1MB 的文件设置为 128MB 的块 存储，实际使用的是 1MB 的磁盘空间，而不是 128MB。 2）解决存储小文件办法之一 HDFS 存档文件或 HAR 文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入 HDFS 块， 在减少 NameNode 内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS 存档文 件对内还是一个一个独立文件，对 NameNode 而言却是一个整体，减少了 1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传 HDFS（数据源头） 2）Hadoop Archive（存储方向） 是一个高效的将小文件放入 HDFS 块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一 个 HAR 文件，从而达到减少 NameNode 的内存使用 3）CombineTextInputFormat（计算方向） CombineTextInputFormat 用 Number of threads to handle scheduler interface.

.................................................................... 17 4 Hadoop 到 MaxCompute 迁移工具介绍 ............................................................................................ 17 Assist） ................................................................................ 17 4.1.1 工具覆盖的场景： ............................................................................................ ................ 44 7.1.1 准备工具和环境 ................................................................................................................... 44 7.1.2 解压工具包，并配置 MaxCompute 连接信息 .........

现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差，这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 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

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 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 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和 其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。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 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 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

PB以上 数据量稳定，增长不快 持续实时产生数据， 年增长率超过60％ 主要为结构化数据 半结构化，非结构化， 多维数据 ―大数据‖ 挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预 测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。 — McKinsey Global HBase改迚和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 Flume 1.1.0 日志收集工具 Intel Hadoop Manager 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0 实时数据处理的分布式大数据应用平台 •通过对 HBase 迚行改迚和创新，英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障 针对企业用户开发的新的平台功能 •提供企业关键应用程序所需的即时大数据分析，以及其他针对企业用户需要的增强功能，例如：提供跨数据中心的 HBase 数据库虚拟大表功能，实现 HBase 数据库复制和备仹功能， 等等。 提供底层 Hadoop 性能优化算法和稳定性增强

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 放宽了（relax）POSIX 的要求， 可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的 ApplicationMaster。其中 ResourceManager 负责整个系统 的资源管理和分配，而 ApplicationMaster 负责单个应用程序的管理。 YARN 总 体 上 仍 然 是 master/slave 结 构 ， 在 整 个 资 源 管 理 resourcemanager 为 master，nodemanager 是 slave。Resourcemanager 负责对各个 nademanger 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供 一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的 任务。由于不同的

组成（面试重点） Hadoop1.x、2.x、3.x区别 MapReduce（计算） HDFS（数据存储） Yarn（资源调度） Common（辅助工具） MapReduce （计算+资源调度） HDFS（数据存储） Common（辅助工具） Hadoop1.x组成 Hadoop2.x组成 在 Hadoop1.x 时 代 ， Hadoop中的MapReduce同 时处理业务逻辑运算和资 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 图中涉及的技术名词解释如下： 1）Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、Hive 与传统的数据库（MySQL） 间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进 到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库， 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的

数据处理速度，数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 访问和处理数据变得困难； – 需要学习使用新的工具和新的编程方式； – 不得不重写算法以应对数据规模的增大； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规

Process 來處理 Compliant with ANSI-92 SQL Standard，所以透過 Cloudera ODBC Driver for Impala，就可以跟既有的 BI/DW 工具整合 52 / 74 Presto Facebook 主導，2012 年秋天開始發展，2013 年春天開始推 廣，作為 Facebook Data Warehouse 的 Query Execution Hadoop Real-Time Integration/Backup Between MySQL and Hadoop 64 / 74 Phoenix 內建的 CLI 工具 - Sqlline Phoenix 建議的 GUI 工具 - SQuirrel Phoenix - We put the SQL back in NoSQL Salesforce 主導 其實就是在 HBase 上頭提供一個

--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: 1,0 需要额外的1位