入 新的 数据 对象 供后 续使 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 8  实时消息采集：用于实时数据采集，可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。  流处理：对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。  机器学习 Cloud MaxCompute 解决方案 10 机器学习 Spark Mlib/ML Tensorflow PAI 机器学习平台 MaxCompute Spark 实时消息采集 Kafka Datahub 日志服务(LogHub 组件) 消息队列 Kafka 流处理 Spark Streaming Flink Storm 实时计算(原流计算) MaxCompute Spark MaxCompute 提供了 Spark on MaxCompute 的解决 方案，使 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

：MySQL，Oracle 等）中的数据导进 到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 2）Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； hadoop108/192.168.10.108:8032 2）主机名称配置错误 3）IP 地址配置错误 4）ssh 没有配置好 5）root 用户和 atguigu 两个用户启动集群不统一 6）配置文件修改不细心 7）不识别主机名称 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） —————————————————————————————

3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102- 1611909480872/current/finalized/subdir0/subdir0 目录，统一删除某 2 个块信息 [atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500- 计算时，会生成过多切片，需要启动过多的 MapTask。每个 MapTask 处理的数据量小，导致 MapTask 的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。 10.1.2 Hadoop 小文件解决方案 1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传 HDFS（数据源头） 2）Hadoop Archive（存储方向） 是一个高效的将小文件放入 HDFS 块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 成都汽车保有量 城市交通指挥管理示意 卡口前端 数据中心 交通挃挥 WAN 12000个卡口，每年采集超过1000亿条过车的图片和数据信息 基于Hadoop的新型数据中心方案 数据库成本：1PB> 6000万 RMB 数据库维护成本> 1500万RMB 原有方案

还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 Hadoop 进行交互。 1.1 商业分析与大数据 商 类似的生态系统。 Cloudera 为集成结构化和非结构化的数据创造了条件。通过使用平 台交付的统一服务，Cloudera 开启了处理和分析多种不同数据类型 的大门(见图 1-5)。 处理、分析和服务 安全 文件系统 (HDFS) 关系型 非结构化 批处理 流 搜索 统一服务 资源管理(YARN) 存储 结构化 集成 图 1-5 1.4.2 数据集成与

源 管 理 框 架 中 ， resourcemanager 为 master，nodemanager 是 slave。Resourcemanager 负责对各个 nademanger 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供 一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger ResourceManager、NodeManager、 ApplicationMaster 和 Container 等几个组件构成。 ResourceManager 是 Master 上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管 理、调度、分配等等；NodeManager 是 Slave 上一个独立运行的进程，负责上报 节点的状态；App Master 和 Container 是运行在 Slave 上的组件，Container