 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案................ 7 2.1.2 开源大数据组件架构 ............................................................................................................. 8 2.1.3 阿里云大数据组件架构 .............................. 及开源生态与阿里云大数据生态对比 2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成,很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示: 这些逻辑组件包括:  数据源:数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储:面 等。 2.1.2 开源大数据组件架构 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 9 2.1.3 阿里云大数据组件架构 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 基于借助该大数据架构,对 Hadoop 及开源生态组件与阿里云大数据生态产品进行了对比 映射(仅作为对功能定位的映射,不代表对应组件可无缝迁移),以便读者对相关服务的迁移至0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案................ 7 2.1.2 开源大数据组件架构 ............................................................................................................. 8 2.1.3 阿里云大数据组件架构 .............................. 及开源生态与阿里云大数据生态对比 2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成,很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示: 这些逻辑组件包括:  数据源:数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储:面 等。 2.1.2 开源大数据组件架构 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 9 2.1.3 阿里云大数据组件架构 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 基于借助该大数据架构,对 Hadoop 及开源生态组件与阿里云大数据生态产品进行了对比 映射(仅作为对功能定位的映射,不代表对应组件可无缝迁移),以便读者对相关服务的迁移至0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
 Hadoop 概述Hadoop 概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当 商业促使各种组织收集越来越多的数据,而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack,以及所有可与 Hadoop 一 起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中,每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合,用于支持其他 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理,可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中,它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件,它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode),使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识,路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3 Hadoop 概述Hadoop 概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当 商业促使各种组织收集越来越多的数据,而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack,以及所有可与 Hadoop 一 起使用的相关组件。 在构建 Hadoop Stack 的过程中,每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合,用于支持其他 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理,可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中,它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件,它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode),使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识,路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3
 大数据集成与Hadoop - IBM收益,而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目, 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集, 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System (用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为 MapReduce)。 但是,Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 发环境:这种做法没有任何实际意义,而且支持费用非常昂 贵。您应该能够构建一次作业,然后即可在三个环境中的任意 一个环境内运行它。 最适合Hadoop的流程 Hadoop 平台由以下两个主要组件构成:分布式容错文件系统 (称为Hadoop Distributed File System (HDFS))和并 行处理框架(称为MapReduce)。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作,其中的数据读取“切 所有这些因素表明,在Hadoop环境中执行大数据集成需要 以下三个组件来实现高性能的工作负载处理: 1)Hadoop发行版 2)非共享大规模可扩展ETL平台(如IBM InfoSphere Information Server提供的平台) 3)MapReduce ETL pushdown功能 需要同时具备全部三大组件,因为如果不进行手动编码, 大部分数据集成逻辑将无法推送到MapReduce,因为0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3 大数据集成与Hadoop - IBM收益,而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目, 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集, 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System (用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为 MapReduce)。 但是,Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 发环境:这种做法没有任何实际意义,而且支持费用非常昂 贵。您应该能够构建一次作业,然后即可在三个环境中的任意 一个环境内运行它。 最适合Hadoop的流程 Hadoop 平台由以下两个主要组件构成:分布式容错文件系统 (称为Hadoop Distributed File System (HDFS))和并 行处理框架(称为MapReduce)。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作,其中的数据读取“切 所有这些因素表明,在Hadoop环境中执行大数据集成需要 以下三个组件来实现高性能的工作负载处理: 1)Hadoop发行版 2)非共享大规模可扩展ETL平台(如IBM InfoSphere Information Server提供的平台) 3)MapReduce ETL pushdown功能 需要同时具备全部三大组件,因为如果不进行手动编码, 大部分数据集成逻辑将无法推送到MapReduce,因为0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3
 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册ApplicationMaster 和 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、CPU0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册ApplicationMaster 和 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、CPU0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)start-dfs.sh/stop-dfs.sh (2)整体启动/停止 YARN start-yarn.sh/stop-yarn.sh 2)各个服务组件逐一启动/停止 (1)分别启动/停止 HDFS 组件 hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode (2)启动/停止 YARN yarn0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)start-dfs.sh/stop-dfs.sh (2)整体启动/停止 YARN start-yarn.sh/stop-yarn.sh 2)各个服务组件逐一启动/停止 (1)分别启动/停止 HDFS 组件 hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode (2)启动/停止 YARN yarn0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3
 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据Database 11g 和 5 个节点 的 Hadoop 集群上进行过测试。与大多数白皮书一样,请将这些脚本复制到文本编辑器中并 确保格式正确。 处理数据的表函数 该脚本中包含某些设置组件。例如,脚本开始的部分创建了图 3 中第 1 步所展示的仲裁表。 本例中使用的是一直广受欢迎的 OE 模式。 connect oe/oe -- Table to use as locking0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前3 通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据Database 11g 和 5 个节点 的 Hadoop 集群上进行过测试。与大多数白皮书一样,请将这些脚本复制到文本编辑器中并 确保格式正确。 处理数据的表函数 该脚本中包含某些设置组件。例如,脚本开始的部分创建了图 3 中第 1 步所展示的仲裁表。 本例中使用的是一直广受欢迎的 OE 模式。 connect oe/oe -- Table to use as locking0 码力 | 21 页 | 1.03 MB | 1 年前3
 大数据时代的Intel之Hadoop如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本,可致电 1-800-548-4725,戒访问http://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0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3 大数据时代的Intel之Hadoop如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本,可致电 1-800-548-4725,戒访问http://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0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3
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