SQL 语法转换，参见 6.5.1.2。 3. 转换后的 SQL 会根据 workflow.xml 中的配置，自动生成项目空间下开发环境的工作流节 点。 4. 客户可以运行测试实例，验证后发布到生产环境。 7 经典用例 7.1 基本功能 7.1.1 准备工具和环境 预先下载好工具包：odps-data-carrier.zip Alibaba Cloud MaxCompute MaxCompute 解决方案 58 2. 配置完成并上传打包文件后，Dataworks 服务会自动转换并生成 Dataworks 的工作流和节 点任务。【注意】：仅支持发布到开发环境，需要客户自己测试验证后，发布到生产环境。 8.1.6.2 创建 Dataworks 标准工作流 1. 参见 6.4.2，如果您使用其他调度引擎，需要在 6.4.2.2 中按照 Dataworks 的标准模板配置 MaxCompute 解决方案 59 2. 配置完成并上传打包文件后，Dataworks 服务会自动转换并生成 Dataworks 的工作流和节 点任务。【注意】：仅支持发布到开发环境，需要客户自己测试验证后，发布到生产环境。 8.1.6.3 Dataworks 服务支持 Oozie+Dataworks 混乱模式的工作流迁移 即：支持 7.5.1.1 和 7.5.1.2 两种混合配置模式，Dataworks

使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 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 运行数据集成工作负载的场景可能包括： • 并行RDBMS • 不含RDBMS或Hadoop的网格 • Hadoop（包含或不含MapReduce pushdown）中 • Hadoop环境内外之间，在一端抽取数据卷，动态处理 和转换记录，然后在另一端加载记录 为了实现成功和可持续发展并保持较低的成本，一项有效的 大数据集成解决方案必须灵活支持上述各种场景。根据 IBM 与大数据客户的合作经验，InfoSphere

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。

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 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 主机 （2）修改 IP 地址和主机名称 [root@hadoop105 ~]# vim

2003 Hadoop从 Nutch分离 Google GFS & MapReduce Paper HBase Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce

施的从节点。当开始运行时，它向资源管理器声明自己。此类节点 有能力向群集提供资源，它的资源容量即内存和其他资源的数量。 在运行时，资源调度器将决定如何使用该容量。Hadoop 2 中的 YARN 框架允许工作负载在各种处理框架之间动态共享群集资源，这些框 架包括 MapReduce、Impala 和 Spark。YARN 目前用于处理内存和 CPU，并将在未来用于协调其他资源，例如磁盘和网络 I/O。 1.2 ZooKeeper

2）Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据