银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .......................................................................................... 2 1.1 系统概述 ................................................................................................ ....................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能

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 。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop

（作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史（了解） （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。 （4）2018 年 Hortonworks 目前已经被 Cloudera 公司收购。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） —— Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Secondary Name

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询，以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性能测试和英特尔产品性能的更多信息，请访问:英特尔性能挃标评测局限 此处涉及的所有产品、计算机系统、日期和数字信息均为依据当前期望得出的初步结果，可随时更改，恕丌另行通知。 芯片组、网络硬件和软件。系统必须接通电源幵建立网络连接。就笔记本电脑而言，英特尔主劢管理技术可能在基亍主机操 作系统的虚拟与用网（VPN）上，戒者在无线连接、使用电池电源、睡眠、休眠戒关机时无法使用戒是某些功能受到限制。如欲了解更多信息，请访问：httP： //www.intel.com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架

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。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 7 2 阿里云大数据与开源生态对比 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 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 HDFS 批处理 Hadoop MapReduce Hive Spark MaxCompute

大型数据集， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 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 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。 • 应用程序横向扩展：确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 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

Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用的并行计算框 架，Spark 基于 map reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的 优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2.1 弹性分布数据集（RDD） RDD 是 Spark 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 save 等)，Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证

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 ▪ 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： Parallel Computing Toolbox) ▪ MATLAB集群之上的分布式计算 (MDCS, MATLAB Distributed Computing Server) 9 MATLAB与Spark/Hadoop集成 MDCS 10 Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算）

Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark NoSQL HBase 数据仓 库SQL 机器/深 度学习 Batch 任务 流处理 搜索 XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% 存储布局－连续和条状 小文件处理 并行IO 数据本地性 数据本地性 小文件处理 纠错码在分布式存储系统中 HDFS 性能 多个Standby Namenode Active NN Standby NN Standby NN DN DN DN DN Journal Node Journal Node Journal Node Write edit logs Read edit logs Block reports HDFS-6440 云计算－存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN  YARN Timeline Service v.2  YARN

Hadoop开发指南 开发指南 注解：本例中所运⾏脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑，⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存 lib:$LD_LIBRARY_PATH 让环境⽣效 source /etc/profile或者 source ~/.bashrc 2. HDFS HDFS是⼀个⾼度容错性和⾼吞吐量的分布式⽂件系统。它被设计的易于扩展也易于使⽤，适合海量⽂件的存储。 2.1 HDFS基础操作 基础操作 查询⽂件 Usage: hadoop fs [generic options] -ls [-d] [-h] [replication-factor] [targetDir] ⽰例：修改HDFS 根⽬录下⽂件副本数量为2，hdfs dfs -setrep -R 2 / 2.5.4 查看 查看HDFS⽂件系统状态 ⽂件系统状态 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 11/12 hadoop fsck / 返回结果⽰例如下： Total size: 455660769497