Оглавление документации пользователя DataHubs Hadoop
1. Введение
1.1. Что такое Hadoop-дистрибутив?
1.2. Компоненты дистрибутива: краткий обзор
1.3. Примеры использования и основные сценарии
2. Установка и настройка
2.1. Системные требования
2.2. Установка Hadoop-дистрибутива
2.3. Настройка конфигурационных файлов
2.4. Развёртывание кластера
2.5. Первоначальная проверка работоспособности
3. Обзор компонентов
3.1. Apache Hadoop: базовые компоненты (HDFS и YARN)
3.2. Ambari: управление и мониторинг кластеров
3.3. Apache Airflow: оркестрация рабочих процессов
3.4. Apache Flink: потоковая обработка данных
3.5. Apache HBase: распределённая база данных
3.6. Apache Hive: работа с данными на уровне SQL
3.7. Hue: веб-интерфейс для работы с Hadoop-компонентами
3.8. Apache Knox: безопасный шлюз для Hadoop
3.9. Apache Oozie: планирование задач
3.10. Apache Ranger: управление безопасностью и доступом
3.11. Apache Solr: поиск и аналитика
3.12. Apache Spark: обработка данных в памяти
3.13. Apache Tez: механизм выполнения задач
3.14. Apache Zookeeper: координация и управление сервисами
4. Работа с файловой системой Hadoop (HDFS)
4.1. Основные концепции (блоки, репликация, failover)
4.2. Управление файлами через CLI
4.3. Настройка политики хранения и репликации
4.4. Диагностика и устранение ошибок
5. Обработка данных
6.1. Использование Hive для SQL-запросов
6.2. Потоковая обработка данных с Flink
6.3. Анализ данных с помощью Spark
6.4. Оптимизация выполнения задач с Tez
6.5. Основы работы с HBase
6.6. Интеграция Hive и HBase
6.7. Хранение и поиск данных с Solr
6. Организация рабочих процессов
5.1. Создание и управление DAG в Airflow
5.2. Использование Oozie для планирования задач
5.3. Интеграция рабочих процессов Airflow и Oozie
8. Безопасность и контроль доступа
8.1. Управление доступом через Ranger
8.2. Настройка Kerberos для кластера
8.3. Безопасный доступ через Knox Gateway
8.4. Аудит и мониторинг действий пользователей
9. Мониторинг и управление
9.1. Использование Ambari для управления кластером
9.2. Настройка и просмотр метрик (включая Grafana и Prometheus)
9.3. Диагностика ошибок и их устранение
9.4. Управление заданиями и очередями YARN
10. Масштабирование и производительность
10.1. Добавление узлов в кластер
10.2. Балансировка нагрузки в HDFS
10.3. Оптимизация производительности YARN
10.4. Тюнинг параметров Spark, Flink и Hive
11. Интеграция компонентов
11.1. Интеграция Spark и Hive
11.2. Использование Flink с HDFS и Kafka
11.3. Взаимодействие Oozie и Airflow
11.4. Подключение внешних сервисов через Knox
12. Поиск и аналитика
12.1. Настройка и использование Apache Solr
12.2. Интеграция Solr с HDFS и Hive
12.3. Автоматизация аналитических запросов
13. Обеспечение отказоустойчивости
13.1. Репликация данных в HDFS
13.2. Конфигурация отказоустойчивых служб (HA)
13.3. Резервное копирование и восстан овление
14. Часто задаваемые вопросы (FAQ)
14.1. Настройка компонентов
14.2. Устранение типичных проблем
14.3. Оптимизация и производительность
15. Дополнительные ресурсы
15.1. Официальная документация компонентов
15.2. Сообщества и форумы
15.3. Рекомендации по обучению
16. Приложения
16.1. Таблица конфигурационных параметров
16.2. Примеры YAML/JSON конфигураций для компонентов
16.3. Глоссарий терминов
16.4. Структура каталогов кластера