL,INFO,OFF,TRACE,WARN控制日志输出内容的方式有两种log4j.rootCategory=INFO,console和frompysparkimportSparkContext sc=SparkContext(“local”,”FirstApp”)sc.setLogLevel(“WARN”)3、RDD是什么弹性分布式数据集，RDD是只读的、分区记录的集合，RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来

问题背景作业流程是从hive读取数据处理后写入es，一直跑的很正常，突然今天发现部分数据重复了问题排查由于是长期正常运行的作业未发生变更，且排查了上游hive表不存在数据重复问题，首先排除了数据和逻辑问题spark作业是运行成功的，不存在作业失败重试的问题推测是spark作业内部存在失败重试的问题，于是查看了sparkhistoryjob的timeline看到下面这个图表，可以确认是由于11、13节点在写入部分数据后失败了，yarn启动了21、22重新执行导致11、13写入的数据又写了一次问题原因导致问题出现的原因有两个，一个是spark2本身shuffle不稳定，且作业运行在任务高峰时段，集

本文介绍Linux系统中配置Hadoop、HBase和Spark环境，包括安装Java运行环境、下载安装包、进行配置和测试。通过这种方式，可以搭建一个强大的分布式计算环境，用于处理大规模数据集。为了成功配置Hadoop、HBase和Spark环境，需要理解它们之间的关系和各自的组件。配置虚拟机测试环境使用vmwareworkstationpro软件在Windows系统中创建一个虚拟机（后续构建多节点集群可配置好相关环境之后直接克隆，仅需修改简单参数即可构建集群），并在虚拟机中安装Ubuntu系统，这样可以在不影响原有系统的情况下体验和测试。 虚拟机VMware中安装Linux系统-Ubuntu

前言在当今的数据驱动时代，构建一个强大的大数据环境对于企业和组织来说至关重要。本文将介绍如何安装和配置Hadoop、MySQL、Hive、Scala和Spark，以搭建一个完整的大数据环境。简介安装Hadoop首先，从ApacheHadoop的官方网站下载所需的Hadoop发行版。选择适合你系统的二进制发行版，下载完成后解压缩到安装目录。然后配置环境变量，并修改Hadoop的配置文件，根据需要进行修改。安装MySQL安装MySQL服务器是搭建大数据环境的重要一步。更新包管理器后，执行命令安装MySQL服务器，并配置MySQL允许通过网络连接。编辑MySQL的配置文件，并重启MySQL服务，最后

文章目录一、SparkSQL支持读写Hive二、Spark配置hive-site.xml三、准备工作（一）启动Hive的metastore（二）启动SparkShell四、Spark读写Hive数据（一）导入SparkSession（二）创建SparkSession对象（三）执行HiveQL语句1、创建Hive表2、导入本地数据到Hive表3、查询Hive表数据4、创建表时指定存储格式5、将数据帧数据写入Hive表6、导入HDFS数据到Hive表（四）在Hive客户端查看生成的hive表一、SparkSQL支持读写HiveSparkSQL还支持读取和写入存储在ApacheHive中的数据。然而

ODS层构建：代码导入目标：实现Python项目代码的导入及配置实施 Oracle本地驱动目录**：将提供的**instantclient_12_2**目录放入D盘的根目录下 PyHive本地连接配置：将提供的CMU目录放入C盘的根目录下auto_create_hive_table包  创建路径包    -在datatohive的init文件中放入如下代码   -其他包的init都放入如下内容将对应的代码文件放入对应的包或者目录中   step1：从提供的代码中复制config、log、resource这三个目录直接粘贴到**auto_create_hive_table**包下   step2