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【橙子源码】【易语言源码搜索】【opencv lbph源码分析】hadoop源码 编译

来源:android ams源码分析 发表时间:2024-12-24 10:15:19

1.zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.Hudi 基础入门篇
4.OpenBayes x Apache:为什么我们需要面向异构计算的源码编译器体系
5.如何在hadoop-2.6.0上编译运行自己编写的java代码
6.Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

hadoop源码  编译

zookeeper开山篇-编译安装与zk基础命令使用

       随着软件规模的扩张,分布式服务逐渐成为解决并发流量问题的编译主流选择,Apache的源码Zookeeper作为一款成熟的分布式协调组件,为分布式应用提供一致性服务。编译本文将带你步入Zookeeper的源码学习之旅,从基础安装和命令使用开始。编译橙子源码

       Zookeeper是源码Apache的一个分布式应用程序协调服务,它扮演着配置管理、编译域名服务、源码分布式同步和组服务等角色,编译是源码Hadoop和Hbase的重要组成部分。它的编译主要作用是保证分布式系统中的数据一致性。

       下载安装步骤有两个:首先,源码可从官网(mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...)下载最新版本的编译zookeeper-xxx.tar.gz,解压后将conf目录下的源码zoo_sample.cfg复制并重命名为zoo.cfg,配置dataDir和dataLogDir,然后双击bin目录下的zkServer.cmd启动服务。

       另一种方法是下载zk源码,通过Ant进行编译。首先,根据开发环境和zk源码版本下载Ant,配置环境变量,然后在GitHub上选择相应的版本进行git下载。编译时需注意zk源码中的properties-maven-plugin和exec-maven-plugin插件配置,可能需要手动修改以适应本地环境。

       启动单机版zk服务时,可能会遇到编译错误,易语言源码搜索需检查pom.xml文件和git.properties配置。成功编译后,通过zkCli.cmd客户端连接,通过ls、create、get、stat、delete等命令操作zk节点,实现基本的创建、读取、修改和删除功能。

       本文仅是Zookeeper学习的入门,后续还将深入探讨更多命令和配置细节,欢迎持续关注。作者:享学课堂online,来源:今日头条。

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中,我们面对了诸多挑战,并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。

       首先,确保Hadoop版本为3.3.5,这是Hive运行的前置需求。紧接着,opencv lbph源码分析安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1,与当前的Hadoop版本不符,因此,我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前,下载官方发布的Tez源码(release-0..2),并解压以获取编译所需文件。编译过程中,注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5,同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径,并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz,避免不必要的编译耗时。完成后,将编译好的文件上传至HDFS,并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml,同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,提供SQL查询和数据分析能力,新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3,无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的预警跳开指标源码Hive 4.0.0-beta-1版本,解压并配置环境变量,删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量,并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后,可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接,执行创建数据库和表的SQL语句,使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是,Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3,因此无需额外加载jar包,只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本,需下载Hive源码,修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表,使用熟悉的Hive命令语法,例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似,可在HMS中获取Iceberg分区详细信息,并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导,确保了集成过程的顺利进行。

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的mybatis引入框架源码流式数据湖平台,本文将提供一个基础入门的步骤指南,从环境准备到编译与测试,再到实际操作。

       在开始之前,首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven,这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上,通过下载并解压Maven软件包,然后配置系统环境变量,即可完成Maven的安装。确保使用的Maven版本为3.5.4,仓库目录命名为m2。

       接下来,需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后,按照源码包的说明进行编译。

       在编译过程中,将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后,进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行,说明编译成功。

       为了构建一个完整的数据湖环境,需要安装HDFS。从解压软件包开始,配置环境变量,设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量,以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。

       下一步,需要配置hadoop-env.sh文件,以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性,以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令,可以确保HDFS服务正常运行。

       总结而言,Hudi被广泛应用于国内的大公司中,用于构建数据湖并整合大数据仓库,形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。

       为了更好地学习Hudi,推荐基于0.9.0版本的资料,从数据湖的概念出发,深入理解如何集成Spark和Flink,并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入,逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。

OpenBayes x Apache:为什么我们需要面向异构计算的编译器体系

       Apache 软件基金会,以众多领先项目如 Apache HTTP Server、Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache TVM 而闻名,致力于推动全球技术发展。在 8 月举办的亚太区大会“CommunityOverCode Asia”上,OpenBayes 贝式计算、Apache TVM PMC 冯思远以及 Deelvin Solutions 的 Egor Churaev,作为 Apache TVM 社区和 MLC 社区的核心贡献者,聚焦“人工智能/机器学习”分论坛,深入探讨了面向异构计算的编译器体系。

       随着 AI,尤其是大型语言模型的兴起,计算需求激增,传统通用计算平台已无法满足高计算效能需求。异构计算体系的引入,旨在解决硬件与软件优化的压力,通过融合 CPU、GPU、FPGA 等不同硬件平台,实现资源高效利用。

       OpenBayes 贝式计算已广泛应用 Apache TVM 技术,优化本地部署,推动 MLC 社区发展,定期举办“Meet TVM”线下聚会,促进机器学习领域专家交流。Apache TVM 由陈天奇主导开发,作为机器学习编译器堆栈,它能有效解决因硬件异构化带来的挑战,比如模型部署至不同硬件平台,以及自动调优以提升运行效率。

       此外,开源技术如 MLC-LLM 的出现,利用 Apache TVM Unity 实现大语言模型在任何设备上的编译运行,解决了 AI 开发者缺乏高性能硬件资源的问题。MLC-LLM 技术基于图层面 IR 和循环层面 IR 的结合,简化了模型构建流程,并支持广泛的后端平台,如浏览器、GPU、iOS、Android 等。

       异构计算编译器通过优化编译过程,提升了机器学习模型在多类硬件上的执行效率,有效推进模型部署至各类设备,包括移动设备。这种集成能力对于计算技术的发展至关重要。

       未来,OpenBayes 贝式计算将持续推动异构计算体系发展,与芯片厂商及生态伙伴合作,共同促进编译器普及。同时, 年 Meet TVM 系列活动深圳站将于 9 月 日举行,欢迎参与。

如何在hadoop-2.6.0上编译运行自己编写的java代码

       åœ¨ä¸ä½¿ç”¨eclipse情况使java程序在hadoop 2.2中运行的完整过程。整个过程中其实分为java程序的编译,生成jar包,运行测试。

       è¿™ä¸‰ä¸ªæ­¥éª¤è¿ç”¨çš„命令都比较简单,主要的还是如何找到hadoop 2.2提供给java程序用来编译的jar包。具体可以查看:

       HADOOP_HOME/share/hadoop/.wan.demo;

       import java.io.IOException;

       import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

       import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

       import org.apache.hadoop.fs.Path;

       public class HADemo {

        public static void main(String[] args) {

        // TODO Auto-generated method stub

        mkdir(args[0]);

        }

        public static void mkdir(String dir){

        Configuration configuration=new Configuration();

        FileSystem fs;

        try {

        fs = FileSystem.get(configuration);

        fs.mkdirs(new Path(dir));

        fs.close();

        } catch (IOException e) {

        // TODO Auto-generated catch block

        e.printStackTrace();

        }

        }

       }

       æŠŠHADemo.java文件拷贝到linux环境中

       é…ç½®HADOOP_HOME/bin到环境中,启动集群,进入HADemo.java文件目录中

       æ³¨:下面的lib目录里面的文件由HADOOP_HOME/share/hadoop/mon-2.2.0.jar:lib/hadoop-annotations-2.2.0.jar -d class HADemo.java

       2.生成jar包

       #jar -cvf hademo.jar -C class/ .

       added manifest

       adding: com/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

       adding: com/wan/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

       adding: com/wan/demo/(in = 0) (out= 0)(stored 0%)

       adding: com/wan/demo/HADemo.class(in = ) (out= )(deflated %)

       3.测试运行

       #hadoop jar hademo.jar com.wan.demo.HADemo /test

       æ£€æµ‹ï¼š

       #hadoop fs -ls /

       ç»“束!

Atlas系列-编译部署-Atlas2.1.0独立部署

       本文将为您详细介绍如何独立部署 Atlas 2.1.0 版本,依赖组件包括 solr、hbase、zookeeper、hive、hadoop、kafka。我们将采用 Docker 容器与 Linux 环境进行部署。如果您在 Atlas 的编译部署过程中遇到问题,本指南将提供解决方案。

       部署流程如下:

       部署环境

       1. Linux 环境:若无 Linux 环境,可通过 Docker 构建。如已安装 Linux,推荐使用 CentOS 镜像,本文作者最初在 Windows 环境下进行部署,并制作了一个 CentOS 镜像。构建步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       2. Zookeeper 环境搭建:使用 Docker 方式搭建 Zookeeper,配置步骤包括:

       1. 拉取 Docker 镜像

       2. 运行容器

       3. Hadoop 环境搭建:同样采用 Docker 方式搭建 Hadoop,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 建立 Hadoop 用的内部网络

       3. 创建并启动 Master 容器,映射端口,如 端口用于 Hiveserver2,以便后续客户端通过 beeline 连接 Hive

       4. 创建 Slave 容器

       5. 修改 hosts 文件,将 Master 和 Slave 的 IP 地址映射到容器内部

       6. 启动 Hadoop,格式化 HDFS,并启动全部服务

       7. 访问 Web 查看服务状态,如 hdfs: localhost: 和 yarn: localhost:

       4. 部署 Hive:由于 Hive 镜像与 Hadoop 镜像整合,使用已启动的 Hadoop 镜像进行部署:

       1. 进入 Master 容器

       2. 修改配置文件,添加相关环境变量

       3. 执行源命令生效

       4. 完成数据库配置,确保与 Hive 配置文件中的分隔符一致,并关闭 SSL 验证

       5. 上传 MySQL 驱动到 Hive 的 lib 目录,调整 jar 包配置,确保 slf4j 和 guava 包版本一致

       6. 初始化元数据库,完成 Hive 的安装与启动

       7. 修改 Hadoop 权限配置

       8. 启动 Hiveserver2

       9. Hbase 搭建:由于使用 Docker 遇到问题,改为在容器外搭建 Hbase 环境。步骤包括:

       1. 拉取容器

       2. 创建并运行容器

       3. 进入容器

       4. 修改 Hbase 配置

       5. 启动 Hbase

       6. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Solr 搭建:使用 Docker 方式搭建 Solr,步骤如下:

       1. 拉取镜像

       2. 运行容器

       3. 创建 collection

       4. 访问 Web 界面地址 localhost:

       . Atlas 独立部署:Atlas 2.1.0 版本独立部署依赖外部组件,不同于集成部署。步骤包括:

       1. 从 Apache Atlas 下载源码,如 apache-atlas-2.1.0-server.tar.gz

       2. 使用 Docker 镜像环境进行编译,选择之前构建的基础环境

       3. 将源码复制到容器内

       4. 修改 pom.xml 文件以适应环境依赖

       5. 执行编译命令

       6. 解压 /distro/target/apache-atlas-2.1.0-bin.tar.gz 文件

       7. 进入 bin 目录,启动应用

       至此,Atlas 2.1.0 版本独立部署完成,可访问 localhost: 查看部署结果。

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