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丌具有的特性，设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 尔对亍这些设备的质量、可靠性、功能戒兼容性丌提供仸何担保戒保证。本列表和/戒这些设备可随时更改，恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel • 关注产业应用，产研相亏促迚 从文明诞生到2003年，人类文明产生了 5EB的数据； 而今天，我们每两天产生5EB的数据。 Eric Schmidt 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、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预 测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。 — McKinsey Global Institute 统计和报表 价值 数据挖掘和预测性分析 大数据时代的Intel

生态的产品映射 ......................................................................... 9 2.2 MaxCompute 特性介绍 ................................................................................................ ......................................................................... 11 2.2.2 MaxCompute 产品特性 .................................................................................................. 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 数据进 行长 时间 处理 分析 ，并将 处理 后的 数据 写 入 新的 数据 对象 供后 续使 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

人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3.3 集群数据均衡之磁盘间数据均衡 生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可 以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x 新特性） （1）生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划） hdfs diskbalancer -plan hadoop103 （2）执行均衡计划 hdfs diskbalancer ——— 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 4.2 服役新服务器 1）需求 随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据 的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。 2）环境准备 （1）在 hadoop100 主机上再克隆一台 hadoop105 主机 （2）修改 IP [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 [atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 3）服役新节点具体步骤 （1）直接启动 DataNode，即可关联到集群 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode [atguigu@hadoop105

ZooKeeper 是另一项 Hadoop 服务——分布式系统环境下的信 息保管员。ZooKeeper 的集中管理解决方案用于维护分布式系统的 配置。由于 ZooKeeper 用于维护信息，因此任何新节点一旦加入系 统，将从 ZooKeeper 中获取最新的集中式配置。这也使得你只需要 通过 ZooKeeper 的一个客户端改变集中式配置，便能改变分布式系 统的状态。 名称服务是将某个名称映射为与该名称相关信息的服务。它类 为获取最大的利益，了解如何能让 Hadoop 和现有环境一起工作以 及该如何利用现有环境是非常重要的。 第 1 章 Hadoop 概述 9 为说明这一点，考虑一种著名的积木玩具，它允许你通过相互 连接创建新的玩具积木。仅通过将积木块简单连接在一起，你便可 以创造出无限可能。关键原因在于每块积木上的连接点。类似于积 木玩具，厂商开发了连接器以允许其他企业的系统连接到 Hadoop。 通过使用连接器，你能够引入 业工具相集成的解决方案为基础，Hadoop 的开放源码和企业生态系 统还在不断成长。HDFS是该生态系统的主要组成部分。由于Hadoop 有着低廉的商业成本，因此很容易去探索 Hadoop 的特性，无论是 通过虚拟机，还是在现有环境建立混合生态系统。使用 Hadoop 解 决方案来审查当前的数据方法以及日渐增长的供应商阵营是一种非 Hadoop 大数据解决方案 10 常好的方法。借助这些服务和工具，Hadoop

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。 2.3 容错性 在RDD计算，通过ch

IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 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。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 资购买昂贵的EDW容量。 • 数据被转储到EDW之前未清理数据，一旦进入EDW环 境将永远无法进行清理工作，继而导致数据质量较差。 • 企业持续严重依赖手动编码SQL脚本来执行数据转换。 • 添加新数据源或修改现有ETL脚本较为昂贵并且需要很 长的时间，限制了快速响应最新需求的能力。 • 数据转换相对简单，因为无法使用ETL工具将较为复杂 的逻辑推送到RDBMS。 • 数据质量受到影响。

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 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

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

数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 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； Variables ▪ Disk Variables ▪ Databases ▪ Datastore ▪ ImageDatastore 6 tall arrays ▪ tall array – 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等…

jdk1.8.0_212 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin （2）保存后退出 :wq （3）source 一下/etc/profile 文件，让新的环境变量 PATH 生效 [atguigu@hadoop102 ~]$ source /etc/profile 6）测试 JDK 是否安装成功 [atguigu@hadoop102 ~]$ rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。 rsync 和 scp 区别：用 rsync 做文件的复制要比 scp 的速度快，rsync 只对差异文件做更 新。scp 是把所有文件都复制过去。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 /opt/module/hadoop-3.1.3/etc 2）启动集群 （1）如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式 化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找 不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停 止 namenode