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  • pdf文档 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

    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 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 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 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。 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 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 mapper 进程处理数据,并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中,我们选择了一个在集群 范围内可用的队列。现在,我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。您可以通过批量 处理输出并将其移入队列来提高性能。显然,您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。 随后的第 6 步是出队过程,这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处
    0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案

    Mlib/ML Tensorflow PAI 机器学习平台 MaxCompute Spark 实时消息采集 Kafka Datahub 日志服务(LogHub 组件) 消息队列 Kafka 流处理 Spark Streaming Flink Storm 实时计算(原流计算) EMR(开源流计算组件) 分析型数据存储 数据仓库: Gree 编程接口:Maven xml 8. 对于 hive 集群上作业提交队列的说明: Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 37 我们工具在创建 hive 作业迁移数据的时候,会把作业提交到 default queue,如同客户的 hive 集群上没有 default queue,就需要客户指定队列名称,方法如下: ① 使用 hadoop queue -showacls
    0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)

    1.6 大数据技术生态体系 大数据技术生态体系 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 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark 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 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark
    0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 3.0以及未来

    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 • 在同一个队列(queue)的优先级- YARN-1963 YARN的Web页面的增强 • YARN-3368 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN • MapReduce
    0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 概述

    好地集成,创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows 环境下运行。你应该细心检查现有的或者计划使用的环境
    0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前
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