。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 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 1.1.3 MapReduce 是什么 MapReduce 是 Hadoop 的一个编程组件，用于处理和读取大型 数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。 简而言之，MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结 果。MapReduce 统的数据库或数据结构进行对比。它也不能取代现有的 RDBMS 环 Hadoop 大数据解决方案 8 境。Hive 提供了一种为数据赋予结构的渠道，并且通过一种名为 HiveQL 的类 SQL 语言进行数据查询。 Hive Thrift 服务器 驱动程序 解析器 执行 Hive Web 接口 计划器 优化器 MS 客户端 元存储 图 1-3 1.4

越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业客户选择数据上云，在云上构建数据仓库。以云数 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎，承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产，免运维、低成本、高 度安全和稳定性，让客户的资源更加聚焦在业务开发上，加速业务发展。 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 产品组件 特性介绍 数据存储 MaxCompute 表 (基于盘古分布式存储) MaxCompute 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM

力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内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 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 V4 hadoop 软件适配手册 3 HDFS 采用 master/slave 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单 个的、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些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。

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、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别码模块，以及英特尔戒其它兼容的虚拟机监视器。此外，英 面向大数据应用，在计算、存储和网络方面提供更快更为 高效的架构级别的优化方案 • 持续投入大数据应用开发，促迚软件系统和服务的丌断优 化和创新 • 推迚终端设备和传感器的智能化，构建亏联、可管理的和 安全的分布式架构 软硬结合 Intel Hadoop商业发行版 优化的大数据处理软件栈 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术迚行优化 HBase改迚和 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 实时、分布式、高维数据库 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化

• 利用商业硬件和存储 • 释放数据库服务器上的容量 • 支持处理非结构化数据 • 利用Hadoop功能保留数据 （如更新和编写索引） • 实现低成本历史归档数据 缺点 • 可能需要复杂的编程工作 • MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 • 风险：Hadoop目前仍然是 一项新兴技术 IBM软件 7 以下是优化大数据集成工作负载时需要遵循的三大重要指导 化仓库 • 分析：分析已卸载的数据 • 重用和信任：了解如何通过沿袭功能运用数据进行分析 和报告 通过部署全面的数据治理计划，您可以构建环境来帮助确保 所有Hadoop数据具有出色的品质、安全可靠且适合使用目 的。这可以帮助企业用户回答以下问题： • 我理解这些数据的内容和意义吗？ • 我能衡量这些信息的质量吗？ • 报告中的数据来自何处？ • 这对Hadoop内部数据有着怎样的影响？ 基于Web的集成式安装程序，用于执行所有功能 • 高可用性配置，用于满足全天候需求 • 灵活的部署选项，用于部署新实例或展开经过优化的专 家硬件系统上的现有实例 • 集中实现身份验证、授权和会话管理 • 审核安全相关事件的日志记录，推动满足《萨班斯奥克 斯利法案》合规性要求 • 实验室认证，针对各种Hadoop发行版 IBM软件 15 大数据集成最佳实践为成功奠定了坚实的基础 企业正在纷纷

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； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小 “块”(chunk) ▪ 计算过程中，一次处理一个“块”(chunk) 的数据 ▪ 对tall数组(tall array)的编程方式与MATLAB 标准数组 编程方式一致 Single Machine Memory Process 8 ▪ MATLAB本地多核并行计算计 (PCT, Parallel Computing Toolbox)

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 尚硅谷大数据技术之 30000 毫秒，即 30 秒 4）基本语法 集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模 式。 （1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态） （2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态） （3）bin/hdfs dfsadmin -safemode -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态） （4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态） 5）案例 1：启动集群进入安全模式 （1）重新启动集群 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh stop [atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop

这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点 之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存 储或者是增量的 web 爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

Hadoop开发指南 开发指南 注解：本例中所运⾏脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑，⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存

8）配置 ssh 9）群起并测试集群 3.2.1 虚拟机准备 详见 2.1、2.2 两节。 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync 1）scp（secure copy）安全拷贝 （1）scp 定义 scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2） （2）基本语法 scp -r $pdir/$fname