大数据时代的Intel之Hadoop
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.intel.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® • Intel的角色 • Intel Hadoop商业发行版 • 对象存储技术 Intel的角色 • 面向大数据应用,在计算、存储和网络方面提供更快更为 高效的架构级别的优化方案 • 持续投入大数据应用开发,促迚软件系统和服务的丌断优 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 25000 82000 查询数/秒 揑入记录数/秒 HBase写入性能讨论 写入时的性能瓶颈: • 客户端 • 使用Write buffer减少RPC • 避免频繁创建HTable对象 • 如果可以,关闭WAL • Region负载丌均衡:要让写均匀分布到所有的region server上 • 如果写入的row key是基本单调的(例如时序数据),那么基本上会都落在同0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案
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 数据进 行长 时间 处理 分析 ,并将 处理 后的 数据 写 入 新的 数据 对象 供后 续使 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud Cloud MaxCompute 解决方案 8 实时消息采集:用于实时数据采集,可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。 流处理:对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。 机器学习:满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。 分析型数据存 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 批处理(MaxCompute0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3大数据集成与Hadoop - IBM
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, 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。 采用计划,必须遵循最佳实践方法,充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战:创建最佳 的大数据集成方法和架构,同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性:总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性, 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值,对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言,海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)
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 that0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)
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)Cloudera0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3Hadoop 概述
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 允许其用 户处理存储于 HDFS 上不限数量的任意类型的数据。因此,MapReduce 让 Hadoop 成为了一款强大工具。 在 Hadoop 最近的发展中,另有一款称为 YARN 的组件已经可 用于进一步管理 Hadoop 生态系统。 1.1.4 YARN 是什么 YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3Hadoop 3.0以及未来
Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现,对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode:更高效的内存使用,锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来 • 更大规模的集群支持 • 更好的资源调度,隔离和多租户0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3Spark 简介以及与 Hadoop 的对比
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0 码力 | 3 页 | 172.14 KB | 1 年前3银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册
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 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
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