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  • pdf文档 大数据时代的Intel之Hadoop

    。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术,要求计算机系统具备英特尔® 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 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 实时、分布式、高维数据库 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置:6核Intel E5 CPU, 48GB内存,8块 7200rpm
    0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前
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  • pdf文档 大数据集成与Hadoop - IBM

    的服务水平,都 可以通过这项技术一一实现,从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案,该解决方案不仅可实现大规模扩展,还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上,80%的大数据项目开发 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。 • 应用程序横向扩展:确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 海量数据可扩展性是一项大数据集成的强制要求。在大数据时代,企业必须支持MPP群集系统才能实现扩展。 支持海量数据可扩展性的需求并非只与Hadoop基础架构的出 现有关。多年来,领先的数据仓库供应商(如IBM和Teradata) (如更新和编写索引) • 实现低成本历史归档数据 缺点 • 可能需要复杂的编程工作 • MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 • 风险:Hadoop目前仍然是 一项新兴技术 IBM软件 7 以下是优化大数据集成工作负载时需要遵循的三大重要指导 原则: 1. 将大数据集成处理推向数据,而不是将数据推向处理:指定 可在RDBMS、Hadoop和ETL网格中执行的适当流程。
    0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前
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  • pdf文档 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

    中的数据,并将来自两个来源的数据整合为单一结果集提供给最终用户。 图 4. 监控进程 Hadoop的进程 (mapper) 启动之后,作业监控器进程将监视启动程序脚本。一旦mapper 完成 Hadoop 集群中数据的处理之后,bash 脚本即完成,如图 4 所示。 作业监控器将监视数据库调度程序队列,并在 shell 脚本完成时发出通知(第 7 步)。作业监 控器检查数据队列中的剩余数据元素(第 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 5. 关闭处理 当表函数并行调用取出队列中的全部数据之后,作业监控器将终止队列(图 5 所示的第 9 步)以确保 Oracle 中的表函数调用停止。此时,所有数据均已交付给请求这些数据的查询。 7
    0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 概述

    用于分析 第 1 章 Hadoop 概述 5 或查询。 如图 1-1 所示,MapReduce 的工作流程就像一个有着大量齿轮 的古老时钟。在移动到下一个之前,每一个齿轮执行一项特定任务。 它展现了数据被切分为更小尺寸以供处理的过渡状态。 主节点 客户端 HDFS 分布式数据存储 YARN 分布式数据处理 从属 NAMENODE 活动 在 Hadoop 最近的发展中,另有一款称为 YARN 的组件已经可 用于进一步管理 Hadoop 生态系统。 1.1.4 YARN 是什么 YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 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 MapReduce、Impala 和 Spark。YARN 目前用于处理内存和 CPU,并将在未来用于协调其他资源,例如磁盘和网络 I/O。 1.2 ZooKeeper 是什么 ZooKeeper 是另一项 Hadoop 服务——分布式系统环境下的信 息保管员。ZooKeeper 的集中管理解决方案用于维护分布式系统的 配置。由于 ZooKeeper 用于维护信息,因此任何新节点一旦加入系 统,将从
    0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前
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  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)

    全性,稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 (4)Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台,可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。 3)Hortonworks Hadoop 官网地址:https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
    0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册

    (task)来执行,它就会对这些 task 进行调度并为其分配合适的资源,决定将某 个 task 分配到集群中哪个位置(如果可能,通常是这个 task 所要处理的数据所在 的位置,这样可以最小化网络开销)。Hadoop 会监控每一个 task 确保其成功完 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 4 成,并重启一些失败的 task。 1.6 YARN 介绍 YARN 是 Hadoop
    0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案

    机器配置(CPU 核数、内存大小)  数据量及存储类型  作业量及作业类型(SQL 脚本上传)  调度系统及周期(Pipeline 配置上传)  已有数据应用(如血缘、监控、质量等)  上层应用系统(如帆软 BI、推荐系统等)  期望时间  成本要求 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 26 6.3
    0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)

    bin/hdfs dfsadmin -safemode leave (5)再观察上一个窗口 Safe mode is OFF (6)HDFS 集群上已经有上传的数据了 6.3 慢磁盘监控 “慢磁盘”指的时写入数据非常慢的一类磁盘。其实慢性磁盘并不少见,当机器运行时 间长了,上面跑的任务多了,磁盘的读写性能自然会退化,严重时就会出现写入数据延时的
    0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前
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