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， 也不多，最擅長把老闆交代的工作， 以及找不到老師教的技術，想辦法變 成自己的專長。 目前負責 Java 與 .NET 雲端運算相 關技術的推廣，主要包括 Hadoop Platform 與 NoSQL 等 Big Data 相關 應用，Google App Engine、Microsoft Azure 與 CloudBees 等雲端平台的運 用，以及 Android、Windows Phone 等 Smart Phone 的應用程式開發。 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

的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 .............................................................................................. MaxCompute 解决方案 11 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 2.2.2 MaxCompute 产品特性 MaxCompute 提供了云原生、多租户的服务架构，在底层大规模计算、存储资源之上预先构建 好了 MaxCompute 计算服务、服务接口，提供了配套的安全管控手段和开发工具管理工具，产 品开箱即用。 功能 MaxCompute MaxCompute 支持大规模计算存储，适用于 TB 以上规 模的存储及计算需求，最大可达 EB 级别。同一个 MaxCompute 项目支持企业从创业团队发展到独角兽的 数据规模需求； 数据分布式存储，多副本冗余，数据存储对外仅开放表的 操作接口，不提供文件系统访问接口 自研数据存储结构，表数据列式存储，默认高度压缩，后 D k n e P y l w s o u ) ( ( f I w

并实现应用程序横向扩展以执行大数据集成，但这种说法显 然不真实。 没有非共享、大规模可扩展ETL引擎（如InfoSphere DataStage），企业势必会遇到功能和性能限制。越来越 多的企业意识到，不可扩展的ETL工具与MapReduce pushdown之争无法在Hadoop中提供所需的性能水平。 因此他们争相与IBM合作解决这个问题，因为IBM大数据集 成解决方案以其独有的方式支持大数据集成的大规模数据可 型ETL工作负载从RDBMS迁移至Hadoop将会节约巨额成 本。尽管如此，从RDBMS中的ETL手动编码环境迁移至ETL 和Hadoop的新手动编码环境只会使高昂的成本和冗长的供 货周期问题雪上加霜。 部署单一数据集成平台后，可通过以下功能为企业转型创造 机遇： • 一次构建作业，随时随地运行-无需修改，即可在企业中 的任何平台上运行该作业 • 访问、移动和加载数据-在企业内的各种来源和目标之间 • 用户不得不通过繁复的手动编码在Hadoop中运行较为 复杂的数据集成逻辑，或者限制流程在MapReduce中 运行相对简单的转换。 • MapReduce在处理大型数据集成工作负载方面具有多 种已知的性能限制，因为其目的在于牺牲高性能处理来 支持细粒度容错。 最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大型企业发现，在企业中建立数据治理机制即便是 可行的，也会十分困难。造成这种局面的原因很多。例如，企

Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 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 。 HDP 能够帮助你通过使用虚拟机上的单节点群集来开始 Hadoop 之 旅，如图 1-4 所示。由于 Hadoop 是一个商用(几乎没有额外成本)的 解决方案，因此 HDP 使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义

1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾，可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 /root/install\_uhadoop\_client.sh，⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud

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 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件 上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 放宽了（relax）POSIX 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 V4 hadoop 软件适配手册 3 HDFS 采用 master/slave 架构。一个 任务的计算结果可以合并在 一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map 操作会将集合中的元素从一种形式转化成另一种形式，在这种情况下，

Hadoop 在兼容性，安 全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ 访问过计算机的公钥（public key） id_rsa 生成的私钥 id_rsa.pub 生成的公钥 authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥 3.2.4 集群配置 1）集群部署规划 注意： ➢ NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器 ➢ ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode

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

0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1

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