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  • pdf文档 大数据时代的Intel之Hadoop

    大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师:朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外,英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保,包括对适用亍特定用途、适销 记本电脑而言,英特尔主劢管理技术可能在基亍主机操 作系统的虚拟与用网(VPN)上,戒者在无线连接、使用电池电源、睡眠、休眠戒关机时无法使用戒是某些功能受到限制。如欲了解更多信息,请访问:httP: //www.intel.com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统(BIOS)、操作系统、 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术,要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统(BIOS)、鉴别码模块,以及英特尔戒其它兼容的虚拟机监视器。此外,英特尔可信执行技术要求系统包含可信计算组定义的 TPMv1.2 以及用亍某些 应用的特定软件。如欲了解更多信息,请访问:httP://www
    0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前
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  • pdf文档 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。 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史(了解) Hadoop发展历史 源 的 调 度 , MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System,简称 HDFS,是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1)NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、 文件权限),以及每个文 2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。 3)Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份。 1.5.2 YARN 架构概述 Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ,另一种资源协调者,是 Hadoop 的资源管理器。 尚硅谷大数据技术之
    0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 概述

    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 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 的其余组件了。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一个分布 式文件系统,设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine,VM)或笔记本电脑上完成初始配置,而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性,并且被设计为能够部署在低成本的 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是该生态系统的主要组成部分。由于Hadoop 有着低廉的商业成本,因此很容易去探索 Hadoop 的特性,无论是 通过虚拟机,还是在现有环境建立混合生态系统。使用 Hadoop 解 决方案来审查当前的数据方法以及日渐增长的供应商阵营是一种非 Hadoop 大数据解决方案 10 常好的方法。借助这些服务和工具,Hadoop
    0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前
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  • pdf文档 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册

    ..................................................................................... 2 1.4 HDFS 架构原理 ................................................................................................ 电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域,突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势,针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性,兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品,以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件,满足虚拟化、云计算和大数据时代,服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求, 910.Z1 内核版本 4.4.131 hadoop 版本 2.7.7 1.3 Hadoop 软件简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在 不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称
    0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 3.0以及未来

    Hadoop的committer和顷目管理委员会成员。 • ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师,领导ebay产品广告、互 联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、 Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据顷目建立ebay的广告和数 据平台。 • 加入ebay前,在intel工作6年,大数据架构师,负责领导大数据的 开源贡献、基于Intel平台的开源顷目优化以及一些基于Spark的大 Journal Node Journal Node Journal Node Write edit logs Read edit logs Block reports HDFS-6440 云计算-存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN  YARN Timeline Service
    0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前
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  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)

    HDFS 的读写性能,生产环境上非常需要对集群进行压测。 HDFS 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试,将 hadoop102、 hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。 100Mbps 单位是 bit;10M/s 单位是 byte ; 1byte=8bit,100Mbps/8=12.5M/s。 deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值,越小越均衡 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.vme [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh - threshold 10 第 5 章 HDFS—存储优化 注:演示纠删码和异构存储需要一共 5 台虚拟机。尽量拿另外一套集群。提前准备 5 台 服务器的集群。 5.1 纠删码 5.1.1 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
    0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前
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  • pdf文档 大数据集成与Hadoop - IBM

    2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构,不断改进 大数据措施的经济性和活力,这样不仅有助于削减成本、增加 收益,而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目, 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集, 并可根 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System (用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为 MapReduce)。 但是,Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案,摆在人们面前的既有挑战,也有机遇,只有处理好这些 问题,才能安享各项优势,最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案,该解决方案不仅可实现大规模扩展,还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上,80%的大数据项目开发 精力用于数据集成,只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation,“使用 Apache Hadoop
    0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案

    .............. 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ............................................................................................................. 7 2.1.2 开源大数据组件架构 ................................. ............................................................................ 8 2.1.3 阿里云大数据组件架构 ..................................................................................................... ........................................................................ 10 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 ................................................................................................. 11
    0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

    驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储,并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序,并在数据库实 例上挂载 HDFS(如果是 RAC 数据库,则在其所有实例上挂载 HDFS),即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问 在图 1 中,我们利用 Oracle Database 11g 实现本文所述的数据库内的 。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 2 的架构。请注意,我们的示例仅展示了使用表函数访问 Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。 下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示,解释了我们要在何处、如何使用
    0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前
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