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 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群 是一个适用于这 些商业模型的解决方案。 1.1.1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基 本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档， Hadoop 之前，你需要 先熟悉此类环境。 1.1.2 Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 在 Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 的其余组件了。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual

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 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 的要求， 可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS 和 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， master/slave 架构。一个 HDFS 集群包含一个单独的 NameNode 和多个 DataNode。 NameNode 作为 master 服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文 件的访问。NameNode 会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割 成具体 block 块的信息、以及每一个 block 块归属的 DataNode 的信息。对于整个 集群来说，HDFS 通过

映射（仅作为对功能定位的映射，不代表对应组件可无缝迁移），以便读者对相关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 对象存储 MaxCompute 存储(仅开放表数据存储) OSS 对象存储 EMR HDFS 批处理 Hadoop MapReduce Hive Spark MaxCompute 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 s A n t S B M / ) g p L 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 助 HDFS 理解对应的表之下文件的体系结构、任务并发 机制 使用时，存储与计算解耦，不需要仅仅为了存储扩大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS

1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 直接访问 HDFS 文件。FUSE（File 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。

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 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到 Windows平台 以服务方式运行;Linux上 是kernel module • Multi-Level Cache; 不系 统内存整合一起提高性能 • 对应用透明 • 被缓存设备，可以挂载成 普通文件系统 Primary (Back-End) Storage Intel CAS L2 READ Cache (NVM Flash/SSD) Intel CAS L1 READ 信息 基于Hadoop的新型数据中心方案 数据库成本：1PB> 6000万 RMB 数据库维护成本> 1500万RMB 原有方案 RDBMS：过车记录 文件系统：过车图片 数据库成本：1PB, 1000万RMB 数据库维护成本< 100万RMB Hadoop方案 HBase：过车记录 HDFS：过车图片 架构灵活，适应业务要求，成本大幅降低

▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算） Spark

发环境：这种做法没有任何实际意义，而且支持费用非常昂 贵。您应该能够构建一次作业，然后即可在三个环境中的任意 一个环境内运行它。 最适合Hadoop的流程 Hadoop 平台由以下两个主要组件构成：分布式容错文件系统 （称为Hadoop Distributed File System (HDFS)）和并 行处理框架（称为MapReduce）。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作，其中的数据读取“切 General Parallel File System (GPFS™)-FPO搭配使用时，该功能有助于降低网络流量， 这样即可在Hadoop环境中提供符合POSIX要求的存储子 系统。POSIX文件系统允许ETL作业直接访问Hadoop中存 储的数据，而无需使用HDFS接口。该环境支持将ETL工作 负载迁移到运行Hadoop的硬件环境，从而帮助将处理工 作移到数据存储位置，并充分利用Hadoop和ETL处理

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），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Secondary NameNo

（4）查看存储路径的数据单元和校验单元，并作破坏实验 5.2 异构存储（冷热数据分离） 异构存储主要解决，不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。 RAM_DISK：（内存镜像文件系统） SSD：（SSD固态硬盘） DISK：（普通磁盘，在HDFS中，如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK） ARCHIVE：（没有特指哪种存储介质，主要的指的是计算能力比较弱而存 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start 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

Journal Node Journal Node Write edit logs Read edit logs Block reports HDFS-6440 云计算－存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN  YARN Timeline Service v.2  YARN