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/ 下载地址：https://hortonworks 数据挖掘 Spark Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用 Z o o k e e p e r 数 据 平 台 配 置 和 调 度 数据来源层 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 图中涉及的技术名词解释如下： 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，

及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 8  实时消息采集：用于实时数据采集，可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。  流处理：对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Mlib/ML Tensorflow PAI 机器学习平台 MaxCompute Spark 实时消息采集 Kafka Datahub 日志服务(LogHub 组件) 消息队列 Kafka 流处理 Spark Streaming Flink Storm 实时计算(原流计算) EMR(开源流计算组件） 分析型数据存储 数据仓库： GreenPl

访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows 环境下运行。你应该细心检查现有的或者计划使用的环境 以决定最优解决方案。数据平台或者数据管理平台正如其名。它是 Applier 提供了 MySQL 和 Hadoop 分布式 文件系统之间的实时连接，可以用于大数据分析——例如情绪分析、 营销活动分析、客户流失建模、欺诈检测、风险建模以及其他多种 分析。许多得到广泛使用的系统，例如 Apache Hive，也将 HDFS 用于数据存储(见图 1-7)。 获取实时数据 实时插入 填充 Hive 表 行数据 HADOOP 填充器 Hadoop 并不是大多数组织现有富数据环境的替代品。在考虑使 用 Hadoop 时，也要同样重视其他方面，例如 MapReduce 或 YARN， 它们在做深度数据分析和高级分析方面取得了重大进步。Hadoop 提供对大数据的实时处理，它能对你的决策结果产生实时影响。不 同的产业，从金融业到医疗业，通过使用 Hadoop Stack 或者任何与 之相关的组件，均能得到直接收益。它推翻了以前认为只有依靠数 据挖掘工具才能实现的界限，使你能够以一种截然不同的方式来查

million 传统的数据处理技术 大数据时代的数据 速度 数据量 多样化 传统数据 大数据 GB -> TB TB -> PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚 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改迚和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 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 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 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

Count, collect, reduce, lookup, save 等多种 actions 操作。 2. 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

分配资源后，运行于某一个 Slave 节点的 Container 中，具体做事情的 Task，同样也运行与某一个 Slave 节点的 Container 中。RM， NM，AM 乃至普通的 Container 之间的通信，都是用 RPC 机制。 2 Hadoop 软件适配 2.1 解压 hadoop 软件 $ tar -xvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local/

DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle

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 均可实现这些工作 • 支持各种数据集成范式，包括批量处理、联盟、更改数 据捕获、为数据集成任务启用SOA、与事务完整性实时 集成和/或企业用户自助数据集成 另外，还可以建立世界级的数据治理工作，包括数据管理、数 据沿袭和跨工具影响分析。 最佳实践3：可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提 供该功能 Ha