布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 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。 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 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 Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下（例如，如果 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了 从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来 讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 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

如何发现慢磁盘？ 正常在 HDFS 上创建一个目录，只需要不到 1s 的时间。如果你发现创建目录超过 1 分 钟及以上，而且这个现象并不是每次都有。只是偶尔慢了一下，就很有可能存在慢磁盘。 可以采用如下方法找出是哪块磁盘慢： 1）通过心跳未联系时间。 一般出现慢磁盘现象，会影响到 DataNode 与 NameNode 之间的心跳。正常情况心跳时 间间隔是 3s。超过 3s 说明有异常。 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多 8.2 MapReduce 常用调优参数 MapReduce优化（上） Map1方法 分区1 分区2 写入数据 第一次溢出 排序 第二次溢出 Combiner Combiner 归并排序 归并排序 合并 Combiner为可选流程 压缩 写磁盘 分区1 spill.index Spill.out 默认100M 80%,后反向 环形缓冲区 2）减少溢写的次数 mapreduce.task.io.sort.mb Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m，可以提高到200m mapreduce.map.sort.spill.percent 环形缓冲区溢出的阈值，默认80% ，可以提高的90% 9）异常重试 mapreduce.map.maxattempts每个Map

抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任数据使用方法，更谈不上准确完整的洞察或转型 成果。 IBM软件 3 随着Hadoop市场的不断发展，顶级技术分析师一致认为， Hadoop 基础架构本身并非完整或有效的大数据集成解决方案 （请 供应商利用炒作、神 话、误导或矛盾信息来渗透市场。 为彻底切断这种误导，并开发适合您的Hadoop大数据项目的 采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战：创建最佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性：总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性， 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 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 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为

Oozie、Azkaban、Airflow 等工具的工 作流及调度任务进行自动迁移转化，并自动创建为 Dataworks 工作流及调度作业。 5 迁移整体方案及流程 根据迁移工作的内容，我们提供了以下工作方法来保障迁移工作能够科学有序地开展 。 整个迁移工作包含以下几个阶段： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 20 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 network-measurement-tool 可以检查 Hadoop 集群与 MaxCompute 各个 Region 的网络连通质量，以及 download/upload 的性能。  工具使用方法  Example Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 27  输出结果 Output: 性能测试报告 [INFO ] Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 29 【说明】：报告中对于 String 类型的 8M 限制的警告：不会截断该字段，但整个 SQL（表或分 区）的写入都会失败，因为 sql-checker 就会报错，不会走到 commit。 6.3.3.2 从 Dataworks 获得评估报告：  查看节点列表：Dataworks 会将客户上传的

的分 区对应于一个子 RDD 的分区，也就是说一个父 RDD 的一个分区不可能对应一个子 RDD 的 多个分区。Wide Dependencies 是指子 RDD 的分区依赖于父 RDD 的多个分区或所有分区， 也就是说存在一个父 RDD 的一个分区对应一个子 RDD 的多个分区。对与 Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage 方法对与输入节点完好， 方法对与输入节点完好， 而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为 无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是 lineage，血统的意思），Narrow Dependencies 对于数据的重算开销要远小于 Wide Dependencies 的数据重算开销。 1.2.4 容错 在 RDD 计算，通过 checkpint 进行容错，做 checkpoint

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 生态系统将继续发展， 并清除分析处理和管理大数据湖中的一些障碍。通过使用本章中讨 论的一些工具和服务，Hadoop 是贵组织所选用的工具，那么你便有 一组工具套件可供选择。它们与 Hadoop 有合作关系，Oracle 网站 上有说明文档，并且允许下载前面所提到的所有连接器。此外，还 有配置它们以便与 Hadoop 生态系统协同工作的方法。 ORACLE R 客户端 将 MapReduce 用于 R 计算 图 1-10 1.5 小结 通过使用 Hadoop Stack，你利用 Hadoop 在企业中实现最优方

Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速 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

3 SSH 无密登录配置 1）配置 ssh （1）基本语法 ssh 另一台电脑的 IP 地址 （2）ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法 [atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103 ➢ 如果出现如下内容 Are you sure you want to continue connecting