独立数据分区并行运行单一数据集成作业，也无法实现设计一 次作业，无需重新设计和重新调整作业即可在任何硬件配置中 非共享架构 从头开始创建软件，以便 利用非共享的大规模并行 架构，方法是将数据集分 散到多个计算节点，执行 单一应用程序（对每个数 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 2014年12月 保留所有权利 IBM、IBM徽标和ibm.com是国际商业机器公司在全球许多司法管辖区注 册的商标。其他产品和服务名称可能是IBM或其他公司的商标。可在网络上获 得最新的IBM商标列表，请访问ibm.com/legal/copytrade.shtml上的 “Copyright and trademark information”部分。 JEOPARDY! (c) 2011 Jeopardy

生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打 散。最后再二次聚合。 （2）能在 map 阶段提前处理，最好先在 Map 阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个 reduce 个数 第 9 章 Hadoop-Yarn 生产经验 9.1 常用的调优参数 1）调优参数列表 （1）Resourcemanager 相关 yarn.resourcemanager

使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义 解决方案。资源列表过大，以至于无法在这里展示，强烈推荐直接 从供应商处获取此信息。选择像 HDP 这样产品的美妙之处在于他们 是 Hadoop 的主要贡献者之一。这便开启了在多种数据库资源上使

就会报错，不会走到 commit。 6.3.3.2 从 Dataworks 获得评估报告：  查看节点列表：Dataworks 会将客户上传的 Hive SQL 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。

System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的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。 jar wordcount /input /output 7）查看日志 （1）历史服务器地址 http://hadoop102:19888/jobhistory （2）历史任务列表 （3）查看任务运行日志 （4）运行日志详情 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） —————————————————————————————

咨询您的应用厂商以了解具体信息。 *文中涉及的其它名称及商标属亍各自所有者资产。 英特尔所列的厂商仅为方便英特尔客户。但英特尔对亍这些设备的质量、可靠性、功能戒兼容性丌提供仸何担保戒保证。本列表和/戒这些设备可随时更改，恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel • 关注产业应用，产研相亏促迚