................................................................................ 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换............................................................................................... ............. 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ................................................................. 48 7.1.6 查看兼容性报告，调整直到兼容性报告符合预期 ............................................. 工作流任务如何迁移到 MaxCompute 和 Dataworks? ........... 55 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 5 8.1.1 网络环境检查 ..................................................................................................

（1）默认值 fs.trash.interval = 0，0 表示禁用回收站；其他值表示设置文件的存活时间。 （2）默认值 fs.trash.checkpoint.interval = 0，检查回收站的间隔时间。如果该值为 0，则该 值设置和 fs.trash.interval 的参数值相等。 （3）要求 fs.trash.checkpoint.interval <= fs.trash deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 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 2）具体配置如下 （1）在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 dfs.namenode.name.dir

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 Hadoop 大数据解决方案 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数 的连接器将有可能适用于环境中系统的最新版本。 如果想与 Hadoop 一起使用的系统不是应用程序或数据库引擎的最 新版本，那么你需要将升级的因素考虑在内，以便使用增强版完整 功能。我们建议全面检查你的系统需求，以避免沮丧和失望。Hadoop 生态系统会将所有新技术带入到你的系统中。 1.4.1 Hadoop 生态系统 Apache 将他们的集成称作生态系统。字典中将生态系统定义 些解决方案原生支 持 Apache Hadoop，包括为 HDFS、HBase、Pig、Sqoop 和 Hive 提 供连接器(见图 1-6)。 基于 Hadoop 的应用程序具有良好的平衡性，能够支持 Windows 平台并与微软的 BI 工具(例如 Excel、Power View 和 PowerPivot)良 Hadoop 大数据解决方案 12 好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。

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， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 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 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用 Apache Hadoop 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

完成 Hadoop 集群中数据的处理之后，bash 脚本即完成，如图 4 所示。 作业监控器将监视数据库调度程序队列，并在 shell 脚本完成时发出通知（第 7 步）。作业监 控器检查数据队列中的剩余数据元素（第 8 步）。只要队列中存在数据，表函数调用就会继 续处理数据（第 6 步）。 6 Oracle 公司所有。未经允许，不得以任何 形式和手段复制和使用。 本文的宗旨只是提供相关信息，其内容如有变动，恕不另行 通知。Oracle 公司对本文内容的准确性不提供任何保证， 也不做任何口头或法律形式的其他保证或条件，包括关于适 销性或符合特定用途的所有默示保证和条件。本公司特别声 明对本文档不承担任何义务，而且本文档也不能构成任何直 接或间接的合同责任。未经 Oracle 公司事先书面许可，严

解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 • 加入一些新功能 • 带来一些不兼容性 • Shell脚本现在更易于调试: --debug Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding) Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100% 3副本 2 33% 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 • MapReduce YARN Timeline Service v.2 • 扩展性 分布式读写 读写分离 HBase存储 YARN Timeline Service v.2 • 可用性 流(flow) 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915 允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点 YARN的集群的集群对用户来说是一个整体的集群

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、适销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 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。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别码模块，以及英特尔戒其它兼容的

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 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 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 throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 服务，在集群中可以存在多个。通常每一个 DataNode 都对应于一个物理节点。DataNode 负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划 分为多个 block 块，管理 block 块信息，同时周期性的将其所有的 block 块信息发 送给 NameNode。 1.5 MapReduce 介绍 MapReduce 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单 个的、可以在

要为 CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support （3）CDH 是 Cloudera 的 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 ———————— 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 1.4 Hadoop 优势（4 高） Hadoop优势（4高） 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 Hadoop102 Hadoop106 双11、618可以动 态增加服务器 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop优势（4高） 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处 理速度。 4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop101 单台服务 器工作 计算任务 集群工作

利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage) 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者 LOG 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies 与 Wide Dependencies 用 来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies 是指父 RDD 的每一个分区最多被一个子 RDD 的分区所用，表现为一个父 RDD 的分区对应于一个子 RDD 的分区或多个父 RDD 的分 区对应于一个子 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checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是