图1. 海量数据可扩展性是一项大数据集成的强制要求。在大数据时代，企业必须支持MPP群集系统才能实现扩展。 支持海量数据可扩展性的需求并非只与Hadoop基础架构的出 现有关。多年来，领先的数据仓库供应商（如IBM和Teradata） 和领先的数据集成平台（如IBM ® InfoSphere ® Information Server）纷纷提供可支持海量数据可扩展性的非共享大规模并 由于几乎所有Hadoop大数据用例和场景都需要首先进行大数 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？ 迁 移至各映射节点，以便执行某些验证和增强操作。因此，会将 整个引用文件迁移至各映射节点，这使其更适合较小的引用 数据结构。如果进行手动编码，必须考虑这些处理流，因此 最好采用一些工具来生成代码，从而将数据集成逻辑下推到 MapReduce（也称为ETL pushdown）。 8 大数据集成与 Hadoop 在Hadoop中使用ETL pushdown处理方法（无论采用哪 种工

本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 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 的一部分，但现在它是一个独立的 组件。之所以在这里简单提及，是因为有些用户发现在标准的 Hadoop Stack 之外，它还是很有用处。 我们可以这样简单总结 Hive：它是建立在 Hadoop 顶层之上的 数据仓库基础设施，用于提供对数据的汇总、查询以及分析。如果 你在使用 Hadoop 工作时期望数据库的体验并且怀念关系型环境中 的结构(见图 1-3)，那么它或许是你的解决方案。记住，这不是与传 统的 资源管理(YARN) 存储 结构化 集成 图 1-5 1.4.2 数据集成与 Hadoop 数据集成是 Hadoop 解决方案架构的关键步骤。许多供应商利 用开源的集成工具在无须编写代码的情况下即可轻松地将 Apache Hadoop 连接到数百种数据系统。如果你的职业不是程序员或开发人 员，那么这点对你来说无疑是使用 Hadoop 的加分项。大多数供应 商使用各种开放源码

合资组建。 （2）公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述 工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop，贡献了 Hadoop80%的代码。 （3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是 100%开 源的产品，HDP 除常见的项目外还包括了 Ambari，一款开源的安装和管理系统。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 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 注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包， 适用于 RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方 repository 中是找不到的） [root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release （3）注意：如果 Linux

..................................................................... 15 3.1 迁移基于 Hadoop 的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业客户选择数据上云，在云上构建数据仓库。以云数 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎，承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产，免运维、低成本、高 度 Hadoop 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。

140,000 160,000 180,000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Exponential Growth 内容仓库– 海量/非结构化 传统非结构化数据 传统结构化数据 企业托管服务中的数据 Linear Growth Source: IDC, 2011 Worldwide Enterprise 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术迚行优化 HBase改迚和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制

Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。 下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示，解释了我们要在何处、如何使用 后文给出的部分实际代码： 图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 第 1 步是确定由谁作为查询协调器。对此我们采用一种将具有相同键值的记录写入表的简单 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 示例代码 图3 至 图 5 实现的解决方案使用以下代码。所有的代码均在 Oracle 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。

namenode.handler.count=20 × ??????????? ????，比如集群规模（DataNode 台 数）为 3 台时，此参数设置为 21。可通过简单的 python 代码计算该值，代码如下。 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y python [atguigu@hadoop102 ~]$ python Python 2 ——————————————————————————————————————— 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 注：一个虚拟机不超过 150G 磁盘尽量不要执行这段代码 （1）使用 RandomWriter 来产生随机数，每个节点运行 10 个 Map 任务，每个 Map 产 生大约 1G 大小的二进制随机数 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$

tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展