尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 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 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NameNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 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 3579 Jps [atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2611 Heap Configuration: MaxHeapSize 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 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 1.2 NameNode 心跳并发配置 1）hdfs-site.xml The number of Namenode RPC server threads that

IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 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 (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 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用 Apache Hadoop 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任数据使用方法，更谈不上准确完整的洞察或转型 成果。 IBM软件

尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 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 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） （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 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 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 Hadoop发展历史 6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用 了2年业余时间实现了 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 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 官网地址：http://hadoop.apache.org 下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html 2）Cloudera

................................................................................ 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换............................................................................................... ............. 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ................................................................. 48 7.1.6 查看兼容性报告，调整直到兼容性报告符合预期 ............................................. 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

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。 在构建 Hadoop Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 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 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数

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、适销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处戒分销商，了解最新技术规范。 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电 1-800-548-4725，戒访问http：//www 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别码模块，以及英特尔戒其它兼容的

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 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件 上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 服务，在集群中可以存在多个。通常每一个 DataNode 都对应于一个物理节点。DataNode 负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划 分为多个 block 块，管理 block 块信息，同时周期性的将其所有的 block 块信息发 送给 NameNode。 1.5 MapReduce 介绍 MapReduce 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单 个的、可以在

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 大量的磁盘 IO 操作。这对 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 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage) 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者 LOG 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies 与 Wide Dependencies 用 来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies 是指父 RDD 的每一个分区最多被一个子 RDD 的分区所用，表现为一个父 RDD 的分区对应于一个子 RDD 的分区或多个父 RDD 的分 区对应于一个子

解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 • 加入一些新功能 • 带来一些不兼容性 • Shell脚本现在更易于调试: --debug Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding) Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100% 3副本 2 33% 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 • MapReduce YARN Timeline Service v.2 • 扩展性 分布式读写 读写分离 HBase存储 YARN Timeline Service v.2 • 可用性 流(flow) 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915 允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点 YARN的集群的集群对用户来说是一个整体的集群

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 ocal/cuda/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]