平台进行诊断分析，评估数据迁移规模、作业迁移改造的数量、预估迁 移后的成本，从而对迁移工作进行整体评估和决策。 4.2.2 数据迁移自动化 利用迁移工具，可以对 Hive Meta 及数据进行检测扫描，自动在 MaxCompute 创建对应 的 Meta，同时根据不同的网络环境，用户可选择多种数据迁移上云的方案，迁移工具提供了对 应的数据迁移自动化工具，能够将 Hive 的数据自动转换并高吞吐地加载到 1 使用 MMA Agent 获得评估报告：  报告中将搬站风险分为两档，高风险(HIGH RISK)与中等风险(MODERATE RISK)。高风险 意味着必须人工介入，例如出现了表名冲突， ODPS 完全不支持的类型等问题。中等风险意 味着迁移过程中可以自动处理，但是需要告知用户的潜在风险，例如 Hive 数据类型到 ODPS 数据类型会带来的精度损失等问题。以下是一个报告的例子：

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 均可实现这些工作 • 支持各种数据集成范式，包括批量处理、联盟、更改数 据捕获、为数据集成任务启用SOA、与事务完整性实时 集成和/或企业用户自助数据集成 另外，还可以建立世界级的数据治理工作，包括数据管理、数 据沿袭和跨工具影响分析。 最佳实践3：可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提 供该功能

IO rate std deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false yarn.nodemanager 虚拟核数和物理核数乘数，例 如：4 核 8 线程，该参数就应设为 2 yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 是否让 yarn 自己检测硬 件进行配置 yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 是否开启物理内存检查限制 container yarn.nodemanager.vmem-check-enabled resourcemanager.scheduler.client.thread-count 8 Enable

HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 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 分析。许多得到广泛使用的系统，例如 Apache Hive，也将 HDFS 用于数据存储(见图 1-7)。 获取实时数据 实时插入 填充 Hive 表

Shell脚本的重构 • HDFS • YARN • MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突 解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs

英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所丌具有的特性，设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。