1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾，可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 /root/install\_uhadoop\_client.sh，⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 root@master_ip:/usr/java /usr/ 安装hadoop客⼾端，从集群master1节点上拷⻉安装包到UHost： 注解: hadoop-为hadoop具体对应的版本，可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本，下同 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/12 #hadoop scp -r root@master_ip:/home/hadoop/ hadoop-yarn-resourcemanager restart 重启NodeManager：service hadoop-yarn-nodemanager restart 重启整个Hadoop服务：请通过UCloud控制台集群服务管理⻚⾯操作 2.5.2 查看 查看HDFS状态，节点信息 状态，节点信息 hdfs dfsadmin -report 2.5.3 修改 修改HDFS⽂件副本数量 ⽂件副本数量 hdfs

MapReduce MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce,也提供高度兼容 Hadoop 的 MapReduce 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks 提交作业 交互式分析 MaxCompute Lightning MaxCompute 提供的兼容开源的 Spark 计算 服务，让它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提 供 Spark 计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提 交运行 Spark 作业。 * 支持原生多版本 Spark 作业：Spark1.x/Spark2.x 作业 都可运行； * 开源系统的使用体验：Spark-submit 提交方式（暂不 支持 spark-shell/spark-sql 的交互式），提供原生的 3 迁移评估报告 6.3.1 迁移评估信息收集 6.3.1.1 使用 MMA Agent 自动采集 Hive Metadata 1. 工具运行环境要求：JDK8.0、Python3 以上版本。 2. 解压工具包：odps-data-carrier.zip，工具目录结构如下： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 23 其中，bin 目录下是迁移工具所需的可执行文件，libs

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 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 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 可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。 8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任 务可以增加CPU核数 7）mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。（如果内存不够， 报：java.lang.OutOfMemoryError） 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） completedmaps当MapTask完成的比 例达到该值后才会为ReduceTask申请资源。默认是0.05。 10）如果可以不用Reduce，尽可能不用 5）mapreduce.reduce.java.opts：控制ReduceTask堆内存大小。（如果内 存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError） 8.3 MapReduce 数据倾斜问题 1）数据倾斜现象 数据频率倾斜—

交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 实时、分布式、高维数据库 算存储分布更均衡，系统安装程序计算得出的优化参数配置，适合大多数 应用情冴，不硬件技术相结合，提高平台性能 提供企业必须的管理和监控功能 •提供独有的基亍浏览器的集群安装和管理界面，解决开源版本管理困难的问题，提供网页、邮件方式的系统异常报警 性能评测工具：Intel HiBench HiBench Micro Benchmarks Web Search –

容错 在 RDD 计算，通过 checkpint 进行容错，做 checkpoint 有两种方式，一个是 checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。 2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。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 2.3 容错性 在RDD计算，通过checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。

Hadoop 数据 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 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 并行处理集成 Hadoop 数据 END; END; / Bash 脚本 下面这个简短的脚本是图 3 的第 3 步和第 4 步所示的数据库外控制器。只要 Hadoop mapper 保持运行，系统就会持续执行这个同步步骤。 #!/bin/bash cd –HADOOP_HOME- A="/net/scratch/java/jdk1

避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 2. 整个企业采用一个数据集成和治理平台 3. 可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提供该功能 4. 在企业间实施世界级数据治理 5. 在企业间实施强大的管理和操作控制 最佳实践1：避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 在过去的二十年中，大型企业认识到使用商业数据集成工具 替换手动编码具有很多优势。手动代码与数据集成工具之争 早已平息，很多技术分析师纷纷总结采用世界级数据集成软 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 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 采用Hadoop开展大数据集成的企业势必期望实现强大的 大型机级治理和操作管理，包括： • 操作平台界面，在操作数据集成应用程序的各方人员 （开发人员和其他利益干系人）监控运行时环境时，快

————— 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 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解 临。 9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象 Hadoop的logo 1.3 Hadoop 三大发行版本（了解） Hadoop 三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006 Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008 Hortonworks

1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910.Z1 内核版本 4.4.131 hadoop 版本 2.7.7 1.3 Hadoop 软件简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在

的优势。显然当集成时，你必须根据现有的系统环境，成为自己的 SME(Subject Matter Expert，领域专家)。 这些 Hadoop 的连接器将有可能适用于环境中系统的最新版本。 如果想与 Hadoop 一起使用的系统不是应用程序或数据库引擎的最 新版本，那么你需要将升级的因素考虑在内，以便使用增强版完整 功能。我们建议全面检查你的系统需求，以避免沮丧和失望。Hadoop 生态系统会将所有新技术带入到你的系统中。