全部相加除以 task 数量 ➢ IO rate std deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 注意：当我们将目录设置为 COLD 并且我们未配置 ARCHIVE 存储目录的情况下，不 可以向该目录直接上传文件，会报出异常。 （2）手动转移 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs mover /hdfsdata （3）检查文件块的分布 [atguigu@hadoop102 可以采用如下方法找出是哪块磁盘慢： 1）通过心跳未联系时间。 一般出现慢磁盘现象，会影响到 DataNode 与 NameNode 之间的心跳。正常情况心跳时 间间隔是 3s。超过 3s 说明有异常。 2）fio 命令，测试磁盘的读写性能 （1）顺序读测试 [atguigu@hadoop102 ~]# sudo yum install -y fio [atguigu@hadoop102

平台进行诊断分析，评估数据迁移规模、作业迁移改造的数量、预估迁 移后的成本，从而对迁移工作进行整体评估和决策。 4.2.2 数据迁移自动化 利用迁移工具，可以对 Hive Meta 及数据进行检测扫描，自动在 MaxCompute 创建对应 的 Meta，同时根据不同的网络环境，用户可选择多种数据迁移上云的方案，迁移工具提供了对 应的数据迁移自动化工具，能够将 Hive 的数据自动转换并高吞吐地加载到 和调度配置，自动转换成 ODPS SQL， 并且映射成 Dataworks 的工作流类型。  查看报告明细：列表中会给出 Hive meta、SQL、DI、OOZIE 作业的转换、迁移风险等 级，及异常的详细信息。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 30 6.4 Meta 和数据迁移 6.4.1 环境准备 6.4.1.1 工具运行环境 ⚫

HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 成功。 另一个例子，Hadoop Applier 提供了 MySQL 和 Hadoop 分布式 文件系统之间的实时连接，可以用于大数据分析——例如情绪分析、 营销活动分析、客户流失建模、欺诈检测、风险建模以及其他多种 分析。许多得到广泛使用的系统，例如 Apache Hive，也将 HDFS 用于数据存储(见图 1-7)。 获取实时数据 实时插入 填充 Hive 表

参数配置，适合大多数 应用情冴，不硬件技术相结合，提高平台性能 提供企业必须的管理和监控功能 •提供独有的基亍浏览器的集群安装和管理界面，解决开源版本管理困难的问题，提供网页、邮件方式的系统异常报警 性能评测工具：Intel HiBench HiBench Micro Benchmarks Web Search – Sort – WordCount –

资产联系起来。 此外，无论是企业用户还是IT人员均高度信任其数据，但可能 连数据出处和/或历史都含糊不清。根本不存在通过数据沿袭 和跨工具影响分析等功能创建和管理数据治理的技术，并且 手动方法会导致异常的复杂。行业法规要求只会进一步加大 治理管理工作的复杂度。最后，严重依赖手动编码进行数据 集成导致难以在整个企业中实现数据治理。 14 大数据集成与 Hadoop 建立世界级数据治理机制至关重要，并为所有关键数据资产