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 bw=360MiB/s (378MB/s), 360MiB/s-360MiB/s (378MB/s-378MB/s), io=20.0GiB (21.5GB), run=56885-56885msec 结果显示，磁盘的总体顺序读速度为 360MiB/s。 （2）顺序写测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio - filename=/home/atguigu/test.log bw=341MiB/s (357MB/s), 341MiB/s-341MiB/s (357MB/s- 357MB/s), io=19.0GiB (21.4GB), run=60001-60001msec 结果显示，磁盘的总体顺序写速度为 341MiB/s。 （3）随机写测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo fio - filename=/home/atguigu/test.log

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。 $user@$host:$pdir/$fname 命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称 选项参数说明 选项 功能 -a 归档拷贝 -v 显示复制过程 （2）案例实操 （a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1 [atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin [atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync 在该文件中编写如下代码 #!/bin/bash #1. 判断参数个数 if [ $# -lt 1 ] then echo Not Enough Arguement! exit; fi

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 比MapReduce高10到15倍。2 InfoSphere DataStage还对Hadoop环境进行了均衡 优化。均衡优化可生成Jaql代码，以便在MapReduce环 境中本机运行它。Jaql自带优化器，该优化器会分析所生成 的代码，并将其优化到map组件和reduce组件中。这样 可自动执行传统的复杂开发任务，并让开发人员不必再为 MapReduce架构而担忧。 InfoSphere 在企业间实施世界级数据治理 5. 在企业间实施强大的管理和操作控制 最佳实践1：避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 在过去的二十年中，大型企业认识到使用商业数据集成工具 替换手动编码具有很多优势。手动代码与数据集成工具之争 早已平息，很多技术分析师纷纷总结采用世界级数据集成软 件将会实现的巨大ROI优势3。 “如有疑问，请尽可能使用更高级的工 具。” —“Large-Scale ETL With

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。

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 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 的支持，在用户桌面对并行 R 代码使用 R 语言风格的调试功能(见 图 1-10)。此连接器允许分析师将来自多种环境(客户桌面、HDFS、 Hive、Oracle 数据库和内存中的 R 语言数据结构)的数据组合到单个 分析任务执行的上下文中，从而简化数据的组装和准备。Oracle R Connector for Hadoop 也提供了一个通用的计算框架，用于并行执行 R 代码。 如本章所述，如果

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

强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM