对 CDH 平台有哪些了解？

1 什么是CDH

CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司出品的企业级大数据平台。Cloudera公司提供了众多big data组件，这些组件允许企业数据进行存储，分析和挖掘，从而有效地满足更高级的业务需求。

CDH提供了一个可靠的、功能齐全的集群环境，无论需要的是实时数据处理、机器学习、统计分析还是流处理，都能使用CDH做到这一点。它是综合的多节点的hadoop集群，集成了hadoop的相关组件，如hdfs，mapreduce，yarn，hive，spark，oozie，flume，kafka，impala，navigator，sentry等。

2 CDH 特性

2.1 灵活可靠

CDH是一个经过严格测试，性能可靠，安全可靠的分布式存储和计算平台。它提供了一种灵活，可靠，可扩展的技术基础，能够运行更多复杂的系统和应用程序以及大量的数据管理。

CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一个灵活可靠的分布式存储和计算平台，它可以满足企业级大数据处理需求。CDH可以帮助企业更有效地利用大数据，从而提高企业的运营效率和收益。

CDH在生产环境中的应用可以从以下几个方面来说明：

1. 数据抽取：CDH可以提供丰富的数据抽取工具，可以从多个数据源抽取数据，如关系型数据库，NoSQL数据库，文本文件，HDFS等，以满足企业的数据抽取需求。

2. 数据存储：CDH提供了一种可靠的分布式存储技术，可以将企业的大数据存储在分布式的存储系统中，从而提高企业的数据存储效率。

3. 数据分析：CDH提供了一系列的数据分析工具，可以帮助企业对大数据进行深入分析，从而更好地挖掘企业的价值。

4. 数据可视化：CDH提供了一系列的数据可视化工具，可以帮助企业将大数据可视化，从而更好地理解企业的数据。

2.2 安装简单

CDH通过非常简单的步骤就可以安装完成，用户可以自行选择需要安装的计算组件，以最大程度的满足自己的需求。

CDH安装简单，可以通过以下步骤来安装：

1、首先，用户需要下载CDH安装包，并将其解压到本地服务器上。

2、接着，用户可以使用CDH安装程序进行安装，在安装过程中，用户可以选择安装哪些组件，例如Hadoop，Hive，Spark等。

3、然后，用户可以根据自己的需求配置CDH，例如设置服务器的IP地址，设置网络端口等。

4、最后，用户可以根据自己的需求重新启动CDH服务，检查服务是否正常运行，以及查看CDH的监控信息。

实际的例子：

假设我们要在生产环境中安装CDH，那么我们可以按照以上步骤来安装：

1、首先，下载CDH安装包，并将其解压到本地服务器上。

2、接着，使用CDH安装程序进行安装，选择安装Hadoop，Hive，Spark等组件。

3、然后，根据自己的需求配置CDH，设置服务器的IP地址，设置网络端口等。

4、最后，根据自己的需求重新启动CDH服务，检查服务是否正常运行，以及查看CDH的监控信息。

2.3 管理、部署和监控功能

CDH是一个可管理、部署和监控的大数据平台，它提供了一个统一的集群管理控制台，可以让用户对所有节点进行管理。它还有一个强大的监控模块，通过可视化的方式来监控集群的运行状态，从而及时处理各种危机情况。

CDH可以用来管理、部署和监控大数据平台，以下是一个实际的生产环境的例子：

1. 首先，在CDH中安装Cloudera Manager，它是CDH的管理工具，可以用来部署和管理集群。

2. 然后，通过Cloudera Manager的Web界面来配置CDH集群，可以添加新的节点，并且可以通过脚本自动安装CDH软件包。

3. 接着，使用Cloudera Manager来部署Hadoop组件，如HDFS，YARN，Hive，Spark等，并且可以设置每个组件的配置参数，以便调整系统性能。

4. 最后，使用Cloudera Manager的监控功能，可以监控集群的运行状态，包括硬件资源使用情况，软件资源使用情况，以及服务器运行状态等信息。通过可视化的方式，可以及时处理各种危机情况，保证集群的高可用性。

2.4 可定制

CDH提供了一个可以定制的开发框架，允许用户自由定制自己的认知分析和机器学习算法，以最大程度的满足业务的需求，提升运行效率。

CDH可以让用户根据自己的需求定制认知分析和机器学习算法，以最大程度的满足业务的需求，提升运行效率。

例如，假设一个公司需要使用CDH来进行文本分析，以提高其客户服务的质量。此时，公司可以根据自己的需求来定制文本分析算法，以最大程度的满足业务的需求。

具体步骤如下：

1.首先，选择合适的算法：首先，根据公司的需求，选择合适的算法，比如朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。

2.准备数据：收集、清洗和准备好需要分析的数据，以便更好地训练算法。

3.训练模型：使用选择的算法训练模型，以提高模型的准确性。

4.部署模型：将训练好的模型部署到CDH上，以便在生产环境中使用。

5.监控模型：使用CDH中的监控工具来监控模型的性能，以检测模型的准确性。

以上就是使用CDH进行定制认知分析和机器学习算法的具体步骤。使用CDH可以实现高效的文本分析，以满足公司的业务需求，提高运行效率。

3 CDH 应用

3.1 电商分析

CDH在电商行业也是非常常用的，可以用来进行实时预测和客户画像，分析不同用户群体之间的购买行为，以及分析用户搜索行为及实现客户价值识别，优化运营等，以最大程度的帮助电商发展和提升收入。

在电商行业中，Cloudera的CDH可以帮助电商企业实现客户价值识别，优化运营等。下面以实时预测为例，介绍CDH在电商行业中的应用。

首先，通过CDH搭建一个实时预测的架构，将电商行业的历史数据（包括客户的购买行为、搜索行为等）以及实时数据（如实时销售数据）存储在HDFS上，并通过Hive、Impala等工具对数据进行清洗、转换和加工。

其次，将清洗后的数据导入Spark，使用Spark MLlib库对数据进行分析，构建模型，并使用模型对实时销售数据进行预测。

最后，将预测结果存储在HBase中，通过Hue等工具进行展示，以便电商企业对实时预测结果进行实时分析和监控。

总之，Cloudera的CDH在电商行业的应用可以帮助电商企业实现实时预测，从而优化运营，提升收入。

3.2 金融行业

在金融行业，CDH用来做大数据分析能够更好地掌控数据，从而可以更精准的分析用户的金融风险和行为数据，实现更加合理的风控，为银行机构及其它金融机构节约成本，提升效率。

一个典型的金融行业的CDH应用实例，是在金融行业中使用CDH来做大数据分析，从而更好地掌控数据，更精准的分析用户的金融风险和行为数据。

具体的操作步骤如下：

1、首先，需要搭建CDH集群，包括安装CDH组件，如Hadoop、Hive、Spark等，并配置好相关参数；

2、然后，需要将金融数据导入到CDH集群中，可以使用HDFS或者Hive等工具；

3、接下来，需要使用Spark或者Hive等工具，对金融数据进行处理，提取出用户的金融风险和行为数据；

4、最后，可以使用机器学习算法，对用户的金融风险和行为数据进行分析，从而实现更加合理的风控。

以上就是金融行业中使用CDH来做大数据分析的具体操作步骤，可以实现更加合理的风控，为银行机构及其它金融机构节约成本，提升效率。

3.3 智能客服

CDH技术也可以用来实现智能客服，结合其大数据的处理能力及实时处理的速度，可以实现客服的自动处理，即使在客流大量涌入的情况下也能够处理妥善，让客户获得更好的服务体验。

使用CDH技术实现智能客服的具体操作步骤如下：

1、首先，需要搭建CDH分布式大数据架构，包括数据存储、数据处理和数据可视化等，以便进行智能客服的数据分析和处理。

2、然后，需要将客户提交的问题和请求数据存储到CDH中，并对其进行实时分析和处理。

3、接着，使用CDH技术对客户提交的问题和请求进行模型训练，以便自动识别客户的需求，并自动生成响应答案。

4、最后，根据客户的需求，自动生成响应答案，并通过智能客服系统将答案发送给客户，以满足客户的需求。

以上就是使用CDH技术实现智能客服的具体操作步骤，CDH技术的应用可以大大提高客服的服务效率，让客户获得更好的服务体验。