大数据时代的Intel之Hadoop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 • 复杂数据分析0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3
Hadoop 概述据、服务器日志、客户交易与交互、视频以及来自现场设备的传感 器数据。 Hortonworks 或者 Cloudera 数据平台,以及 Informatica,使得 企业能够优化 ETL(抽取、转换、加载)工作流程,以便在 Hadoop 中长期存储和处理大规模数据。 Hadoop 与企业工具的集成使得组织能够将内部和外部的所有数 据用于获得完整的分析能力,并以此推动现代数据驱动业务的成功。 数据库(见图 1-8)加载或查询 Hadoop 中的数据。Oracle SQL Connector for HDFS 将数据放入数据 库,数据移动是由 Oracle 数据库中的 SQL 进行数据选择所发起。 用户可将数据加载到数据库,或者通过外部表使用 Oracle SQL 在 Hadoop 中就地查询数据。Oracle SQL Connector for HDFS 能够查询 或者加载数据到文本文件或者基于文本文件的 或者加载数据到文本文件或者基于文本文件的 Hive 表中。分区也可 以在从 Hive 分区表中查询或加载时被删减。 另一种 Oracle 解决方案 Oracle Loader for Hadoop 是一种高性能 且高效率的连接器,用于从 Hadoop 中加载数据到 Oracle 数据库。 当 Hadoop 发起数据传送时,Oracle Loader for Hadoop 将数据推送到 数据库中。如图 1-90 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3
大数据集成与Hadoop - IBM为准则。 “在很大程度上,80%的大数据项目开发 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 在这些新兴的Hadoop市场阶段,请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差,这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称,任何不可扩展的抽取、转换和加载 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 的数据集成平台。 事实上,MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行 高性能处理,而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 File System (HDFS))和并 行处理框架(称为MapReduce)。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作,其中的数据读取“切 片”通常为64MB或128MB。通常情况下,除非应用程序加载 数据来管理相关任务,否则不会对HDFS文件进行分区或排 序。即使应用程序可以对生成的数据切片进行分区和排序, 也无法保证数据切片在HDFS系统中的位置正确。这意味着, 无法在该环境中有效管理数据搭配工作。数据搭配(Data0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)— 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 3.3 集群数据均衡之磁盘间数据均衡 生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可 以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x 新特性) (1)生成均衡计划(我们只有一块磁盘,不会生成计划) hdfs diskbalancer -plan hadoop103 namenode (3)向集群上传一个文件 6.2 集群安全模式&磁盘修复 1)安全模式:文件系统只接受读数据请求,而不接受删除、修改等变更请求 2)进入安全模式场景 ➢ NameNode 在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式; ➢ NameNode 再接收 DataNode 注册时,处于安全模式 3)退出安全模式条件 尚硅谷大数据技术之0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3
Spark 简介以及与 Hadoop 的对比save 等),Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统(Lineage) 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 RDD0 码力 | 3 页 | 172.14 KB | 1 年前3
Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案及数据进行检测扫描,自动在 MaxCompute 创建对应 的 Meta,同时根据不同的网络环境,用户可选择多种数据迁移上云的方案,迁移工具提供了对 应的数据迁移自动化工具,能够将 Hive 的数据自动转换并高吞吐地加载到 MaxCompute 上, 支持从 TB 级到 PB 级数据的迁移上云。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 19 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
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