NodeManager ResourceManager NodeManager NodeManager 2）配置文件说明 Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认 配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。 （1）默认配置文件： 要获取的默认文件 文件存放在 Hadoop 的 jar 包中的位置 [core-default.xml] jar/yarn-default.xml [mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml （2）自定义配置文件： core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop done ➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限 [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall 3）分发/home/atguigu/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用 [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/ 3.2.10 常用端口号说明 端口名称 Hadoop2.x

MaxCompute 解决方案 19 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换 利用迁移工具，可以对 Hive 作业进行兼容性分析，识别出需要修改的任务并提供针对性的 兼容性修改建议。对于用户自定义逻辑的分析任务，如 UDF、MR/Spark 作业等，我们将给出 一般性的改造建议供用户参考。 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移 迁移工具支持对主流数据集成工具 Sqoop 进行作业的迁移转换，并自动创建 carrier 连接用户的 Hive metastore 服务，抓取用户的 Hive metadata 并在指定目录 生成一个目录，包含搬站所需的 metadata。用户可自行修改该目录下的文件来自定义搬站工 具的一些行为。 6.2.2 MaxCompute DDL 与 Hive UDTF 生成  利用第一步抓取到的 metadata，生成另一个目录，包含用于创 MaxCompute

9）异常重试 mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试 次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器 性能适当提高。 1）自定义分区，减少数据倾斜; 定义类，继承Partitioner接口，重写getPartition方法 4）在不影响业务结果的前提条件下可以提前采用Combiner job.setCombinerClass(xxxReducer ——————————————————————————————————————— 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 生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打 散。最后再二次聚合。 （2）能在 map 阶段提前处理，最好先在 Map 阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个 reduce 个数 第

中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义 解决方案。资源列表过大，以至于无法在这里展示，强烈推荐直接 从供应商处获取此信息。选择像 HDP 这样产品的美妙之处在于他们 是 Hadoop 的主要贡献者之一。这便开启了在多种数据库资源上使

（包括Hadoop环境，但不仅限于此）创建完全受治理的数 据生命周期。以下是创建全面数据生命周期的建议步骤： • 查找：利用条款、标记和集合来查找接受治理和监管的 数据源 • 监管：为相关资产添加标记、条款和自定义属性 • 收集：通过收集来捕获资产，并开展具体的分析或治理 工作 • 协作：共享其他内容管理和治理集合 • 治理：创建并引用信息治理策略和规则；应用数据质 量、屏蔽、归档和清除操作 •