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？ 型ETL工作负载从RDBMS迁移至Hadoop将会节约巨额成 本。尽管如此，从RDBMS中的ETL手动编码环境迁移至ETL 和Hadoop的新手动编码环境只会使高昂的成本和冗长的供 货周期问题雪上加霜。 部署单一数据集成平台后，可通过以下功能为企业转型创造 机遇： • 一次构建作业，随时随地运行-无需修改，即可在企业中 的任何平台上运行该作业 • 访问、移动和加载数据-在企业内的各种来源和目标之间

.................. 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

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 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数 。 HDP 能够帮助你通过使用虚拟机上的单节点群集来开始 Hadoop 之 旅，如图 1-4 所示。由于 Hadoop 是一个商用(几乎没有额外成本)的 解决方案，因此 HDP 使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义

Hadoop 在兼容性，安 全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ （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

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 的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件 上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 放宽了（relax）POSIX HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写， 为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的 廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 3 HDFS 采用 master/slave 架构。一个

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 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 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

——————————————————————————————————————— 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

1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾，可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 /root/install\_uhadoop\_client.sh，⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud

比較沒人知道的事： Hadoop 2.x 也默默地做了四五年了 ... 雖然是大修，但是 Backward Compatibility 做的很棒 Yahoo! 去年就已經把 Hadoop 2.x 部署在 35,000+ Node 跑了六 個月以上 ... 21 / 74 1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Request 給 RM 5. 配置啟動