ulimit -a max locked memory (kbytes, -l) 64 第 6 章 HDFS—故障排除 注意：采用三台服务器即可，恢复到 Yarn 开始的服务器快照。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java

据分区执行相同的应用程 序逻辑）。 使用软件数据流来实施 项目 软件数据流通过简化在一 个或多个节点实施和执行 数据管道和数据分区的过 程，从而充分利用非共享 架构。软件数据流还可以 将构建和优化多位用户运 行的并行应用程序的复杂 问题隐藏起来。 利用数据分区实现线性 数据可扩展性 大数据集分散在多个独立 节点间，单个作业对所有 分区数据执行相同的应用 程序逻辑。 形成设计隔离的环境 设计一个数据处理作业， 清除数据后效果最佳 • 释放ETL服务器上的计算周期 • 利用RDBMS服务器的多余容量 • 数据库可以较快地执行某些 流程 缺点 • 硬件和存储费用昂贵 • 查询SLA出现降级 • 并非所有ETL逻辑均可推送到 RDBMS（使用ETL工具或手 动编码） • 无法利用商业硬件 • 通常需要手动编码 • 复杂转换方面的限制 • 数据清理限制 • 数据库在执行某些流程时速 度较慢 优点 • 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 pushdown）。 8 大数据集成与 Hadoop 在Hadoop中使用ETL pushdown处理方法（无论采用哪 种工具进行推送）可能会导致一种情形：必须在ETL引擎（而 非MapReduce）中继续运行数据集成处理的重要部分。采 用这种做法有以下几个原因： • 较为复杂的逻辑无法推送到MapReduce

.......................................................................... 10 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 ................................................................................................ 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  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 级”大数据计算服务，利用 MaxCompute 可以构建敏捷、高效的企业数据管理平台。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 11 2.2.1 MaxComptue 的逻辑架构 2.2.2 MaxCompute 产品特性 MaxCompute 提供了云原生、多租户的服务架构，在底层大规模计算、存储资源之上预先构建 好了 MaxCompute

作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop

众 所周知的文件系统，Hadoop 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

（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 源的调度，耦合性较大。 在Hadoop2.x时代，增 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没