▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ GPU

，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 手动方法会导致异常的复杂。行业法规要求只会进一步加大 治理管理工作的复杂度。最后，严重依赖手动编码进行数据 集成导致难以在整个企业中实现数据治理。 14 大数据集成与 Hadoop 建立世界级数据治理机制至关重要，并为所有关键数据资产 （包括Hadoop环境，但不仅限于此）创建完全受治理的数

—————————————————— 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 [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh - threshold 10 对于参数 10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过 10%，可根据实 际情况进行调整。 3）停止数据均衡命令： [atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-balancer.sh 纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍 的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％左右的存储空间。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java

NameNode 作为 master 服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文 件的访问。NameNode 会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割 成具体 block 块的信息、以及每一个 block 块归属的 DataNode 的信息。对于整个 集群来说，HDFS 通过 NameNode 对用户提供了一个单一的命名空间。 DataNode 作为 slave 服务，在集群中可以存在多个。通常每一个 dir /usr/local/hadoop-2.7.7/hdfs/name namenode 上存储 hdfs 名字空间元数据 dfs.data.dir /usr/local/hadoop-2

群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 产)作为一个系统进行交互的共同体。基于技术的生态系统也有类似 的属性。它是产品平台的结合，由平台拥有者所开发的核心组件所 定义，辅之以自动化(机器脱离人类自主运转)企业在其周边(围绕着 一个空间)所开发的应用程序。 以 Apache 的多种可用产品和大量供应商提供的将 Hadoop 与企 业工具相集成的解决方案为基础，Hadoop 的开放源码和企业生态系 统还在不断成长。HDFS是

3 项目描述文件说明/project.xml：  tenantId: 用户在 dataworks 上的租户 ID；  name: 用户事先在 dataworks 上创建好的项目空间名称；owner: 用户的阿里云账号 ID。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 41 6.4.3.4 工作流描述文件说明/workflow.xml： 项目描述文档，参见 6.4.2。 2. 上传完成后，在 Dataworks 上做 SQL 语法转换，参见 6.5.1.2。 3. 转换后的 SQL 会根据 workflow.xml 中的配置，自动生成项目空间下开发环境的工作流节 点。 4. 客户可以运行测试实例，验证后发布到生产环境。 7 经典用例 7.1 基本功能 7.1.1 准备工具和环境 预先下载好工具包：odps-data-carrier

• 将图片存入HDFS，管理使用麻烦 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