............................................................................. 11 3 MaxCompute 迁移场景分析 ................................................................................................ Assist） ................................................................................ 17 4.1.1 工具覆盖的场景： ................................................................................................. ....................................................................................... 55 8.1 【场景 1】Hive 数据和 Oozie 工作流任务如何迁移到 MaxCompute 和 Dataworks? ........... 55 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案

Information Server”中了解更多信 息：http://ibm.co/UX1RqB 6 大数据集成与 Hadoop 优化大数据集成工作负载：一种平衡的方法 由于几乎所有Hadoop大数据用例和场景都需要首先进行大数 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 13 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 与大数据客户的合作经验，InfoSphere Information Server是目前支持全部上述场景（包括向MapReduce推 送数据集成逻辑）的唯一商业数据集成软件平台。 业界流传着很多有关在Hadoop中为大数据集成运行ETL 工具的神话。流行的说法似乎是，组合使用任意不可扩展的 ETL 工具与Hadoop均可提供全部所需的海量可扩展数据 集成处理。事实上，MapReduce在处理大规模数据集成工

Lucene框架基础上进行优 化升级，查询引擎和索引引擎。 Hadoop创始人Doug Cutting 2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。 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 4）Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数 据进行计算。 5）Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。 6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，

--daemon start namenode （3）向集群上传一个文件 6.2 集群安全模式&磁盘修复 1）安全模式：文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求 2）进入安全模式场景 ➢ NameNode 在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式； ➢ NameNode 再接收 DataNode 注册时，处于安全模式 3）退出安全模式条件 jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data 10.3 企业开发场景案例 10.3.1 需求 （1）需求：从 1G 数据中，统计每个单词出现次数。服务器 3 台，每台配置 4G 内存， 4 核 CPU，4 线程。 （2）需求分析： 1G / 128m