................................................................... 9 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 ......................................................................... 9 2.2 MaxCompute 特性介绍 .................................................. 46 7.1.4 修改 meta-carrier 的输出，调整 hive 与 odps 的映射 ................................................... 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ..... metadata ........................................................... 52 7.2.2 灵活的 hive 到 max compute 映射 ............................................................................ 53 7.2.3 单表/单分区迁移 .

“Themis: An I/O-Efficient MapReduce”一文中了 解更多信息，文中对该主题进行了详细讨论：http://bit. ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成 优点 • 利用ETL MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 利用网格整合 SMP 服务器 • 执行无法推送到RDBMS的复 杂转换（数据清理） • 释放RDBMS服务器上的容量 • 处理异构数据源（未存储到 数据库中） • ETL服务器可以较快地执行某 些流程 缺点 • ETL服务器在执行某些流程时 速度较慢（数据已经存储到 关系表中） • 可能需要额外的硬件（低成 本硬件） V1是一个并行处理框架，并非用于高性能处理 大型ETL工作负载。默认情况下，可在映射之间重新划分或重新 并置数据，并减少处理阶段的时间。为加快恢复操作，可以先将 数据保存到运行映射操作的节点，再进行随机选择和发送以减 少操作。 MapReduce包含多种设施，可将较小的引用数据结构迁 移至各映射节点，以便执行某些验证和增强操作。因此，会将 整个引用文件迁移至各映射节点，这使其更适合较小的引用 数据结构。如果进行手动编码，必须考虑这些处理流，因此

程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。 YARN 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 源管理器和节点管理器。让我们来勾勒 YARN 的框架。首先考虑一 个两层的群集，其中资源管理器在顶层(每个群集中只有一个)。资 Hadoop 大数据解决方案 6 源管理器是主节点。它了解从节点所在的位置(较底层)以及它们拥 有多少资源。它运行了多种服务，其中最重要的是用于决定如何分 ZooKeeper 的一个客户端改变集中式配置，便能改变分布式系 统的状态。 名称服务是将某个名称映射为与该名称相关信息的服务。它类 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 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 用 Hadoop 的大门。 应用* 源 *请向供应商确认。资源可能会有所不同。 HADOOP 数据访问 YARN 数据管理 开发和数据工具* 数据系统* 治理与集成 安全操作 操作工具* 基础设施*

年开始协助雅虎开发 Hadoop，贡献了 Hadoop80%的代码。 （3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是 100%开 源的产品，HDP 除常见的项目外还包括了 Ambari，一款开源的安装和管理系统。 （4）2018 年 Hortonworks 目前已经被 Cloudera 公司收购。 Hadoop1.x组成 Hadoop2.x组成 在 Hadoop1.x 时 代 ， Hadoop中的MapReduce同 时处理业务逻辑运算和资 源的调度，耦合性较大。 在Hadoop2.x时代，增 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开

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 Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 息服务中心2号楼五层502号A区 邮编：116023 电话：(86.411) 8465-6000 传真：(86.411) 8465-6499 济南分公司 地址：济南市泺源大街150号，中信广场11层1113单元 邮编：250011 电话：(86.531) 8518-1122 传真：(86.531) 8518-1133 沈阳分公司 地址：沈

root@master_ip:/home/hadoop/spark /root/ #pig scp -r root@master_ip:/home/hadoop/pig /root/ 修改配置 增加hosts映射，从集群master1节点上拷⻉⽂件夹到UHost： scp root@master_ip:/etc/hosts /tmp/hosts cat /tmp/hosts | grep uhadoop

ResourceManager 负责整个系统 的资源管理和分配，而 ApplicationMaster 负责单个应用程序的管理。 YARN 总 体 上 仍 然 是 master/slave 结 构 ， 在 整 个 资 源 管 理 框 架 中 ， resourcemanager 为 master，nodemanager 是 slave。Resourcemanager 负责对各个 nademanger 上资源进行统一

英特尔®中国云计算创新中心 数据中心: • 11 个机柜，其中网络机柜1个，服务 器机柜10个 • 电气容量：6 kW/机柜 • 配电：一路220V AC 市电 + 一路 240V DC 直流 • 况源采用况冶水系统，末端采用行间 送风 • 封闭热走廊 Intel Hadoop研发团队 推劢产业应用 交通指挥的挑战 ——典型中国二线城市 • 机劢车的迅速增加