需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop 一 起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 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 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似

Agent 迁移 Meta 和数据 ................................................................ 32 6.4.3 方案 B：使用 Dataworks 服务迁移 Meta 和数据 ............................................................ 37 6.5 作业迁移 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 助 HDFS 理解对应的表之下文件的体系结构、任务并发 机制 使用时，存储与计算解耦，不需要仅仅为了存储扩大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS 100% 支持，同时语法高度兼容 Hive，有 Hive 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 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 MaxCompute 项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J 等。

精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用 Apache Hadoop 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任数据使用方法，更谈不上准确完整的洞察或转型 成果。 IBM软件 3 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 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 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为

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.vmem-check-enabled numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED 3）纠删码策略解释: RS-3-2-1024k：使用 RS 编码，每 3 个数据单元，生成 2 个校验单元，共 5 个单元，也 就是说：这 5 个单元中，只要有任意的 3 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要 RS-10-4-1024k：使用 RS 编码，每 10 个数据单元（cell），生成 4 个校验单元，共 14 个单元，也就是说：这 14 个单元中，只要有任意的 10 个单元存在（不管是数据单元还是校 验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=1024*1024=1048576。 RS-6-3-1024k：使用 RS 编码，每 6 个数据单元，生成

外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实 例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问 讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 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

件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它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 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。 订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处戒分销商，了解最新技术规范。 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-548-4725，戒访问http：//www.intel.com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询，以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了

人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术 之模板虚拟机环境准备.docx 1）hadoop100 虚拟机配置要求如下（本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例） （1）使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情 况 [root@hadoop100 ~]# ping www.baidu.com PING www.baidu.com 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop 集群的所有功能，一台服务器模 拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。 ➢ 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。 3.1 本地运行模式（官方 WordCount） 1）创建在 hadoop-3.1.3 文件下面创建一个 wcinput 文件夹 [atguigu@hadoop102 hadoop-3 rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/ （b）期望脚本： xsync 要同步的文件名称 （c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径） [atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH /usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atgu

cluster of computers, each of which may be prone to failures. Apache Hadoop 網站自我介紹 6 / 74 對購物網站來說，就是知道使用 者的： 動線 看過的頁面 回應過的留言 ... 再來一下交叉比對： 基本資料 歷史購物記錄 ... Hadoop 是 Big Data 的好朋友 7 / 74 Hadoop + Big MapR, IBM, and Intel bet on Spark as the new heart of Hadoop Cloudera 提議把 Hive 架在 Spark 上頭，讓 Spark 使用者可以享受 到 SQL on Hadoop 的好處，也可以讓 Hive 執行速度變快 雖然之前已經有 Hive on Spark 的專案 Shark，但是 Cloudera 認為 Shark 抽換掉 環境組態 因為支援 Hadoop Streaming 的關係，其實要抓蛇的、開珠寶店的也都可以喔： 61 / 74 Dataflow 是 MapReduce 的繼 承者，由數個 Google 內部使用 的技術為基礎，包括資料平行 處理管道技術 Flume 和容錯串 流技術 MillWheel 第一版 Dataflow SDK 採用 Java 來開發 BigQuery 也能與 Dataflow 相輔

Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 访问和处理数据变得困难； – 需要学习使用新的工具和新的编程方式； – 不得不重写算法以应对数据规模的增大； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ImageDatastore 6 tall arrays ▪ tall array – 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算） Spark Core (Batch Processing) 12 MATLAB与Hadoop datastore map.m reduce

• Apache Hadoop的committer和顷目管理委员会成员。 • ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师，领导ebay产品广告、互 联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、 Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据顷目建立ebay的广告和数 据平台。 • 加入ebay前，在intel工作6年，大数据架构师，负责领导大数据的 开源贡献、基 collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来 • 更大规模的集群支持 • 更好的资源调度，隔离和多租户 • 支持更多的应用，包括long running的service