.............. 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ............................................................................................................. 7 2.1.2 开源大数据组件架构 ................................. ............................................................................ 8 2.1.3 阿里云大数据组件架构 ..................................................................................................... ........................................................................ 10 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 ................................................................................................. 11

可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 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 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 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 Hado 及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 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

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 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 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 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 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个

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、基于Intel平台的开源顷目优化以及一些基于Spark的大 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding)  多个Standby Namenode  Datanode内部balance工具  云计算平台的支持 • YARN • MapReduce HDFS纠错码(Erasure Coding) • 一个简单的例子 1备份: 1,0 需要额外的2位 XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure • 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 谢谢 Q&A

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条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 主劢管理技术要求平台采用支持英特尔主劢管理技术的芯片组、网络硬件和软件。系统必须接通电源幵建立网络连接。就笔记本电脑而言，英特尔主劢管理技术可能在基亍主机操 作系统的虚拟与用网（VPN）上，戒者在无线连接、使用电池电源、睡眠、休眠戒关机时无法使用戒是某些功能受到限制。如欲了解更多信息，请访问：httP： //www.intel.com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器

（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。 1.2 Hadoop 发展历史（了解） Hadoop发展历史 notes/topics/rg_cdh_6_download.html （1）2008 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 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文

3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三 个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 2）具体配置如下 （1）在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12 月 11 08:03 name2 检查 name1 和 name2 里面的内容，发现一模一样。 3.2 DataNode 多目录配置 1）DataNode 可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本） 2）具体配置如下 在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/LICENSE.txt / 思考：如果数据不均衡（hadoop105 数据少，其他节点数据多），怎么处理？ 4.3 服务器间数据均衡 1）企业经验： 在企业开发中，如果经常在 hadoop102 和 hadoop104 上提交任务，且副本数为 2，由于

..................................................................................... 2 1.4 HDFS 架构原理 ................................................................................................ 910.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 Distributed File System），简称 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。 银河麒麟服务器操作系统

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 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 。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 2 的架构。请注意，我们的示例仅展示了使用表函数访问 Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。 下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示，解释了我们要在何处、如何使用

EE 領域有十多 年的講師教學經驗，熟悉 SOAP/RESTful Services、Design Patterns、EJB/JPA 等 Java EE 規 格，Struts/Spring/Hibernate 等 Open Source Framework，與 JBoss AS、 GlassFish 等 Application Server。 自認為會的技術不多，但是學不會的 也不多，最擅長把老闆交代的工作， Task 給 TT 3. TT 執行 Task 4. TT 向 JT 回報 Hadoop 1.x 架構 - MapReduce (MRv1) 只有一個 JobTracker (Master)，可是要管理多個 TaskTracker (Slave)！ 10 / 74 Hadoop 1.x 架構與限制 比較基本的模組： Hadoop HDFS (Storage) Hadoop MapReduce (Computing 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 Cluster 有這麼大？Task 有這麼 多？ 11 / 74 我們對 Hadoop 的期許： Batch Job Interactive Query Real-Time Processing Graph Processing Iterative