Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案................................................................................. 18 4.2.2 数据迁移自动化 .................................................................................................. Hadoop 在企业构建第一代大数据平台中成为主流的技术框架,但是随着企业信息化的高 速发展,在数字化、智能化的转型过程中,Hadoop 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 度安全和稳定性,让客户的资源更加聚焦在业务开发上,加速业务发展。 本文所描述的解决方案主要解决 Hadoop 客户如何快速、平滑的迁移到 MaxComute 大数 据生态,快速完成数据和业务的迁移以及生态系统的对接。0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
大数据集成与Hadoop - IBM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 问题,才能安享各项优势,最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析,还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平,都 可以通过这项技术一一实现,从而大幅降低成本并创造新的 用即可 使用它们。结果是,这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现,而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN,并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前,请务必了解MapReduce的性能限 制,以及数据集成供应商在解决这类问题方面的差异。请在 “Themis: An 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 行软件平台,有些企业采用此做法已有近20年。0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3
Hadoop 概述● 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。当涉及数据时,企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 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。 简而言之,MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结 果。MapReduce 可以执行批处理作业,即能在处理过程中多次读取 大量数据来产生所需的结果。 对于拥有大型数据存储或者数据湖的企业和组织来说,这是一 种重要的组件,它将数据限定到可控的大小范围内,以便用于分析 第 1 章 Hadoop 概述 5 或查询。 如图 1-1 所示,MapReduce 的工作流程就像一个有着大量齿轮 为说明这一点,考虑一种著名的积木玩具,它允许你通过相互 连接创建新的玩具积木。仅通过将积木块简单连接在一起,你便可 以创造出无限可能。关键原因在于每块积木上的连接点。类似于积 木玩具,厂商开发了连接器以允许其他企业的系统连接到 Hadoop。 通过使用连接器,你能够引入 Hadoop 来利用现有环境。 让我们介绍一些已经开发完成、用于将 Hadoop 与其他系统集 成的组件。你应该思考在自己的环境中使用这些连接器所能够带来0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3
大数据时代的Intel之Hadoop2008 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 Storage Systems 2011–2015 Forecast 化和创新 • 推迚终端设备和传感器的智能化,构建亏联、可管理的和 安全的分布式架构 软硬结合 Intel Hadoop商业发行版 优化的大数据处理软件栈 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 主要特色 经实际验证的企业级 Hadoop 发行版 •全面测试的企业级发行版,保证长期稳定运行,集成最新开源的和自行开发的补丁,用户可以及时修正漏洞保证各个部件乊间的一致性,使应用顺滑运行 实时数据处理的分布式大数据应用平台 •通过对 HBase 迚行改迚和创新,英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障 针对企业用户开发的新的平台功能0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)10。 企业经验:dfs.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 ——————————————————————————————————————— 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 第 2 章 HDFS—集群压测 在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据,需要多久能上传到集群?消费者 关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据? 为了搞清楚 HDFS 的读写性能,生产环境上非常需要对集群进行压测。 diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json 第 4 章 HDFS—集群扩容及缩容 4.1 添加白名单 白名单:表示在白名单的主机 IP 地址可以,用来存储数据。 企业中:配置白名单,可以尽量防止黑客恶意访问攻击。 配置白名单步骤如下: 1)在 NameNode 节点的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目录下分别创建dfs.namenode.handler.count 21 0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)[root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld [root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service 注意:在企业开发时,通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安 全的防火墙 3)创建 atguigu 用户,并修改 atguigu 用户的密码 [root@hadoop100 ~]# useradd0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3
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