Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用 Z o o k e e p e r 数 据 平 台 配 置 和 调 度 数据来源层 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 图中涉及的技术名词解释如下： 1）Sqoop：Sqoop 9）群起并测试集群 3.2.1 虚拟机准备 详见 2.1、2.2 两节。 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync 1）scp（secure copy）安全拷贝 （1）scp 定义 scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2） （2）基本语法 scp -r $pdir/$fname 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]

Google 这样的商业公司可使用 Hadoop 来操作、管理其数 据存储并从中产生出有意义的结果。通常用于商业分析的传统工具 并不旨在处理或分析超大规模数据集，但 Hadoop 是一个适用于这 些商业模型的解决方案。 1.1.1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基 本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop 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 为：生物与它们所处环境的非生物组成部分(如空气、水、土壤和矿 产)作为一个系统进行交互的共同体。基于技术的生态系统也有类似 的属性。它是产品平台的结合，由平台拥有者所开发的核心组件所 定义，辅之以自动化(机器脱离人类自主运转)企业在其周边(围绕着 一个空间)所开发的应用程序。 以 Apache 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

MaxCompute 内建支持的上百种机器学习算法，目前 MaxCompute 的机器学习能力由 PAI 产品进行统一提供 服务，同时 PAI 提供了深度学习框架、Notebook 开发 环境、GPU 计算资源、模型在线部署的弹性预测服务。 MaxCompute 的数据对 PAI 产品无缝集成。 存储 Pangu 阿里自研分布式存储服务，类似 HDFS。MaxCompute 对外目前只暴露表接口，不能直接访问文件系统。 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

map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 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 各个处理节点 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

Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算）

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、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些任务的计算结果可以合并在 一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在

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。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误 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虚拟机监视器。此外，英特尔可信执行技术要求系统包含可信计算组定义的 TPMv1.2 以及用亍某些 应用的特定软件。如欲了解更多信息，请访问：httP：//www.intel.com/technology/security/。 †英特尔® 超线程（HT）技术要

最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大型企业发现，在企业中建立数据治理机制即便是 可行的，也会十分困难。造成这种局面的原因很多。例如，企 业用户使用自己熟悉的业务术语来管理数据。时至今日，仍未 出台任何机制来定义、控制和管理此类业务术语并将其与IT 资产联系起来。 此外，无论是企业用户还是IT人员均高度信任其数据，但可能 连数据出处和/或历史都含糊不清。根本不存在通过数据沿袭 和跨工具影响分析等功能创建和管理数据治理的技术，并且 （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 • 工作负载管理，为共享服务环境中的某些项目分配资源 优先级，在繁忙系统上对工作负载进行排队 • 性能分析，深入了解资源使用情况，辨别瓶颈并确定何 时系统可能需要更多的资源 • 构建工作流，其中包括通过Oozie直接按作业序列定义 的基于Hadoop的活动，以及其他数据集成活动 大数据集成的行政管理必须包括： • 基于Web的集成式安装程序，用于执行所有功能 • 高可用性配置，用于满足全天候需求 • 灵活的部署选项，用于部署新实例或展开经过优化的专

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