成解决方 案，从而实现Hadoop可以提供的各种潜在优势。 图5. 可扩展大数据集成必须适用于任何环境。 设计一次作业 随时随地运行和扩展该作业 Hadoop环境外部 Hadoop环境内部 案例 1： 对所有传统数据源运行 InfoSphere Information Server 并行引擎 案例 2： 将处理任务推送到并行 数据库 案例 4： 将处理任务推送到 MapReduce 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 采用Hadoop开展大数据集成的企业势必期望实现强大的 大型机级治理和操作管理，包括： 基于Web的集成式安装程序，用于执行所有功能 • 高可用性配置，用于满足全天候需求 • 灵活的部署选项，用于部署新实例或展开经过优化的专 家硬件系统上的现有实例 • 集中实现身份验证、授权和会话管理 • 审核安全相关事件的日志记录，推动满足《萨班斯奥克 斯利法案》合规性要求 • 实验室认证，针对各种Hadoop发行版 IBM软件 15 大数据集成最佳实践为成功奠定了坚实的基础 企业正在纷纷转向大数据措施，期望帮助自己削减成本、提高收

第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似 Google、Bing 或者 Twitter 这样的大型 数据存储。所有这些数据存储都会随着诸如查询和庞大用户基数等 活动事件而呈现出指数增长。Hadoop 的组件可以帮助你处理这些大 型数据存储。 类似 Google 这样的商业公司可使用 Hadoop 来操作、管理其数 据存储并从中产生出有意义的结果。通常用于商业分析的传统工具 数据平台，以及 Informatica，使得 企业能够优化 ETL(抽取、转换、加载)工作流程，以便在 Hadoop 中长期存储和处理大规模数据。 Hadoop 与企业工具的集成使得组织能够将内部和外部的所有数 据用于获得完整的分析能力，并以此推动现代数据驱动业务的成功。 另一个例子，Hadoop Applier 提供了 MySQL 和 Hadoop 分布式 文件系统之间的实时连接，可以用于大数据分析——例如情绪分析、

Hadoop研发团队 推劢产业应用 交通指挥的挑战 ——典型中国二线城市 • 机劢车的迅速增加 • 复杂数据分析 • 数据挖掘不预测 • 突发事件应对 • 公众服务 • 公众访问高幵发 • 其他系统亏连 面对快速增长的数据，如何满足交通挃挥要求? 0 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000

三大发行版本（了解） Hadoop 三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。 Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006 Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008 Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011 Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购，推出新的品牌 CDP。 Hadoop 在兼容性，安 全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/ 3.2.10 常用端口号说明 端口名称 Hadoop2.x Hadoop3.x NameNode 内部通信端口 8020 / 9000 8020 / 9000/9820 NameNode HTTP UI 50070 9870 MapReduce 查看执行任务端口 8088 8088

ODPS SQL，对于不能转换的 SQL，系统会给 出错误提示，需要客户手动修改。 6.5.2 UDF、MR 迁移 支持相同逻辑的 UDF、MR 输入、输出参数的映射转换，但 UDF 和 MR 内部逻辑需要客户自己 维护。【注意】：不支持在 UDF、MR 中直接访问文件系统、网络访问、外部数据源连接。 6.5.3 Spark 作业迁移 1. 【作业无需访问 MaxCompute 表和 OSS】参考《MaxCompute Spark 开发指南》第四节在 pom 中添加依赖后重新 打包即可。 6.6 外表迁移 1. HDFS-> MaxCompute 的数据迁移，原则上全部迁到 MaxCompute 内部表。 2. 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

Shell脚本现在更易于调试: --debug Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding)  多个Standby Namenode  Datanode内部balance工具  云计算平台的支持 • YARN • MapReduce HDFS纠错码(Erasure Coding) • 一个简单的例子 1备份: 1,0 需要额外的2位 XOR编码: