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 HDFS 文件。FUSE（File System in 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 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了 从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来 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 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受

结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 ▪ 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； ▪ 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 7 tall array Single Machine Memory tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小 MATLAB集群之上的分布式计算 (MDCS, MATLAB 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

4 / 74 由創建 Lucene 與 Nutch 的 Doug Cutting 主導開發 Lucene 是個全文檢索的程式 庫，Nutch 是個搜尋引擎 依循著 Google 2003/2004 年發表的論文來開發 2006 年從 Nutch 獨立出來， 稱為 Hadoop Hadoop 是 Doug 兒子黃色大象 玩偶的名稱 2008-01 Apache 的 Top- Level Project 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 Data 的預測 然後就可以寄更精準的型錄給你(女兒)！ 8 / 74 Hadoop + Big Data 的分析 然後一堆書(作者)就被打臉了！ Scheduling / Monitoring + ...) 比較明顯的限制： 每個 Cluster 大概就是 4,000 - 4,500 個 Node JobTracker 是架構瓶頸，Concurrent Task 大概是 40,000 上下 HDFS 只能有一個 Namespace，沒辦法分開管控 /sales、/accounting、... 只能執行 MapReduce Job ... 弱弱的問一下：台灣有多少企業

Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 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 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和 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 分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与

HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的 # The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit # is provided, it will be converted all nodes. NameNode 有一个工作线程池，用来处理不同 DataNode 的并发心跳以及客户端并发 的元数据操作。 对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大该参数。默认值是 10。 dfs.namenode.handler.count 21 企业经验：dfs 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将 hadoop102、 hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。 100Mbps 单位是 bit；10M/s 单位是 byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ———————

Hadoop（入门） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1 3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。 4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch。 5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，为合作伙伴提供 Hadoop 的 商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。 （2）2009 年 Hadoop 的创始人 Doug Cutting 也加盟 Cloudera 公司。Cloudera 产品主 要为 CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support （3）CDH 是 Cloudera 的

大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 随着Hadoop市场的不断发展，顶级技术分析师一致认为， Hadoop 基础架构本身并非完整或有效的大数据集成解决方案 （请阅读此报告，其中对Hadoop为何并非数据集成平台进行了 讨论）。更加糟糕的是，一些Hadoop软件供应商利用炒作、神 话、误导或矛盾信息来渗透市场。 为彻底切断这种误导，并开发适合您的Hadoop大数据项目的 采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可

Spark 简介 1.1 Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框 架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 核心概念 1.2.1 弹性分布数据集（RDD） RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式 来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 RDD）与操作（返回值不是一个 RDD） 1. 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join 等)，Transformations 操作是 Lazy 的，也就是说从一个 RDD 转换生成另一个 RDD 的操作不是马上执行，Spark 在遇 到 Transformations 操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有 Actions

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 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910.Z1 内核版本 4.4.131 hadoop 版本 2.7.7 1.3 Hadoop 软件简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在 不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数 据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。 1.4 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。

Oozie/Azkaban/Airflow Sqooq Dataworks Studio 组件 Dataworks 数据集成组件 2.2 MaxCompute 特性介绍 MaxCompute 是阿里云提供高效能、低成本，完全托管的“EB 级”大数据计算服务，利用 MaxCompute 可以构建敏捷、高效的企业数据管理平台。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 的 Ali-ORC 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 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 23 其中，bin 目录下是迁移工具所需的可执行文件，libs 目录下是工具所依赖的库，res 目录下是 工具所需的其他依赖，如 odpscmd 等。 3. 获取 Hive metadata 4. 结果输出 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 24 说明：①global.json 是一个全局的配置文件，包含了整个迁移过程中的一些配置，例如将要使用的