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1.Hudi 基础入门篇
2.hadoop 安装包的区别。在线等谢谢各位。
3.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
4.求助，关于hbase的versions问题

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的流式数据湖平台，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，自动填写vb源码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。android无障碍源码

       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，免费微门户源码配置环境变量，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dns分发源码大公司中，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。

hadoop 安装包的区别。在线等谢谢各位。

       hadoop-2.6.0-src.tar.gz是源码压缩文件。可以用eclipse导入研究源码，或者Maven构建编译打包。

       hadoop-2.6.0.tar.gz是已经官方发布版压缩包，可以直接使用。不过官网下载的hadoop发布版本只适合x环境，若要x的则需要Maven重新构建。

       *.mds 是描述文件，记录压缩包的MD5，SHA1等信息。

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，element-ui源码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，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。

求助，关于hbase的versions问题

       在apache上下载的hbase，默认的编译版本是根据hadoop-1.0.3的。需要用其他版本的hadoop的，要对hbase进行重新编译。编译并不难，但是第一次，还是出了很多很多状况。PS：HBase版本：hbase-0..1hadoop版本2.0.，下载maven。（hbase是用maven编译的，hadoop用ant）2，hbase的pom.xml里面hadoop2.0用的是2.0.0-alpha，编辑pom.xml，把2.0.0-alpha改成：2.0.0-alpha。3，到hbase-0..1的安装目录下，执行如下语句：Shell代码${ MAVEN_HOME}/bin/mvn-e-Dmaven.test.skip.exec=true-Dhadoop.profile=2.0package然后就是等待了，大概讲下各个参数的含义：-e编译时打印出详细错误信息-Dmaven.test.skip.exec=true编译时跳过测试步骤-Dhadoop.profile=2.0编译时使用hadoop.profile2.0，也就是针对2.0的hadoop编译。4，然后就是到target路径下找hbase-0..1.tar.gz的包，用这个包部署。