....................... 19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 ........................................................................................................ 20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移 ..................... ..................................................................................... 20 5.3 阶段 3：并行测试，割接 ........................................................................................... 整个迁移工作包含以下几个阶段： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 20 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案 重点进行迁移前的评估分析，通过迁移工具对 Hadoop 平台的相关信息进行收集和诊断分 析，形成迁移分析报告，供决策者评估使用。 同时，根据诊断分析报告的内容，用户可以根据自身业务现状，制定迁移方案和计划。 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移

4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 12G内存 6CPU 1.5.3 MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据 2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总 ss.avi yangge.avi bobo.avi ss1505_w uma.avi ... 100T 任务需求:找出宋宋老师2015年5月份的教学视频

量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差，这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 表这样的操作应该发出危险信号，因为没有将数据并置到同一 Hadoop节点。 MapReduce V1是一个并行处理框架，并非用于高性能处理 大型ETL工作负载。默认情况下，可在映射之间重新划分或重新 并置数据，并减少处理阶段的时间。为加快恢复操作，可以先将 数据保存到运行映射操作的节点，再进行随机选择和发送以减 少操作。 MapReduce包含多种设施，可将较小的引用数据结构迁 移至各映射节点，以便执行某些验证和增强操作。因此，会将

–python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打 散。最后再二次聚合。 （2）能在 map 阶段提前处理，最好先在 Map 阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个 reduce 个数 第 9 章 Hadoop-Yarn 生产经验 9.1 常用的调优参数 1）调优参数列表