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。 [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 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式 化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找 不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停 止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式 化。）

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 使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义 解决方案。资源列表过大，以至于无法在这里展示，强烈推荐直接 从供应商处获取此信息。选择像 HDP 这样产品的美妙之处在于他们 是 Hadoop 的主要贡献者之一。这便开启了在多种数据库资源上使 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

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 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。 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

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

a b b C v r b n d H h ( b v r Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 12 续将提供兼容 ORC 的 Ali-ORC 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 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 如果客户场景要求必须通过外表访问外部文件，需要先将文件迁移到 OSS 或者 OTS，在 MaxCompute 中创建外部表，实现对文件的访问。 3. 注意：MaxCompute 外部表支持的格式包括：ORC、PARQUET、SEQUENCEFILE、 RCFILE、AVRO 和 TEXTFILE。 6.7 Pipeline 迁移 1. 根据模板上传 Dataworks 项目描述文档，参见

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 [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ [atguigu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ （3）格式化集群并启动。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1 ——————————————————————————————————————— 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]$

................................... 7 3 格式化并启动集群 ................................................................................................ 7 3.1 格式化 NAMENODE ............................... 2.2.7 配置 slaves $ vim slaves 内容如下： Kylin 3 格式化并启动集群 3.1 格式化 namenode $ cd /usr/local/hadoop-2.7.7/ $ bin/hdfs namenode -format 3.2 启动 namenode

的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式 来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 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