通过部署全面的数据治理计划，您可以构建环境来帮助确保 所有Hadoop数据具有出色的品质、安全可靠且适合使用目 的。这可以帮助企业用户回答以下问题： • 我理解这些数据的内容和意义吗？ • 我能衡量这些信息的质量吗？ • 报告中的数据来自何处？ • 这对Hadoop内部数据有着怎样的影响？ • 数据在抵达Hadoop数据湖之前存储在哪里？ 最佳实践5：在企业间实施强大的管理和操作控制 合格的 客户展开合作，定制一个财务解决方案来满足您的业务目标，实 现有效的现金管理，以及改善您的总体拥有成本。IBM Global Financing是您进行关键IT投资和向前推进您业务的最智慧 选择。有关更多信息，请访问：ibm.com/financing © 版权所有IBM Corporation 2014 国际商业机器中国有限公司 北京市朝阳区北四环中路27号 盘古大观写字楼

PB）数据, 2015 年150亿部接入设备 大数据时代的数据 2011年每天处理的数据超 过： 24 PB 2011年6月乊前， Facebook平台每天分享资 料： 40亿 智慧城市数据 中国某一线城市: 200PB/季度 中国一线城市健康档案数 据： 5.5 million 传统的数据处理技术 大数据时代的数据 速度 数据量 多样化 传统数据

HDFS and RDBMS Hadoop Ecosystem 30 / 74 HCatalog Hadoop 裡頭的 Naming Service 讓各種不同技術，不需要知道資料真實存放的位置，也能夠很方便 地存取資料 31 / 74 Yahoo! 做出了 Pig，把 PigLatin 翻成一堆 MapReduce Job Facebook 做出了 Hive，把 HiveQL 翻成一堆 MapReduce Microsoft Dryad，是 Stinger Initiative 的一部分 Dataflow model on a directed acyclic graph (DAG) of nodes 能夠 讓 Query Plan 更簡單、更有效率 48 / 74 UC Berkeley AMPLab 2009 年的研究計畫，2010 年 Open Source，由 DataBricks 負責 架在 data systems. 53 / 74 Google 2010 年發表了 Dremel 研究論文，是一個具有 Interactive Analysis of Web- Scale Datasets 能力的系統 Apache Drill 是 Dremel 的 Open Source 版本，號稱可以 Scale Out 到 10,000+ 的 Node，處 理 PB 等級的資料，秒殺 Trillion

资源管理器 数据节点 数据节点 数据节点 节点管理器 节点管理器 节点管理器 图 1-1 MapReduce 的功能使得它成为最常用的批处理工具之一。该处 理器的灵活性使其能利用自身的影响力来挑战现有系统。通过将数 据处理的工作负载分为多个并行执行的任务，MapReduce 允许其用 户处理存储于 HDFS 上不限数量的任意类型的数据。因此，MapReduce 让 Hadoop 似于活动目录，作为一项名称服务，活动目录的作用是将某人的用 户 ID(用户名)映射为环境中的特定访问或权限。同样，DNS 服务作 为名称服务，将域名映射为 IP 地址。通过在分布式系统中使用 ZooKeeper，你能记录哪些服务器或服务正处于运行状态，并且能够 通过名称查看它们的状态。 如果有节点出现问题导致宕机，ZooKeeper 会采用一种通过选 举 leader 来完成自动故障切换的策略，这是它自身已经支持的解决 来源。充分理解 Hadoop 平台能够使其用户实时处理大量可扩展的 数据，并提供最优分析。Hadoop 存储流程的突出优点在于没有额外 的存储或计算开销，而是存在收益，比如提高数据的准确性并且能 够对其进行分析。第 2 章将详细讨论 Hadoop 存储的各个方面。

项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J 等。 显著提升的查询性能：提升了一定数据规模下的查询性 能，查询结果秒级可见，支持 BI 分析、Ad-hoc、在线服 务等场景。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 14 Spark MaxCompute Spark 6.4 Meta 和数据迁移 6.4.1 环境准备 6.4.1.1 工具运行环境 ⚫ JDK 1.8 ⚫ Python 3.x ⚫ Hive Client ⚫ 能访问 Hive Server 的机器 ⚫ 网络连接 MaxCompute Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 31 https://help.aliyun

MapReduce  Task层次的Native优化 MapReduce Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善

算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2.1 弹性分布数据集（RDD） RDD 是 Spark 的最基本抽象,是

图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图

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第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode