共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 数 据可扩展性，这意味着在设计之初，并未考虑利用非共享大规模 并行架构。它们依靠共享的内存多线程，而非软件数据流。 此外，有些供应商不支持将大数据集分散在多个节点间，无法对 独立数据分区并行运行单一数据集成作业，也无法实现设计一 次作业，无需重新设计和重新调整作业即可在任何硬件配置中 非共享架构 从头开始创建软件，以便 利用非共享的大规模并行 架构，方法是将数据集分 散到多个计算节点，执行 将构建和优化多位用户运 行的并行应用程序的复杂 问题隐藏起来。 利用数据分区实现线性 数据可扩展性 大数据集分散在多个独立 节点间，单个作业对所有 分区数据执行相同的应用 程序逻辑。 形成设计隔离的环境 设计一个数据处理作业， 并且无需重新设计和重新 调整作业，即可在任何硬 件配置中使用它。 使用它。这些功能对于通过提升效率来降低成本至关重要。没 有它们，该平台将无法处理大量的大数据。 InfoSphere

的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 ........................................................................................... ...................................................................................... 30 6.4.1 环境准备 ................................................................................................ ................................................................................. 44 7.1.1 准备工具和环境 ..................................................................................................

1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了 任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。 NodeManager Container NodeManager Container Container Container Container MapTask ReduceTask Container ReduceTask MapTask 说明1：客户端可以有多个 说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster 说明3：每个NodeManager上可以有多个Container 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 12G内存 6CPU Nginx Tomcat 收集访 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

归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档， 以及贡献者的相关内容。如果没有 Hadoop Common，你无法运行 Hadoop。 与任何软件栈一样，Apache 对于配置 Hadoop Common 有一定 要求。大体了解 Linux 或 Unix 管理员所需的技能将有助于你完成配 置。Hadoop Stack，并不是为初学者设计的， 因此实现的速度取决于你的经验。事实上，Apache 在其网站上明确 指出，如果你还在努力学习如何管理 Linux 环境的话，那么 Hadoop 并不是你能够应付的任务。建议在尝试安装 Hadoop 之前，你需要 先熟悉此类环境。 1.1.2 Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 在 Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 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 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了

章 HDFS—集群压测 在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者 关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？ 为了搞清楚 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。 exec time sec: 133.05 2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: 注意：nrFiles n 为生成 mapTask 的数量，生产环境一般可通过 hadoop103:8088 查看 CPU 核数，设置为（CPU 核数 - 1） ➢ Number of files：生成 mapTask 数量，一般是集群中（CPU 核数-1），我们测试虚 ——————————————————————————————————————— 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

.......................................................................................... 2 1.2 环境概述 ................................................................................................ 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，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910.Z1 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 是 yarn 中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU 等等资源，yarn

将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 进程（第 3 步）。 5 Oracle 白皮书 — END; END; / Bash 脚本 下面这个简短的脚本是图 3 的第 3 步和第 4 步所示的数据库外控制器。只要 Hadoop mapper 保持运行，系统就会持续执行这个同步步骤。 #!/bin/bash cd –HADOOP_HOME- A="/net/scratch/java/jdk1.6.0_16/bin/java -classpath

分布式聚合计算，避免大数据传输 英特尔Hadoop发行版 – 主要特色 经实际验证的企业级 Hadoop 发行版 •全面测试的企业级发行版，保证长期稳定运行，集成最新开源的和自行开发的补丁，用户可以及时修正漏洞保证各个部件乊间的一致性，使应用顺滑运行 实时数据处理的分布式大数据应用平台 •通过对 HBase 迚行改迚和创新，英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障 Intel® SSD 910系列 降低延迟，大幅提升IOPS 新的存储架构— NVM 软件存储加速：Intel® CAS • Microsoft Windows平台 以服务方式运行;Linux上 是kernel module • Multi-Level Cache; 不系 统内存整合一起提高性能 • 对应用透明 • 被缓存设备，可以挂载成 普通文件系统

cat /tmp/hosts | grep uhadoop >> /etc/hosts Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/12 修改环境变量 修改/etc/profile或~/.bashrc，增加以下内容 # Environment variables required by hadoop export JAVA_HOME=/usr/java/latest LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:/usr/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH 让环境⽣效 source /etc/profile或者 source ~/.bashrc 2. HDFS HDFS是⼀个⾼度容错性和⾼吞吐量的分布式⽂件系统。它被设计的易于扩展也易于使⽤，适合海量⽂件的存储。

允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点 YARN的集群的集群对用户来说是一个整体的集群 劢态资源配置 • YARN-291 允许劢态的改变NM的资源配置 容器资源的劢态调整 • YARN-1197 允许运行时劢态的调整分配给容器的资源 资源隔离 • 磁盘资源的隔离－ YARN-2619 • 网络IO的隔离－ YARN-2140 • Docker Container－ YARN-3611 调度的增强