数据库虚拟大表功能，实现 HBase 数据库复制和备仹功能， 等等。 提供底层 Hadoop 性能优化算法和稳定性增强 •基亍 Hadoop 底层的大量优化算法，配合英特尔优化架构，使应用效率更高、计算存储分布更均衡，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， Intel Hadoop研发团队 • 行业应用 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

————————— 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 集群间数据拷贝 尚硅谷大数据技术 之集群迁移（Apache和CDH）.doc 第 8 章 MapReduce 生产经验 8.1 MapReduce 跑的慢的原因 MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多

地址：深圳市南山区高新南一道德赛科技大厦8层0801-0803单元 邮编：518057 电话：(86.755) 8660-7100 传真：(86.755) 2167-1299 甲骨文亚洲研发中心-上海 地址：上海市杨浦区淞沪路290号创智天地10号楼512-516单元 邮编：200433 电话：(86.21) 6095-2500 传真：(86.21) 6095-2555

————————————————————————————— 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。

XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure Coding) • Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100% 3副本 2 33% XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% 存储布局－连续和条状

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 可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个 RDD）与操作（返回值不是一个 RDD） 1. 转换(Transformations) 记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。 2 Spark 与 Hadoop 对比 2.1 快速 Spark 的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。Spark 更适合于迭代运算比较多 的 ML 和 DM 运算。因为在 Spark 里面，有 RDD 的抽象概念。 2.2 灵活 1. Spark 提供的数据集操作类型有很多种，不像

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 1-9 所示。Oracle 之相关的组件，均能得到直接收益。它推翻了以前认为只有依靠数 据挖掘工具才能实现的界限，使你能够以一种截然不同的方式来查 看数据。Hadoop 并不能替代组织查看数据的方式，却能显著提高其 查看数据的效率。Hadoop 排除了各种局限性，并且正在各个新领域 中继续发展。 理解 Hadoop 的存储系统将使你能够利用数据集成和业务分析 来汇总大型数据湖并分析各种数据类型，而且不依赖于它们的当前

节点间，单个作业对所有 分区数据执行相同的应用 程序逻辑。 形成设计隔离的环境 设计一个数据处理作业， 并且无需重新设计和重新 调整作业，即可在任何硬 件配置中使用它。 使用它。这些功能对于通过提升效率来降低成本至关重要。没 有它们，该平台将无法处理大量的大数据。 InfoSphere Information Server数据集成产品组合 支持4大海量数据可扩展性架构特征。请在Forrester报 选择并行RDBMS、Hadoop和可扩展的ETL网格来运行大数据 集成工作负载。但无论选择哪种方法，信息基础架构都必须满足 一个常见的要求：全面支持大规模可扩展处理。 某些数据集成操作在RDBMS引擎内外的运行效率较高。同样， 并非所有数据集成操作均适用于Hadoop环境。设计精妙的架 构必须足够灵活，可以充分利用系统中每个环境的优势（参见 图3）。 在ETL网格中运行 在数据库中运行 在Hadoop中运行