xml 文件中添加如下内容 dfs.namenode.name.dir file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file://${hadoop.tmp. dir}/dfs/name2 注意：因为每台服务器节点的磁盘情况不同，所以这个配置配完之后，可以选择不分发 xml 文件中添加如下内容 dfs.datanode.data.dir file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file://${hadoop.tmp. dir}/dfs/data2 3）查看结果 [atguigu@hadoop102 ec Usage: bin/hdfs ec [COMMAND] [-listPolicies] [-addPolicies -policyFile <file>] [-getPolicy -path ] [-removePolicy -policy ] [-setPolicy

7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目 中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。 9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象 Hadoop的logo 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限）， 遍历所有目录，挨个发送 for file in $@ do #4. 判断文件是否存在 if [ -e $file ] then #5. 获取父目录 pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)

查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实 to oe; grant execute on dbms_aq to oe; connect oe/oe -- Simple reader package to read a file containing two numbers CREATE OR REPLACE PACKAGE hdfs_reader IS -- Return type of pl/sql also contains the code to insert into -- the table in Figure 3 step 1 FUNCTION read_from_hdfs_file(pcur IN SYS_REFCURSOR, in_directory IN VARCHAR2) RETURN return_rows_t PIPELINED PARALLEL_ENABLE(PARTITION

.. ] } 7.2.3 单表/单分区迁移 在运行 hive sql 进行数据迁移的时候，我们提供了两种模式，input_all 模式与 input_single_file 模式。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 55 在 input_all 模式下，我们给一个 meta-processor 生成的目录，之后 odps_hive_udtf_runner processed/ 在 input_single_file 模式下，我们给一个 hive sql 文件路径， odps_hive_udtf_runner 会从该文件中读取 hive sql 并执行。例如： python3 odps-data-carrier/bin/hive_udtf_sql_runner.py --input_single_file processed/test/hive_ udtf_sql/single_partition/test_0.sql input_single_file 模式可以帮助我们熟悉工具，并且在数据量大的场景下可以控 制迁移的进度。 8 最佳实践 8.1 【 场 景 1 】 Hive 数 据 和 Oozie 工 作 流 任 务 如 何 迁 移 到 MaxCompute 和 Dataworks? 8.1.1 网络环境检查

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 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 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 片”通常为64MB或128MB。通常情况下，除非应用程序加载 MapReduce架构而担忧。 InfoSphere DataStage可直接在Hadoop节点上运行， 而不必像一些供应商实施计划要求的那样在单独的配置节 点上运行。在与IBM General Parallel File System (GPFS™)-FPO搭配使用时，该功能有助于降低网络流量， 这样即可在Hadoop环境中提供符合POSIX要求的存储子 系统。POSIX文件系统允许ETL作业直接访问Hadoop中存

基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在 不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件 上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 为海量的数 据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。 1.4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写， 为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的 廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop

Batch 的小象了！ 26 / 74 Hadoop 家族 27 / 74 Windows 家族 28 / 74 Hadoop 動物園 29 / 74 HDFS：Distributed File System MapReduce：Distributed Data Analysis Engine Avro：Language-Neutral Data Serialization System Hive 改造計畫 34 / 74 Hive 改造成果 - Speed 35 / 74 Hive 改造成果 - Scale 支援 ORCFile (Optimized Row Columnar File)，提供優異的壓縮比) 以 ORCFile 存放的資料一樣可以透過 HCatalog 存取，所以 Pig 或 MapReduce 都可以無縫接軌 36 / 74 Hive 改造成果 - SQL

Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 •

currently being written: 11) Total blocks (validated): 69916 (avg. block size 6517260 B) (Total open file blocks (not validated): 10) Minimally replicated blocks: 69916 (100.0 %) Over-replicated blocks:

Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 在 Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 的其余组件了。HDFS(Hadoop 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