....................... 19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 ........................................................................................................ 20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移 ..................... ..................................................................................... 20 5.3 阶段 3：并行测试，割接 ........................................................................................... 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks 提交作业 交互式分析 MaxCompute Lightning MaxCompute 产品的交互式查询服务，特性如下： 兼容 PostgreSQL：兼容 PostgreSQL 协议的 JDBC/ODBC 接口，所有支持 PostgreSQL 数据库的工 具或应用使用默认驱动都可以轻松地连接到

4096 12 月 11 08:03 name1 drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12 月 11 08:03 name2 4）向集群上传一个文件，再次观察两个文件夹里面的内容发现不一致（一个有数一个没有） [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt / 思考：如果数据不均衡（hadoop105 数据少，其他节点数据多），怎么处理？ 4.3 服务器间数据均衡 1）企业经验： 在企业开发中，如果经常在 hadoop102 和 hadoop104 上提交任务，且副本数为 2，由于 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfs -put web.log /input 注：你所上传的文件需要大于 2M 才能看出效果。（低于 2M，只有一个数据单元和两 个校验单元） （4）查看存储路径的数据单元和校验单元，并作破坏实验 5.2 异构存储（冷热数据分离） 异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。

量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差，这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 据集成，所以企业必须确定如何优化整个企业的此类工作负载。 一个Hadoop与大数据集成的重要用例是将大型ETL工作负载 从企业数据仓库 (EDW) 卸载下来，以便降低成本并改善查询 服务水平协议 (SLA)。该用例会引发以下问题： • 企业是否应卸载EDW中的所有ETL工作负载？ • 是否应将所有大数据集成工作负载都推送到Hadoop？ • 在没有并行关系数据库管理系统 (RDBMS) 集成开 发环境：这种做法没有任何实际意义，而且支持费用非常昂 贵。您应该能够构建一次作业，然后即可在三个环境中的任意 一个环境内运行它。 最适合Hadoop的流程 Hadoop 平台由以下两个主要组件构成：分布式容错文件系统 （称为Hadoop Distributed File System (HDFS)）和并 行处理框架（称为MapReduce）。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作，其中的数据读取“切

–大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 YARN架构概述 client client Resource Manager Job Submission 作业提交 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 12G内存 6CPU 1.5.3 MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据 2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总 ss.avi yangge.avi bobo.avi ss1505_w uma.avi ... 100T 任务需求:找出宋宋老师2015年5月份的教学视频 –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 7）单点启动 8）配置 ssh 9）群起并测试集群 3.2.1 虚拟机准备 详见 2.1、2.2 两节。 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync 1）scp（secure copy）安全拷贝 （1）scp 定义 scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1

一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map 操作会将集合中的元素从一种形式转化成另一种形式，在这种情况下， 输入的键值对会被转换成零到多个键值对输出。其中输入和输出的键必须完全不 reduce 过程的话，那么 reduce 过程也是可以不用的。  task： Hadoop 提供了一套基础设计来处理大多数困难的工作以保证任务可以成功 执行，比如 Hadoop 决定如果将提交的 job 分解为多个独立的 map 和 reduce 任务 （task）来执行，它就会对这些 task 进行调度并为其分配合适的资源，决定将某 个 task 分配到集群中哪个位置（如果可能，通常是这个 成，并重启一些失败的 task。 1.6 YARN 介绍 YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统，它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的 ApplicationMaster。其中 ResourceManager 负责整个系统 的资源管理和分配，而

框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 随后的第 6 步是出队过程，这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处 理得到的数据将会提供给查询请求来使用。表函数同时处理Oracle数据库的数据和来自队列 中的数据，并将来自两个来源的数据整合为单一结果集提供给最终用户。 图 4. 监控进程 Hadoop的进程 (mapper) 启动之后，作业监控器进程将监视启动程序脚本。一旦mapper 完成 Java Mapper 脚本 我们为本例编写了在 Hadoop 集群上执行的一个简单的 mapper 进程。实际上当然存在许多更 加完善的 mapper。这个 mapper 将一个字符串转为两个数字，并按照逐行的方式将其提供给 队列。 // Simplified mapper example for Hadoop cluster import java.sql.*; //import

注解：本例中所运⾏脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑，⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 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 name=root" 2.4 MapReduce Job 以terasort为例，说明如何提交⼀个MapReduce Job ⽣成官⽅terasort input数据集 hadoop jar /home/hadoop/hadoop-examples.jar teragen 100 /tmp/terasort_input 提交任务 hadoop jar /home/hadoop/hadoop-examples

内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 1.2.2 RDD 的转换与操作 对于 RDD 可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个 RDD）与操作（返回值不是一个 RDD） 1. 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join 等)，Transformations 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies 与 Wide Dependencies 用 来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies 是指父 RDD 的每一个分区最多被一个子 RDD Dependencies 对于数据的重算开销要远小于 Wide Dependencies 的数据重算开销。 1.2.4 容错 在 RDD 计算，通过 checkpint 进行容错，做 checkpoint 有两种方式，一个是 checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成

YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。 YARN 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 源管理器和节点管理器。让我们来勾勒 YARN 的框架。首先考虑一 个两层的群集，其中资源管理器在顶层(每个群集中只有一个)。资 Hadoop 大数据解决方案 6 源管理器是主节点。它了解从节点所在的位置(较底层)以及它们拥

Distributed Computing Server) 9 MATLAB与Spark/Hadoop集成 MDCS 10 Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 •