................................................................... 15 3.1 迁移基于 Hadoop 的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 .............................................................................. 20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移 ................................................................................................ 了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业客户选择数据上云，在云上构建数据仓库。以云数 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎，承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产，免运维、低成本、高 度安全和稳定性，让客户的资源更加聚焦在业务开发上，加速业务发展。 本文所描述的解决方案主要解决

佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性：总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性， 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 根本无法执行。 • 未实施有效的数据治理（数据管理、数据沿袭、影响分 析），因而响应法规要求变得更加困难且非常昂贵，对 关键业务数据的信心更无从谈起。 相反，采用海量可扩展数据集成平台来优化大数据集成工作 负载的企业，则可最大限度降低潜在的负面影响，更有效地通 过大数据实现业务转型。 大数据集成最佳实践 决定采用Hadoop实施大数据措施后，如何在保护自己免受 Hadoop可变性影响的同时实施大数据集成项目？ 最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大型企业发现，在企业中建立数据治理机制即便是 可行的，也会十分困难。造成这种局面的原因很多。例如，企 业用户使用自己熟悉的业务术语来管理数据。时至今日，仍未 出台任何机制来定义、控制和管理此类业务术语并将其与IT 资产联系起来。 此外，无论是企业用户还是IT人员均高度信任其数据，但可能 连数据出处和/或历史都含糊不清。根本不存在通过数据沿袭 和跨工

（计算+资源调度） HDFS（数据存储） Common（辅助工具） Hadoop1.x组成 Hadoop2.x组成 在 Hadoop1.x 时 代 ， Hadoop中的MapReduce同 时处理业务逻辑运算和资 源的调度，耦合性较大。 在Hadoop2.x时代，增 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用 Z o o k e e p e r 数 据 平 台 配 置 和 调 度 数据来源层 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 图中涉及的技术名词解释如下： 1）Sqoop：Sqoop 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 Storm实时计算 Ss购买海狗人参丸 Nginx Tomcat 收集访 问日志 Tomcat 收集访 问日志 Tomcat 推荐业务 分析结果数据库 分析结果文件 Flink 第 2 章 Hadoop 运行环境搭建（开发重点） 2.1 模板虚拟机环境准备 0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称

仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 证因使用此类关键业务应用而造成的产品责仸、人员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费丌会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及 文件系统：过车图片 数据库成本：1PB, 1000万RMB 数据库维护成本< 100万RMB Hadoop方案 HBase：过车记录 HDFS：过车图片 架构灵活，适应业务要求，成本大幅降低 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 过车查询(s) 套牌分析(s) 碰撞分析(s) 原有方案 30 3600 28800

Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 Hadoop 进行交互。 1.1 商业分析与大数据 商业分析通过统计和业务分析对数据进行研究。Hadoop 允许你 在其数据存储中进行业务分析。这些结果使得组织和公司能够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 ETL(抽取、转换、加载)工作流程，以便在 Hadoop 中长期存储和处理大规模数据。 Hadoop 与企业工具的集成使得组织能够将内部和外部的所有数 据用于获得完整的分析能力，并以此推动现代数据驱动业务的成功。 另一个例子，Hadoop Applier 提供了 MySQL 和 Hadoop 分布式 文件系统之间的实时连接，可以用于大数据分析——例如情绪分析、 营销活动分析、客户流失建模、欺诈检测、风险建模以及其他多种 看数据。Hadoop 并不能替代组织查看数据的方式，却能显著提高其 查看数据的效率。Hadoop 排除了各种局限性，并且正在各个新领域 中继续发展。 理解 Hadoop 的存储系统将使你能够利用数据集成和业务分析 来汇总大型数据湖并分析各种数据类型，而且不依赖于它们的当前 来源。充分理解 Hadoop 平台能够使其用户实时处理大量可扩展的 数据，并提供最优分析。Hadoop 存储流程的突出优点在于没有额外

力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主

——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 4.2 服役新服务器 1）需求 随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据 的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。 2）环境准备 （1）在 hadoop100 主机上再克隆一台 hadoop105 次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器 性能适当提高。 1）自定义分区，减少数据倾斜; 定义类，继承Partitioner接口，重写getPartition方法 4）在不影响业务结果的前提条件下可以提前采用Combiner job.setCombinerClass(xxxReducer.class); 5）为了减少磁盘IO，可以采用Snappy或者LZO压缩 conf.s

许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注 意，本文选择了 Hadoop 和 HDFS 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分