【DataSophon】大数据管理平台DataSophon-1.2.1基本使用

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目录

一、DataSophon是什么

1.1 DataSophon概述

1.2 架构概览

1.3 设计思想

二 、使用

2.1 HDFS的使用

2.1.1 总览监控页面

2.1.2 HDFS web 页面

2.1.3 客户端命令

2.2 Hive的使用

2.2.1 总览监控页面

2.2.2 建表

2.3 HBase

2.3.1 总览监控页面

2.3.2 创建表

2.4 Spark

2.5 DataSophon 添加租户

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一、DataSophon是什么

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1.1 DataSophon概述

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DataSophon也是个类似的管理平台，只不过与智子不同的是，智子的目的是锁死人类的基础科学阻碍人类技术爆炸，而DataSophon是致力于自动化监控、运维、管理大数据基础组件和节点的，帮助您快速构建起稳定，高效的大数据集群服务。

主要特性有:

• 快速部署,可快速完成300个节点的大数据集群部署
• 兼容复杂环境,极少的依赖使其很容易适配各种复杂环境
• 监控指标全面丰富，基于生产实践展示用户最关心的监控指标
• 灵活便捷的告警服务，可实现用户自定义告警组和告警指标
• 可扩展性强，用户可通过配置的方式集成或升级大数据组件

官方地址：DataSophon | DataSophon

GITHUB地址：datasophon/README_CN.md at dev · datavane/datasophon

1.2 架构概览

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1.3 设计思想

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为设计出轻量级，高性能，高可扩的，可满足国产化环境要求的大数据集群管理平台。需满足以下设计要求：

（1）一次编译，处处运行，项目部署仅依赖java环境，无其他系统环境依赖。

（2）DataSophon工作端占用资源少，不占用大数据计算节点资源。

（3）可扩展性高，可通过配置的方式集成托管第三方组件。、

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二 、使用

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2.1 HDFS的使用

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2.1.1 总览监控页面

2.1.2 HDFS web 页面

DataNode节点

2.1.3 客户端命令

客户端命令先配置下环境变量

[hdfs@ddp01 ~]$ cat  ~/.bashrc
export HADOOP_HOME=/opt/datasophon/hdfs/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

创建文件夹/kangll 并上传文件

增加配置

点击小圆圈

重启需要刷新配置对的服务

等待重启完成

2.2 Hive的使用

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2.2.1 总览监控页面

2.2.2 建表

# 进入命令行
hive

create database kangll;
use kangll;
create table stu(name string);
insert into stu values("kangll");
select * from stu;

查询OK

2.3 HBase

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2.3.1 总览监控页面

2.3.2 创建表

create 'counter_inout',
{NAME => 'd',VERSIONS => 1,DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF',COMPRESSION => 'SNAPPY'},
{NAME => 't',VERSIONS => 1,DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF',COMPRESSION => 'SNAPPY'},
{SPLITS=> ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f']}

报错如下：

ERROR: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'snappy' previously failed test. Set hbase.table.sanity.checks to false at conf or table descriptor if you want to bypass sanity checks
        at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.warnOrThrowExceptionForFailure(TableDescriptorChecker.java:337)
        at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.checkCompression(TableDescriptorChecker.java:304)
        at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.sanityCheck(TableDescriptorChecker.java:114)
        at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:2094)
        at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:696)
        at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:387)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:132)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:369)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:349)
Caused by: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'snappy' previously failed test.
        at org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest.testCompression(CompressionTest.java:90)
        at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.checkCompression(TableDescriptorChecker.java:300)
        ... 8 more

For usage try 'help "create"'

Took 1.0929 seconds

添加如下配置解决

hbase.io.compress.snappy.codec  org.apache.hadoop.hbase.io.compress.xerial.SnappyCodec  
hbase.table.sanity.checks  false

表创建完成后插入数据再进行查询

2.4 Spark

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SparkPi 任务运行测试

spark-submit \
--master yarn \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--executor-memory 1G \
--num-executors 2 \
 /opt/datasophon/spark3/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar \
100

YARN任务

测试程序执行完成

2.5 DataSophon 添加租户

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DataSophon 添加租户

添加成功

使用winner_spark 查看 HDFS文件