前往小程序，Get更优阅读体验！
立即前往
文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
首页
学习
活动
专区
工具
TVP最新优惠活动
返回腾讯云官网
社区首页 >专栏 >0722-6.2.0-如何在RedHat7.2使用rpm安装CDH(无CM)

0722-6.2.0-如何在RedHat7.2使用rpm安装CDH(无CM)

作者头像
Fayson
发布于 2019-11-06 10:27:46
6700
发布于 2019-11-06 10:27:46
举报
文章被收录于专栏：Hadoop实操

文档编写目的

在前面的文档中，介绍了在有CM和无CM两种情况下使用rpm方式安装CDH5.10.0，本文档将介绍如何在无CM的情况下使用rpm方式安装CDH6.2.0，与之前安装C5进行对比。

环境介绍：

  • 安装部署使用root用户进行操作
  • 安装的CDH版本为6.2.0
  • 服务器的操作系统为RedHat7.2
  • 安装不使用CM
  • CDH集群安装在三个节点

安装前置准备

2.1 服务器相关设置

安装CDH集群时需要做一些前置的准备，本次安装使用的环境已经做好前置准备，需要做的准备如下：

1.hosts以及hostname配置正确

2.服务器没有启用IPv6且配置了静态IP

3.禁用SELinux

4.关闭防火墙

5.设置swappiness为1

6.关闭透明大页面

7.配置NTP时钟同步

2.2 配置本地yum源

1.在官网下载好需要的rpm包，地址如下：

代码语言：javascript
复制
https://archive.cloudera.com/cdh6/6.2.0/redhat7/yum/RPMS/

将上面所有的rpm包下载到服务器，如下：

在浏览器进行验证

2.执行createrepo命令

代码语言：javascript
复制
createrepo .

3.创建repo文件

代码语言：javascript
复制
[cdhrepo]
name = cdh_repo
baseurl = http://192.168.0.178/cdh6_rpm/
enable = true
gpgcheck = false

4.执行yum命令，查看本地yum源是否配置成功

代码语言：javascript
复制
yum clean all
yum repolist

上图可以看到，下载的rpm包制作的本地yum源成功

CDH组件安装

3.1 Zookeeper

1.在所有节点安装Zookeeper

代码语言：javascript
复制
yum -y install zookeeper

2.创建数据目录并修改属主

代码语言：javascript
复制
mkdir -p /var/lib/zookeeper
chown -R zookeeper /var/lib/zookeeper

3.修改配置文件/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

代码语言：javascript
复制
maxClientCnxns=60
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/lib/zookeeper
clientPort=2181
dataLogDir=/var/lib/zookeeper
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
server.1=cdh178.macro.com:3181:4181
server.2=cdh177.macro.com:3181:4181
server.3=cdh176.macro.com:3181:4181

保存修改并同步到所有节点

4.所有节点创建myid文件并修改属主

5.所有节点启动Zookeeper

代码语言：javascript
复制
/usr/lib/zookeeper/bin/zkServer.sh start

查看所有节点启动状态，三个节点均启动成功

代码语言：javascript
复制
/usr/lib/zookeeper/bin/zkServer.sh status

至此Zookeeper安装完成

3.2 HDFS

1.在所有节点安装HDFS必需的包，由于只有三个节点，所以三个节点都安装DataNode

代码语言：javascript
复制
yum -y install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-datanode

2.在一个节点安装NameNode以及SecondaryNameNode

代码语言：javascript
复制
yum -y install hadoop-hdfs-namenode hadoop-hdfs-secondarynamenode

3.创建数据目录并修改属主和权限

所有节点创建DataNode的目录

代码语言：javascript
复制
mkdir -p /data0/dfs/dn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/dn
chmod 700 /data0/dfs/dn

NameNode和SecondaryNameNode节点创建数据目录

代码语言：javascript
复制
mkdir -p /data0/dfs/nn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/nn
chmod 700 /data0/dfs/nn
mkdir -p /data0/dfs/snn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/snn
chmod 700 /data0/dfs/snn

4.修改配置文件

/etc/hadoop/conf/core-site.xml

代码语言：javascript
复制
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://cdh178.macro.com:8020</value>
  </property>
  <property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>io.compression.codecs</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

代码语言：javascript
复制
<configuration>
  <property>
     <name>dfs.namenode.name.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/nn</value>
  </property>
  <property>
     <name>dfs.datanode.data.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/dn</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.servicerpc-address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8022</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:9871</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:50090</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.https.port</name>
    <value>9871</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address</name>
    <value>cdh178.macro.com:9870</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
  </property>
  <property>
     <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/snn</value>
  </property>
</configuration>

5.将修改的配置文件保存并同步到所有节点

6.格式化NameNode

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hdfs namenode -format

7.在所有节点运行命令启动HDFS

代码语言：javascript
复制
systemctl start hadoop-hdfs-namenode
systemctl start hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl start hadoop-hdfs-datanode
systemctl status hadoop-hdfs-namenode
systemctl status hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl status hadoop-hdfs-datanode

8.创建/tmp临时目录，并设置目录权限，然后使用hadoop命令查看创建的目录成功

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp

9.访问NameNode的Web UI

至此HDFS安装完成

3.3 Yarn

1.安装Yarn的包，在一个节点安装ResourceManager和JobHistory Server，所有节点安装NodeManager

代码语言：javascript
复制
yum -y install hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver hadoop-mapreduce
代码语言：javascript
复制
yum -y install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce

2.创建目录并修改属主和权限

在所有节点创建本地目录

代码语言：javascript
复制
mkdir -p /data0/yarn/nm
chown yarn:hadoop /data0/yarn/nm
mkdir -p /data0/yarn/container-logs
chown yarn:hadoop /data0/yarn/container-logs

在HDFS上创建logs目录

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /tmp/logs
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown mapred:hadoop /tmp/logs
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /tmp/logs

在HDFS上创建/user/history目录

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 777 /user
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown mapred:hadoop /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history/done
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history/done_intermediate
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown -R mapred:hadoop /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 771 /user/history/done
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /user/history/done_intermediate

3.修改配置文件

/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml

代码语言：javascript
复制
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>file:///data0/yarn/nm</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>file:///data0/yarn/container-logs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/tmp/logs</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.application.classpath</name>
     <value>$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,$HADOOP_YARN_HOME/*,$HADOOP_YARN_HOME/lib/*</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8031</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8088</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8090</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml

代码语言：javascript
复制
<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:19888</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:19890</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.admin.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:10033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/user</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml，下面只贴出修改的部分配置

代码语言：javascript
复制
 <property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>

4.将配置文件保存后同步到所有节点

5.启动Yarn服务

在JobHistoryServer节点上启动mapred-historyserver

代码语言：javascript
复制
/etc/init.d/hadoop-mapreduce-historyserver start

在RM节点启动ResourceManager

代码语言：javascript
复制
systemctl start hadoop-yarn-resourcemanager
systemctl status hadoop-yarn-resourcemanager

在NM节点启动NodeManager

代码语言：javascript
复制
systemctl start hadoop-yarn-nodemanager
systemctl status hadoop-yarn-nodemanager

6.访问Yarn服务的Web UI

Yarn的管理页面

JobHistory的管理页面

查看在线的节点

7.运行MR示例程序

使用root用户运行示例程序，所以要先创建root用户的目录

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /user/root
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown root:root /user/root

运行MR示例程序，运行成功

代码语言：javascript
复制
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 5 5

至此Yarn服务安装完成

3.4 Spark

1.安装Spark所需的包

代码语言：javascript
复制
yum -y install spark-core spark-master spark-worker spark-history-server spark-python

2.创建目录并修改属主和权限

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/spark
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/spark/applicationHistory
sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/applicationHistory

3.修改配置文件/etc/spark/conf/spark-defaults.conf

代码语言：javascript
复制
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs://cdh178.macro.com:8020/user/spark/applicationHistory
spark.yarn.historyServer.address=http://cdh178.macro.com:18088

4.启动spark-history-server

代码语言：javascript
复制
systemctl start spark-history-server
systemctl status spark-history-server

访问Web UI

5.修改配置文件并同步到所有节点

6.测试Spark使用

至此Spark安装完成

3.5 Hive

1.安装Hive服务之前，先安装元数据库MySQL并创建好服务需要的库和用户如下：

代码语言：javascript
复制
create database metastore default character set utf8;  
CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'password';   
GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hive'@'%';   
FLUSH PRIVILEGES;

2.安装Hive服务的包

在NameNode节点hive-metastore

代码语言：javascript
复制
yum -y install hive-metastore

在所有节点安装其他所需的包

代码语言：javascript
复制
yum -y install hive hive-server2 hive-jdbc hive-hbase

3.创建目录

在HDFS上创建目录并设置权限以及修改属主

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive
sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive:hive /user/hive
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/hive/warehouse
sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive:hive /user/hive/warehouse

4.修改配置文件

/etc/hive/conf/hive-site.xml

代码语言：javascript
复制
<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://cdh178.macro.com:3306/metastore?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>password</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8031</value>
  </property>
  <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
    </property>
  <property>
    <name>hive.exec.reducers.max</name>
    <value>1099</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
    <value>200</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
    <value>100000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
    <value>3600</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.support.concurrency</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>cdh178.macro.com,cdh177.macro.com,cdh176.macro.com</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.zookeeper.client.port</name>
    <value>2181</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml，只贴出修改的部分

代码语言：javascript
复制
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

5.将配置文件同步到所有节点

6.将MySQL驱动包在Hive服务的lib目录下设置软链

7.启动Hive服务

启动hive-metastore

代码语言：javascript
复制
systemctl start hive-metastore
systemctl status hive-metastore

启动hive-server2

代码语言：javascript
复制
systemctl start hive-server2
systemctl status hive-server2

8.测试Hive服务是否正常

连接Hive，建表正常

至此Hive安装完成

3.6 Oozie

1.在MySQL中创建Oozie服务所需要的库和用户

代码语言：javascript
复制
create database oozie default character set utf8;   
CREATE USER 'oozie'@'%' IDENTIFIED BY 'password';    
GRANT ALL PRIVILEGES ON oozie.* TO 'oozie'@'%';    
FLUSH PRIVILEGES;

2.安装Oozie的包

代码语言：javascript
复制
yum -y install oozie oozie-client

3.配置Oozie

配置Oozie使用Yarn

代码语言：javascript
复制
alternatives --set oozie-tomcat-deployment /etc/oozie/tomcat-conf.http

修改/etc/oozie/conf/oozie-site.xml配置文件

代码语言：javascript
复制
<property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.driver</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:mysql://cdh178.macro.com:3306/oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.username</name>
        <value>oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.password</name>
        <value>password</value>
    </property>

将MySQL驱动包在Oozie目录下生成软链

4.运行Oozie数据库工具

代码语言：javascript
复制
sudo -u oozie /usr/lib/oozie/bin/ooziedb.sh create -run

5.配置Oozie的Web控制台

下载ExtJS library到服务器，地址如下：

代码语言：javascript
复制
https://archive.cloudera.com/gplextras/misc/ext-2.2.zip

将下载的包解压到/var/lib/oozie

代码语言：javascript
复制
unzip ext-2.2.zip -d /var/lib/oozie/

6.在HDFS中安装Oozie共享库

代码语言：javascript
复制
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/oozie
sudo -u hdfs hadoop fs -chown oozie:oozie /user/oozie
sudo oozie-setup sharelib create -fs hdfs://cdh178.macro.com:8020 -locallib /usr/lib/oozie/oozie-sharelib-yarn

7.启动Oozie Server

代码语言：javascript
复制
systemctl start oozie
systemctl status oozie

8.访问Oozie服务的Web UI

至此Oozie服务安装完成

3.7 Impala

1.安装Impala的包

在一个节点上安装Impala Catalog Server和Impala StateStore

代码语言：javascript
复制
yum -y install impala-state-store impala-catalog

在所有节点安装其他的包

代码语言：javascript
复制
yum -y install impala impala-server

2.将Impala需要的配置文件拷贝到Impala的配置文件目录下

3.安装impala-shell

代码语言：javascript
复制
yum -y install impala-shell

4.安装完Impala后需要的配置

修改/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml配置文件，启用块位置追踪和短路读取

代码语言：javascript
复制
<property>
    <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>
    <value>true</value>
</property> 
  <property>
    <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.domain.socket.path</name>
    <value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>
    <value>10000</value>
  </property>

将配置同步到所有节点

重启所有DataNode

将修改后的hdfs-site.xml复制到Impala的配置文件目录

5.启动Impala服务

启动Impala Catalog Server和Impala StateStore

代码语言：javascript
复制
systemctl start impala-state-store
systemctl status impala-state-store
systemctl start impala-catalog
systemctl status impala-catalog

所有节点启动impala-server

代码语言：javascript
复制
systemctl start impala-server
systemctl status impala-server

6.测试Impala使用

使用impala-shell连接Impala，进行插入、查询操作成功

至此Impala安装完成

3.8 Hue

1.安装Hue的包

代码语言：javascript
复制
yum -y install hue

2.为Hue配置CDH组件

  • 配置Hue访问HDFS

1）修改配置文件

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

代码语言：javascript
复制
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml

代码语言：javascript
复制
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>

/etc/hue/conf/hue.ini

将修改的HDFS的配置文件同步到所有节点

2）重启HDFS服务

代码语言：javascript
复制
systemctl restart hadoop-hdfs-namenode
systemctl restart hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl restart hadoop-hdfs-datanode
  • 配置Hue集成Hive

修改配置文件/etc/hue/conf/hue.ini

3.创建Hue服务所需的数据库和用户

代码语言：javascript
复制
create database hue default character set utf8;   
CREATE USER 'hue'@'%' IDENTIFIED BY 'password';    
GRANT ALL PRIVILEGES ON hue.* TO 'hue'@'%';    
FLUSH PRIVILEGES;

修改配置文件/etc/hue/conf/hue.ini数据库的部分

4.初始化数据库

代码语言：javascript
复制
/usr/lib/hue/build/env/bin/hue syncdb
/usr/lib/hue/build/env/bin/hue migrate

5.启动Hue服务

代码语言：javascript
复制
systemctl start hue
systemctl status hue

6.访问Hue服务的Web UI

至此Hue服务安装完成

总结

1.无CM使用rpm的方式安装CDH6.2.0与之前安装CDH5.10.0基本没有太大的区别。

2.此安装方式需要下载相关的所有rpm包到服务器，然后制作本地的yum源进行安装，下载的包的总大小在4.3G左右。

3.同样的在安装过程中需要最先安装Zookeeper。

Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2019-10-31，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
xml
大数据
hadoop
hive
专用宿主机

本文分享自 Hadoop实操 微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ，欢迎热爱写作的你一起参与！

xml
大数据
hadoop
hive
专用宿主机
评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
登录 后参与评论
推荐阅读
LV.
文章
0
获赞
0
相关产品与服务
专用宿主机
专用宿主机（CVM Dedicated Host，CDH）提供用户独享的物理服务器资源，满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统，购买之后，您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例，自主规划物理资源的使用。
产品介绍产品文档
11.11 上云拼团GO
领券

腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券

热门产品

热门推荐

更多推荐

Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有 

深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 |  京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档

Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud.

All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

登录 后参与评论