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 Common 也称为 Hadoop Stack，并不是为初学者设计的， 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 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 服务——分布式系统环境下的信 息保管员。ZooKeeper 的集中管理解决方案用于维护分布式系统的 配置。由于 ZooKeeper 用于维护信息，因此任何新节点一旦加入系 统，将从 ZooKeeper 中获取最新的集中式配置。这也使得你只需要 通过 ZooKeeper 的一个客户端改变集中式配置，便能改变分布式系 统的状态。 名称服务是将某个名称映射为与该名称相关信息的服务。它类 似于

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 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任 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 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 的数据集成平台。 事实上，MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行 高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 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 单一应用程序（对每个数 据分区执行相同的应用程 序逻辑）。 使用软件数据流来实施

HDFS—核心参数 1.1 NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存 NameNode NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的 # The maximum amount ——————————————————————————————————————— 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 1.2 NameNode 心跳并发配置 1）hdfs-site.xml The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients

............................................................................... 44 7.1.2 解压工具包，并配置 MaxCompute 连接信息 ................................................................. 45 7.1.3 运行 meta-carrier Tunnel 不暴露文件系统，通过 Tunnel 进行批量数据上传下载。 流式接入 Datahub MaxCompute 配套的流式数据接入服务，粗略地类似 kafka，能够通过简单配置归档 topic 数据到 MaxCompute 表 用户接口 CLT/SDK 统一的命令行工具和 JAVA/PYTHON SDK 开发&诊断 Dataworks/Studio/Logview 及数据进行检测扫描，自动在 MaxCompute 创建对应 的 Meta，同时根据不同的网络环境，用户可选择多种数据迁移上云的方案，迁移工具提供了对 应的数据迁移自动化工具，能够将 Hive 的数据自动转换并高吞吐地加载到 MaxCompute 上， 支持从 TB 级到 PB 级数据的迁移上云。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 19 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换

save 等)，Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD

语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开 发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、 名字服务、分布式同步、组服务等。 1.7 推荐系统框架图 推荐系统项目框架 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 ————— 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 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 用户，并修改 atguigu 用户的密码 [root@hadoop100 ~]# useradd atguigu [root@hadoop100 ~]# passwd atguigu 4）配置 atguigu 用户具有 root 权限，方便后期加 sudo 执行 root 权限的命令 [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers 修改/etc/sudoers

.............................. 4 2.2 配置文件修改 ..................................................................................................... 4 2.2.1 配置 HADOOP-ENV.SH ......................... ............................... 4 2.2.2 配置 YARN-ENV.SH ....................................................................................... 5 2.2.3 配置 CORE-SITE.XML ............................ ................................ 5 2.2.4 配置 HDFS-SIZE.XML .................................................................................... 5 2.2.5 配置 MAPRED-SITE.XML ..........................

//www.intel.com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询，以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性能测试和英特尔产品性能的更多信息，请访问:英特尔性能挃标评测局限 此处涉及的所有产品、计 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、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 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 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监视器、VMM、以及用亍某些应用的特定平台软件、功能、性能戒 其它优势会根据软硬件配置的丌同而有所差异，可能需要对

流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN  YARN Timeline Service v.2  YARN Federation  劢态资源配置  容器资源的劢态调整  资源隔离  调度的增强  YARN的Web页面的增强 • MapReduce YARN Timeline Service v.2 • 扩展性 分布式读写 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915 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

-r root@master_ip:/home/hadoop/spark /root/ #pig scp -r root@master_ip:/home/hadoop/pig /root/ 修改配置 增加hosts映射，从集群master1节点上拷⻉⽂件夹到UHost： scp root@master_ip:/etc/hosts /tmp/hosts cat /tmp/hosts | grep 使⽤WebHDFS时，客⼾端是先通过Namenode节点获取⽂件所在的Datanode地址，再通过与Datanode节点 进⾏数据交互。 2.2.1 上传⽂件 上传⽂件 UHadoop集群默认配置2个Master节点，同⼀时刻只有⼀个节点Namenode处于Active状态，另⼀个处于Standby状态。下⾯以uhadoop-******-master1的Namenode为Active为例