年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用

并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 明 明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注 意，本文选择了 Hadoop 和 HDFS 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 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 从文明诞生到2003年，人类文明产生了 5EB的数据； 而今天，我们每两天产生5EB的数据。 Eric Schmidt 0 20,000 40,000 60,000 80,000 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Exponential Growth 内容仓库– 海量/非结构化 传统非结构化数据 传统结构化数据 企业托管服务中的数据 Linear Growth Source: IDC, 2011 Worldwide Enterprise Storage Systems 2011–2015 Forecast

尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史（了解） Hadoop发展历史 1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优 2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。 3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。 4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch。 5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR

尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3579 Jps [atguigu@hadoop102 security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.2 NameNode 心跳并发配置 1）hdfs-site

实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展 ▪ Variety - 数据种类 ，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 ▪ Velocity - 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 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪

● 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 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop Stack 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 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 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统

........... 6 2 阿里云大数据与开源生态对比 .................................................................................................................. 7 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 ................... .................. 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ............................................................................................................. 7 2.1.2 开源大数据组件架构 ............................. ................... 8 2.1.3 阿里云大数据组件架构 ......................................................................................................... 9 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 ..................

能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2.1 弹性分布数据集（RDD） RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式 来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 是 Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 1.2.2 RDD 的转换与操作 对于 RDD 可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage)

力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是 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 和 MapReduce。HDFS 为海量的数 据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。 1.4 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单 个的、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些任务的计算结果可以合并在 一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce