尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)print int(20*math.log(3)) 21 >>> quit() 1.3 开启回收站配置 开启回收站功能,可以将删除的文件在不超时的情况下,恢复原数据,起到防止误删除、 备份等作用。 1)回收站工作机制 尚硅谷大数据技术之 Hadoop(生产调优手册) ——————————————————————————————————————— 3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples- 3.1.3.jar sort random-data sorted-data (3)验证数据是否真正排好序了 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 3.1.3/share/hadoop/0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)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 NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份。 1.5.2 YARN 架构概述 Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ,另一种资源协调者,是 Hadoop 的资源管理器。 scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module 2)rsync 远程同步工具 rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。 rsync 和 scp 区别:用 rsync 做文件的复制要比 scp 的速度快,rsync 只对差异文件做更 新。scp 是把所有文件都复制过去。0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3
Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案环境进行业务对比验证,确定迁移的正确性。 迁移开展时,您可以选择部分试点业务迁移或全量业务进行迁移。对于规模较大的用户,建 议您选择部分试点业务先行进行迁移验证,待迁移验证通过后,再扩展更大的业务范围以降低迁 移风险、提高迁移质量。 5.3 阶段 3:并行测试,割接 迁移完成后,建议基于增量数据与当前系统进行并行测试,待并行一段时间后,对并行测试 结果进行对比验证,符合业务预期即可将业务全部切换至 上做 SQL 语法转换,参见 6.5.1.2。 3. 转换后的 SQL 会根据 workflow.xml 中的配置,自动生成项目空间下开发环境的工作流节 点。 4. 客户可以运行测试实例,验证后发布到生产环境。 7 经典用例 7.1 基本功能 7.1.1 准备工具和环境 预先下载好工具包:odps-data-carrier.zip Alibaba Cloud MaxCompute 此次我们要迁移的表为 database test 下名为 test 的表,该表的信息如下: 分区信息如下: 这两个分区中,每个分区中有 100 条数据 本次数据迁移验证环节会用到 MaxCompute 客户端 odpscmd,下载页面 7.1.2 解压工具包,并配置 MaxCompute 连接信息 执行:unzip odps-data-carrier0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
Hadoop 3.0以及未来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: 1,0 需要额外的1位 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0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3
Spark 简介以及与 Hadoop 的对比题时采用的方案。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 机制,RDD 的 Lineage 记录的是粗颗粒度的特定数据转换(Transformation) 操作(filter, map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时,它可以通过0 码力 | 3 页 | 172.14 KB | 1 年前3
大数据集成与Hadoop - IBM并置数据,并减少处理阶段的时间。为加快恢复操作,可以先将 数据保存到运行映射操作的节点,再进行随机选择和发送以减 少操作。 MapReduce包含多种设施,可将较小的引用数据结构迁 移至各映射节点,以便执行某些验证和增强操作。因此,会将 整个引用文件迁移至各映射节点,这使其更适合较小的引用 数据结构。如果进行手动编码,必须考虑这些处理流,因此 最好采用一些工具来生成代码,从而将数据集成逻辑下推到 MapReduce(也称为ETL 大数据集成的行政管理必须包括: • 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0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3
大数据时代的Intel之Hadoop全局虚拟大表,访问方便 大表数据分区存放在物理分中心 接入仸何分中心可访问全局数据 高可用性 适合本地高速写入 分布式聚合计算,避免大数据传输 英特尔Hadoop发行版 – 主要特色 经实际验证的企业级 Hadoop 发行版 •全面测试的企业级发行版,保证长期稳定运行,集成最新开源的和自行开发的补丁,用户可以及时修正漏洞保证各个部件乊间的一致性,使应用顺滑运行 实时数据处理的分布式大数据应用平台0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3
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