1 4）查看回收站 回收站目录在 HDFS 集群中的路径：/user/atguigu/.Trash/…. 5）注意：通过网页上直接删除的文件也不会走回收站。 6）通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用 moveToTrash()才进入回收站 Trash trash = New Trash(conf); trash 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false yarn.nodemanager.vmem-check-enabled false .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 [atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105 3）服役新节点具体步骤 （1）直接启动 DataNode，即可关联到集群 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode [atguigu@hadoop105

執行檔案、環境變數、3rd-Party JAR 檔案、資料檔案，甚 至是 Security Token 等相關資料，才能夠跟 NodeManager 一起 啟動 Container。 其實，目前的 Container，直接對應到 OS 的 Process。 25 / 74 Hadoop 不再只是能跑 Batch 的小象了！ 26 / 74 Hadoop 家族 27 / 74 Windows 家族 28 / for Hadoop (CDH) Oracle 有 Oracle Big Data Appliance Intel 以前有 Intel Distribution for Hadoop (IDH)，現在是直接與 Cloudera 合作 Hortonworks 有 Hortonworks Data Platform (HDP) Microsoft 有 Microsoft HDInsight MapR 有 MapR 之上的 General- Purpose Cluster Computing System In-Memory 比 Hadoop 快 100 倍 In-Disk 比 Hadoop 快 10 倍 可以直接執行，也可以在 YARN 上執行 MLLib、Mahout、Crunch、 Cascading 已經搬到 Spark Cloudera、DataBricks、IBM、 Intel 與 MapR 正在努力搬

使用时，存储与计算解耦，不需要仅仅为了存储扩大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS 100% 支持，同时语法高度兼容 Hive，有 Hive 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 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。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 15 资源调度 Fuxi 阿里自研的资源调度系统，类似 Yarn。 数据上传下载 Tunnel Cloud MaxCompute 解决方案 33 【注意】：配置文件中默认 hiveCompatible 的设置是 false，如果需要把 hive 上的 udf 的 jar 直接上传到 odps 上，需要打开 hive 兼容。 4. 编辑好 metadata 之后，便可以开始生成 ODPS DDL 和 Hive UDTF SQL 了，用法如下： Alibaba Cloud

外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 Hadoop 数据 mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中，我们选择了一个在集群 范围内可用的队列。现在，我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。您可以通过批量 处理输出并将其移入队列来提高性能。显然，您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。 随后的第 6 步是出队过程，这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处 总结 本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据 获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 甲骨文（中国）软件系统有限公司 北京远洋光华中心办公室

所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。 Hadoop 是一个单一功能的分布式系统，为了并行读取数据集并 提供更高的吞吐量，它与群集中的机器进行直接交互。可将 Hadoop 想象为一个动力车间，它让单个 CPU 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 1.1.3 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 用 Hadoop 的大门。 应用* 源 *请向供应商确认。资源可能会有所不同。 并行负载，针对 Hadoop 做优化 自动负载均衡 在 Hadoop 上转换成 Oracle 格式 ——节省数据库的 CPU 加载特定的 Hive 分区 Kerberos 认证 直接加载到 In-Memory 表 图 1-9 Hadoop 大数据解决方案 16 Oracle R Connector for Hadoop 能够快速开发，并通过模拟并行 的支持，在用户桌面对并行

销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 证因使用此类关键业务应用而造成的产品责仸、人员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费丌会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及 相关的董事 IDH引入了表外存储以解决大对象的高效存储问题 • 类似Oracle的BLOB存储 • 对用户透明 • 2X以上的写入性能，还有迚一步提升的空间 • 2X的随机访问性能 • 1.3X的Scan性能 • 接近直接写入HDFS性能 Interactive Hive over HBase 可通过Hive来访问HBase，迚行SQL查询 • 使用MapReduce来实现 • 比Hive访问HDFS慢3~5倍

InfoSphere DataStage可直接在Hadoop节点上运行， 而不必像一些供应商实施计划要求的那样在单独的配置节 点上运行。在与IBM General Parallel File System (GPFS™)-FPO搭配使用时，该功能有助于降低网络流量， 这样即可在Hadoop环境中提供符合POSIX要求的存储子 系统。POSIX文件系统允许ETL作业直接访问Hadoop中存 储的数 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 •

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 atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 注意：atguigu 这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先 配置了 atguigu 具有免密功能，但是程序执行到%wheel 行时，该功能又被覆盖回需要 密码。所以 atguigu 要放到%wheel 4）重启克隆机 hadoop102 [root@hadoop100 ~]# reboot 5）修改 windows 的主机映射文件（hosts 文件） （1）如果操作系统是 window7，可以直接修改 （a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 （b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存 192.168.10.100 hadoop100

并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 1.2.2 RDD 的转换与操作 对于 RDD