Hadoop 概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 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 1.1 商业分析与大数据 商业分析通过统计和业务分析对数据进行研究。Hadoop 允许你 在其数据存储中进行业务分析。这些结果使得组织和公司能够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管 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 Linux 或 Unix 管理员所需的技能将有助于你完成配

基于借助该大数据架构，对 Hadoop 及开源生态组件与阿里云大数据生态产品进行了对比 映射（仅作为对功能定位的映射，不代表对应组件可无缝迁移），以便读者对相关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 对象存储 MaxCompute 存储(仅开放表数据存储) OSS 对象存储 EMR 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 助 HDFS 理解对应的表之下文件的体系结构、任务并发 机制 使用时，存储与计算解耦，不需要仅仅为了存储扩大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS 100% 支持，同时语法高度兼容 工具，如 Oozie、Azkaban、Airflow 等工具的工 作流及调度任务进行自动迁移转化，并自动创建为 Dataworks 工作流及调度作业。 5 迁移整体方案及流程 根据迁移工作的内容，我们提供了以下工作方法来保障迁移工作能够科学有序地开展 。 整个迁移工作包含以下几个阶段： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 20 5.1

• 查找：利用条款、标记和集合来查找接受治理和监管的 数据源 • 监管：为相关资产添加标记、条款和自定义属性 • 收集：通过收集来捕获资产，并开展具体的分析或治理 工作 • 协作：共享其他内容管理和治理集合 • 治理：创建并引用信息治理策略和规则；应用数据质 量、屏蔽、归档和清除操作 • 卸载：单击HDFS来复制数据并执行分析，以便强化仓库 • 分析：分析已卸载的数据 • 重用 重用和信任：了解如何通过沿袭功能运用数据进行分析 和报告 通过部署全面的数据治理计划，您可以构建环境来帮助确保 所有Hadoop数据具有出色的品质、安全可靠且适合使用目 的。这可以帮助企业用户回答以下问题： • 我理解这些数据的内容和意义吗？ • 我能衡量这些信息的质量吗？ • 报告中的数据来自何处？ • 这对Hadoop内部数据有着怎样的影响？ • 数据在抵达Hadoop数据湖之前存储在哪里？ 最佳实践5：在企业间实施强大的管理和操作控制 性和准确 性，但它是“按原样”提供的，没有任何隐含或者明确的担保。此外，本文包含的信 息根据 IBM当前产品计划和策略提供，如有变更，恕不通知。IBM不承担因为使 用本文内容和相关内容而造成损害的责任。本文中包含的内容不打算、也不应该 作为IBM或其供应商或其许可证销售商的担保或表示，或者修改适用于IBM软件 的许可证协议的条款和条件。 每个IBM客户应负责确保遵从法律要求。对于可能影响客户业务的任何相关法律

hadoop102 （2）配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts [root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts 添加如下内容 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 hadoop103 文件） （1）如果操作系统是 window7，可以直接修改 （a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 （b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可 （a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 （b）拷贝 hosts 文件到桌面 （c）打开桌面 hosts 文件并添加如下内容 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103 hadoop103

目录，创建一个 [atguigu@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer 2.1 测试 HDFS 写性能 0）写测试底层原理 1）测试内容：向 HDFS 集群写 10 个 128M 的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 3.1.3/sha 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2 测试 HDFS 读性能 1）测试内容：读取 HDFS 集群 10 个 128M 的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 2）具体配置如下 （1）在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 dfs.namenode.name.dir file://${hadoop

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64 2.2.3 配置 core-site.xml $ vim core-site.xml 内容如下： fs.default.name hdfs://Kylin:8020 namenode 上本地的 hadoop 临时文件夹 2.2.4 配置 hdfs-size.xml 内容如下： dfs.name.dir /usr/local/hadoop-2 2.2.5 配置 mapred-site.xml $ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml $ vim mapred-site.xml 内容如下： mapreduce.framework.name yarn

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1 © 2015 The MathWorks, Inc. MATLAB与Spark/Hadoop相集成：实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ 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

/etc/hosts Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/12 修改环境变量 修改/etc/profile或~/.bashrc，增加以下内容 # Environment variables required by hadoop export JAVA_HOME=/usr/java/latest export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=true

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