为彻底切断这种误导，并开发适合您的Hadoop大数据项目的 采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战：创建最佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性：总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性， 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 处理节点数 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 利用RDBMS服务器的多余容量 • 数据库可以较快地执行某些 流程 缺点 • 硬件和存储费用昂贵 • 查询SLA出现降级 • 并非所有ETL逻辑均可推送到 RDBMS（使用ETL工具或手 动编码） • 无法利用商业硬件 • 通常需要手动编码 • 复杂转换方面的限制 • 数据清理限制 • 数据库在执行某些流程时速 度较慢 优点 • 利用MapReduce MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 释放数据库服务器上的容量

numDataUnits=2, numParityUnits=1]], CellSize=1048576, Id=4], State=DISABLED 3）纠删码策略解释: RS-3-2-1024k：使用 RS 编码，每 3 个数据单元，生成 2 个校验单元，共 5 个单元，也 就是说：这 5 个单元中，只要有任意的 3 个单元存在（不管是数据单元还是校验单元，只要 尚硅谷大数据技术之 RS-10-4-1024k：使用 RS 编码，每 10 个数据单元（cell），生成 4 个校验单元，共 14 个单元，也就是说：这 14 个单元中，只要有任意的 10 个单元存在（不管是数据单元还是校 验单元，只要总数=10），就可以得到原始数据。每个单元的大小是 1024k=1024*1024=1048576。 RS-6-3-1024k：使用 RS 编码，每 6 个数据单元，生成 3 个校验单元，共 1024k=1024*1024=1048576。 RS-LEGACY-6-3-1024k：策略和上面的 RS-6-3-1024k 一样，只是编码的算法用的是 rs- legacy。 XOR-2-1-1024k：使用 XOR 编码（速度比 RS 编码快），每 2 个数据单元，生成 1 个校 验单元，共 3 个单元，也就是说：这 3 个单元中，只要有任意的 2 个单元存在（不管是数据 单元还是校验单元，只要总数=

• MapReduce HDFS纠错码(Erasure Coding) • 一个简单的例子 1备份: 1,0 需要额外的2位 XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure Coding) • Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100%

1 的第 3、4 步。 4. 根据模板生成 DataWorks 项目描述文档，打包为：dataworks_project.tgz 上传到 Dataworks。【注意】：一期仅支持：1）打包文件手动上传；2）支持 OOIZE 调度引擎的配 置模板和 Dataworks 工作流配置模板。 5. 上传完成后，Dataworks 服务会根据 ODPS DDL 批量生成 MaxCompute 的 Dataworks 项目描述文档，参见 6.4.2。 2. Dataworks 会自动批量将 Hive SQL 转换成 ODPS SQL，对于不能转换的 SQL，系统会给 出错误提示，需要客户手动修改。 6.5.2 UDF、MR 迁移 支持相同逻辑的 UDF、MR 输入、输出参数的映射转换，但 UDF 和 MR 内部逻辑需要客户自己 维护。【注意】：不支持在 UDF、MR 中直接访问文件系统、网络访问、外部数据源连接。

Balancing 25000 82000 查询数/秒 揑入记录数/秒 HBase写入性能讨论 写入时的性能瓶颈： • 客户端 • 使用Write buffer减少RPC • 避免频繁创建HTable对象 • 如果可以，关闭WAL • Region负载丌均衡：要让写均匀分布到所有的region server上 • 如果写入的row key是基本单调的（例如时序数据 key是基本单调的（例如时序数据），那么基本上会都落在同一个region上，所以只有一个region server活跃，总体性能会很差 • “加盐” • 过多的compaction和compaction丌及时 • 尽量避免：比方说增加compaction thread数，防止阻塞写入 • 过多的split • 预分配region 大对象的高效存储（IDH2.3） 在交通、金融等领域，要求存储大量的图片 分中心 A 分中心 B 分中心 C 特点与优势 全局虚拟大表，访问方便 大表数据分区存放在物理分中心 接入仸何分中心可访问全局数据 高可用性 适合本地高速写入 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

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 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 的连接器将有可能适用于环境中系统的最新版本。 如果想与 Hadoop 一起使用的系统不是应用程序或数据库引擎的最 新版本，那么你需要将升级的因素考虑在内，以便使用增强版完整 功能。我们建议全面检查你的系统需求，以避免沮丧和失望。Hadoop 生态系统会将所有新技术带入到你的系统中。 1.4.1 Hadoop 生态系统 Apache 将他们的集成称作生态系统。字典中将生态系统定义 为：生物与它们所

本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据 获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 甲骨文（中国）软件系统有限公司 北京远洋光华中心办公室 地址：北京

atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module 2）rsync 远程同步工具 rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。 rsync 和 scp 区别：用 rsync 做文件的复制要比 scp 的速度快，rsync 只对差异文件做更 新。scp 是把所有文件都复制过去。