- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 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 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 数据本地性原则，就会导致 hadoop102 和 hadoop104 数据过多，hadoop103 存储的数据量小。 另一种情况，就是新服役的服务器数据量比较少，需要执行集群均衡命令。 2）开启数据均衡命令： mapreduce.task.io.sort.factor默认10，可以提高到20 6）mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。 可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。 8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任 务可以增加CPU核数 7）mapreduce.map.java.opts：控制

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 原则： 1. 将大数据集成处理推向数据，而不是将数据推向处理：指定 可在RDBMS、Hadoop和ETL网格中执行的适当流程。 2. 避免手动编码：手动编码费用昂贵，而且无法有效适应快速 频繁的 受 Hadoop可变性影响的同时实施大数据集成项目？ 10 大数据集成与 Hadoop 在与Hadoop技术的大量早期采用者共事的过程中，IBM总 结了5个基础大数据集成最佳实践。这5个原则体现了成功实 施大数据集成措施的最佳方法： 1. 避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 2. 整个企业采用一个数据集成和治理平台 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 用RDBMS、ETL网格和Hadoop环境的优势。用户应能够构建 一次集成工作流，即可在上述三个环境中的任意一个环境中运 行该工作流。 本文列出的5个大数据集成最佳实践体现了筹备项目并实现成功 的最佳方法。遵循这些原则有助于企业尽量降低Hadoop项目 的风险和成本，同时最大限度提高ROI。 更多信息 如需有关大数据集成最佳实践和IBM集成解决方案的更多信 息，请联系您的IBM代表或IBM业务合作伙伴，或者访问：

年成立的 Hortonworks 是雅虎与硅谷风投公司 Benchmark Capital 合资组建。 （2）公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述 工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop，贡献了 Hadoop80%的代码。 （3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是

【作业需要访问 OSS】参考《MaxCompute Spark 开发指南》第四节在 pom 中添加依赖后重新 打包即可。 6.6 外表迁移 1. HDFS-> MaxCompute 的数据迁移，原则上全部迁到 MaxCompute 内部表。 2. 如果客户场景要求必须通过外表访问外部文件，需要先将文件迁移到 OSS 或者 OTS，在 MaxCompute 中创建外部表，实现对文件的访问。