再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑，⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾，可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 hadoop-yarn-resourcemanager restart 重启NodeManager：service hadoop-yarn-nodemanager restart 重启整个Hadoop服务：请通过UCloud控制台集群服务管理⻚⾯操作 2.5.2 查看 查看HDFS状态，节点信息 状态，节点信息 hdfs dfsadmin -report 2.5.3 修改 修改HDFS⽂件副本数量 ⽂件副本数量 hdfs

容错 在 RDD 计算，通过 checkpint 进行容错，做 checkpoint 有两种方式，一个是 checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。 2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点 之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存 储或者是增量的 web 2.3 容错性 在RDD计算，通过checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每 个 RDD 的 lineage（血统）来重新计算生成丢失的分区数据。

可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。 8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任 务可以增加CPU核数 7）mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。（如果内存不够， 报：java.lang.OutOfMemoryError） 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） completedmaps当MapTask完成的比 例达到该值后才会为ReduceTask申请资源。默认是0.05。 10）如果可以不用Reduce，尽可能不用 5）mapreduce.reduce.java.opts：控制ReduceTask堆内存大小。（如果内 存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError） 8.3 MapReduce 数据倾斜问题 1）数据倾斜现象 数据频率倾斜— jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output2 （2）观察控制台 2021-02-14 16:13:50,607 INFO mapreduce.Job: Job job_1613281510851_0002 running in uber mode : false

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 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 并行处理集成 Hadoop 数据 END; END; / Bash 脚本 下面这个简短的脚本是图 3 的第 3 步和第 4 步所示的数据库外控制器。只要 Hadoop mapper 保持运行，系统就会持续执行这个同步步骤。 #!/bin/bash cd –HADOOP_HOME- A="/net/scratch/java/jdk1

避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 2. 整个企业采用一个数据集成和治理平台 3. 可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提供该功能 4. 在企业间实施世界级数据治理 5. 在企业间实施强大的管理和操作控制 最佳实践1：避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 在过去的二十年中，大型企业认识到使用商业数据集成工具 替换手动编码具有很多优势。手动代码与数据集成工具之争 早已平息，很多技术分析师纷纷总结采用世界级数据集成软 最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大型企业发现，在企业中建立数据治理机制即便是 可行的，也会十分困难。造成这种局面的原因很多。例如，企 业用户使用自己熟悉的业务术语来管理数据。时至今日，仍未 出台任何机制来定义、控制和管理此类业务术语并将其与IT 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 我能衡量这些信息的质量吗？ • 报告中的数据来自何处？ • 这对Hadoop内部数据有着怎样的影响？ • 数据在抵达Hadoop数据湖之前存储在哪里？ 最佳实践5：在企业间实施强大的管理和操作控制 采用Hadoop开展大数据集成的企业势必期望实现强大的 大型机级治理和操作管理，包括： • 操作平台界面，在操作数据集成应用程序的各方人员 （开发人员和其他利益干系人）监控运行时环境时，快

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 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 实时、分布式、高维数据库

解决方案 32 ⚫ 解压下载的 aliyun-maxcompute-data-collectors-odps-datacarrier-develop.zip 文 件 ⚫ 在控制台运行 odps-data-carrier 目录下的 build.py 文件，编译生成 MMA 工具 ⚫ 编译环境要求：JDK 1.8+、 Apache Maven 3.x、Python 3