据集成，所以企业必须确定如何优化整个企业的此类工作负载。 一个Hadoop与大数据集成的重要用例是将大型ETL工作负载 从企业数据仓库 (EDW) 卸载下来，以便降低成本并改善查询 服务水平协议 (SLA)。该用例会引发以下问题： • 企业是否应卸载EDW中的所有ETL工作负载？ • 是否应将所有大数据集成工作负载都推送到Hadoop？ • 在没有并行关系数据库管理系统 (RDBMS) 和Hadoop 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 • 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 pushdown会造成的一些累积负面影响： • ETL包含大部分EDW工作负载。由于相关成本的影响， 对于运行ETL的工作负载而言，EDW是一种非常昂贵的 平台。 • ETL工作负载会导致查询SLA降级，最终需要您额外投 资购买昂贵的EDW容量。 • 数据被转储到EDW之前未清理数据，一旦进入EDW环 境将永远无法进行清理工作，继而导致数据质量较差。 • 企业持续严重依赖手动编码SQL脚本来执行数据转换。

Task 22 / 74 MapReduce (MRv2) 分工優點 ResourceManager 其實是 Resource Arbitrator，要考量到 Capacity、Fairness、 SLA 等問題，也提供 Pluggable Interface 實作不同想法。 ApplicationMaster 其實是 MRv1 與 MRv2 最大的不同，負責與中央的 ResourceManager