留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处戒分销商，了解最新技术规范。 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-5 是英特尔公司在美国和/戒其他国家戒地区的商标。 英特尔® 主劢管理技术要求平台采用支持英特尔主劢管理技术的芯片组、网络硬件和软件。系统必须接通电源幵建立网络连接。就笔记本电脑而言，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。 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

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 论的一些工具和服务，Hadoop 即可集成到数据生态系统的层次结 构中。 Horton 数据平台(Horton Data Platform，HDP)是一个生态系统。 HDP 能够帮助你通过使用虚拟机上的单节点群集来开始 Hadoop 之 旅，如图 1-4 所示。由于 Hadoop 是一个商用(几乎没有额外成本)的 解决方案，因此 HDP 使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 中心。

是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开 发专门的 问日志 Tomcat 收集访 问日志 Tomcat 推荐业务 分析结果数据库 分析结果文件 Flink 第 2 章 Hadoop 运行环境搭建（开发重点） 2.1 模板虚拟机环境准备 0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） –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 之模板虚拟机环境准备.docx 1）hadoop100 虚拟机配置要求如下（本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例） （1）使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情 况 [root@hadoop100 ~]# ping www.baidu

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

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，

生成 .......................................................................... 22 6.2.3 MaxCompute 表创建 ................................................................................................. ........................................................ 49 7.1.7 运行 odps_ddl_runner.py 生成 odps 表和分区 .............................................................. 50 7.1.8 运行 hive_udtf_sql_runner compute 映射 ............................................................................ 53 7.2.3 单表/单分区迁移 .............................................................................................

数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System 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 mapreduce。通常情况 下，Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下（例如，如果 在有些情况下（例如，如果 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了 从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来 讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用

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

/ 74 由創建 Lucene 與 Nutch 的 Doug Cutting 主導開發 Lucene 是個全文檢索的程式 庫，Nutch 是個搜尋引擎 依循著 Google 2003/2004 年發表的論文來開發 2006 年從 Nutch 獨立出來， 稱為 Hadoop Hadoop 是 Doug 兒子黃色大象 玩偶的名稱 2008-01 Apache 的 Top- Level Project 2009-09 Interactive SQL & Dashboard 51 / 74 Impala - Real-Time Queries in Hadoop Cloudera 主導，做了兩年才在 2012 年正式發表 支援 HDFS/HBase 的 Distributed Parallel SQL Query Engine in Real Time 吸收 Google F1 Fault-Tolerant Distributed noting that none of this really matters for designing massive data systems. 53 / 74 Google 2010 年發表了 Dremel 研究論文，是一個具有 Interactive Analysis of Web- Scale Datasets 能力的系統 Apache Drill 是 Dremel 的 Open Source

• 释放RDBMS服务器上的容量 • 处理异构数据源（未存储到 数据库中） • ETL服务器可以较快地执行某 些流程 缺点 • ETL服务器在执行某些流程时 速度较慢（数据已经存储到 关系表中） • 可能需要额外的硬件（低成 本硬件） 优点 • 利用数据库MPP引擎 • 将数据移动降至最低限度 • 利用数据库执行加入/聚合 • 清除数据后效果最佳 • 释放ETL服务器上的计算周期 虽然有很多方法可以应对数据并置支持缺乏的问题，但费用往 往十分昂贵－通常需要额外的应用程序处理和/或重建工作。 另外，HDFS文件不可更改（只读），处理HDFS文件类似于运 行全表扫描，往往需要处理全部数据。对于像联接两个超大 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