银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .......................................................................................... 2 1.1 系统概述 ................................................................................................ ....................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 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

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。 本文所描述的解决方案主要解决 Hadoop 客户如何快速、平滑的迁移到 MaxComute 大数 据生态，快速完成数据和业务的迁移以及生态系统的对接。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 7 2 阿里云大数据与开源生态对比 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 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 2.2 MaxCompute 特性介绍 MaxCompute 是阿里云提供高效能、低成本，完全托管的“EB 级”大数据计算服务，利用 MaxCompute 可以构建敏捷、高效的企业数据管理平台。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 11 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 2.2.2 MaxCompute 产品特性

Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 。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 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与

（作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史（了解） tonworks。 Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006 Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008 Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011 Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购，推出新的品牌 CDP。 1）Apache Hadoop 发行版，完全开源，比 Apache 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.

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 英特尔迚行赔偿，保 证因使用此类关键业务应用而造成的产品责仸、人员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费丌会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及 相关的董事、管理人员和员工造成损害，无论英特尔及其分包商在英特尔产品戒其仸何部件的设计、制造戒警示环节是否出现疏忽大意的情冴。 英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-548-4725，戒访问http：//www.intel.com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询，以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性

决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 Ma 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4

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。 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 HDFS 文件。FUSE（File 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。 图 1. 用数据库内置的

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 b:$LD_LIBRARY_PATH 让环境⽣效 source /etc/profile或者 source ~/.bashrc 2. HDFS HDFS是⼀个⾼度容错性和⾼吞吐量的分布式⽂件系统。它被设计的易于扩展也易于使⽤，适合海量⽂件的存储。 2.1 HDFS基础操作 基础操作 查询⽂件 Usage: hadoop fs [generic options] -ls [-d] [-h] nager restart 重启NodeManager：service hadoop-yarn-nodemanager restart 重启整个Hadoop服务：请通过UCloud控制台集群服务管理⻚⾯操作 2.5.2 查看 查看HDFS状态，节点信息 状态，节点信息 hdfs dfsadmin -report 2.5.3 修改 修改HDFS⽂件副本数量 ⽂件副本数量 hdfs dfs

Hadoop 3.0以及未来 刘 轶 自我简介 • Apache Hadoop的committer和顷目管理委员会成员。 • ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师，领导ebay产品广告、互 联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、 Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据顷目建立ebay的广告和数 据平台。 • 加入ebay前，在intel工作6年，大数据架构师，负责领导大数据的 Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark NoSQL HBase 数据仓 库SQL 机器/深 度学习 Batch 任务 流处理 搜索 XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% 存储布局－连续和条状 小文件处理 并行IO 数据本地性 数据本地性 小文件处理 纠错码在分布式存储系统中 HDFS 性能 多个Standby Namenode Active NN Standby NN Standby NN DN DN DN DN Journal Node Journal

decommission in progress（退役中），说明数据 节点正在复制块到其他节点 5）等待退役节点状态为 decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源 管理器。注意：如果副本数是 3，服役的节点小于等于 3，是不能退役成功的，需要修改 副本数后才能退役 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon （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储密度比较高的存储介质，用来解决数据量的 [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