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 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 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 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 Apache Hadoop 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 性、功能和治理，从Hadoop沼泽中生成可使用的数据。没有 。没有 有效的集成，势必形成“垃圾进垃圾出”的情况－这不是出色 的受信任数据使用方法，更谈不上准确完整的洞察或转型 成果。 IBM软件 3 随着Hadoop市场的不断发展，顶级技术分析师一致认为， Hadoop 基础架构本身并非完整或有效的大数据集成解决方案 （请阅读此报告，其中对Hadoop为何并非数据集成平台进行了 讨论）。更加糟糕的是，一些Hadoop软件供应商利用炒作、神

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 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 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 Hadoop 进行交互。 1.1 商业分析与大数据 商业分析通过统计和业务分析对数据进行研究。Hadoop 允许你 在其数据存储中进行业务分析。这些结果使得组织和公司能够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 活动事件而呈现出指数增长。Hadoop 的组件可以帮助你处理这些大 型数据存储。 类似 Google 这样的商业公司可使用 Hadoop 来操作、管理其数 据存储并从中产生出有意义的结果。通常用于商业分析的传统工具 并不旨在处理或分析超大规模数据集，但 Hadoop 是一个适用于这 些商业模型的解决方案。 1.1.1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基

章 Hadoop 概述 1.1 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 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 Hadoop发展历史 6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用 了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。 7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch 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。 1.5.2 YARN 架构概述 Yet Another

........................................................................... 11 3 MaxCompute 迁移场景分析 .................................................................................................. .................................................................................. 18 4.2.1 迁移评估分析 .................................................................................................. .................................................................................. 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换.............................................................................................

2）开启回收站功能参数说明 （1）默认值 fs.trash.interval = 0，0 表示禁用回收站；其他值表示设置文件的存活时间。 （2）默认值 fs.trash.checkpoint.interval = 0，检查回收站的间隔时间。如果该值为 0，则该 值设置和 fs.trash.interval 的参数值相等。 （3）要求 fs.trash.checkpoint.interval interval <= fs.trash.interval。 3）启用回收站 修改 core-site.xml，配置垃圾回收时间为 1 分钟。 fs.trash.interval 1 4）查看回收站 回收站目录在 HDFS 集群中的路径：/user/atguigu/ 的吞吐量 计算方式：处理的总文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间累加 集群整体吞吐量：生成 mapTask 数量*单个 mapTak 的吞吐量 ➢ Average IO rate mb/sec::平均 mapTak 的吞吐量 计算方式：每个 mapTask 处理文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册）

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 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 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 7 tall array Single Machine Memory tall

挃数据集的大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力。不此同时，及时捕捉、 存储、聚合、管理这些大数据以及对数据的深度分析的新技术和新能力，正在快速增长，就像预 测计算芯片增长速度的摩尔定律一样。 — McKinsey Global Institute 统计和报表 价值 数据挖掘和预测性分析 大数据时代的Intel • Intel的角色 • Intel Hadoop商业发行版 HBase 迚行改迚和创新，英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障 针对企业用户开发的新的平台功能 •提供企业关键应用程序所需的即时大数据分析，以及其他针对企业用户需要的增强功能，例如：提供跨数据中心的 HBase 数据库虚拟大表功能，实现 HBase 数据库复制和备仹功能， 等等。 提供底层 Hadoop 性能优化算法和稳定性增强 高速网络提升大数据平台处理性能 CPU Processing Timeline CPU Processing SW 10µs NVM 65µs IO Processing 典型应用消耗的时间示意：CPU vs. IO Application • 性能增强 - 顺序读/写 : 2.0/1.0 GB/s - 随机读/写: 180/75 KIOPS - 读/写延迟 : 65/65µs

Hadoop 是 Big Data 的好朋友 7 / 74 Hadoop + Big Data 的預測 然後就可以寄更精準的型錄給你(女兒)！ 8 / 74 Hadoop + Big Data 的分析 然後一堆書(作者)就被打臉了！ 9 / 74 1. Submit Job 2. JT 分派 Task 給 TT 3. TT 執行 Task 4. TT 向 JT 回報 Hadoop 1.x BigQuery Google 與 Twitter 在世界盃足 球賽的期間合作，透過 Dataflow 讀取數百萬則 Twitter 貼文，做球迷情感分析 號稱下一代的 Dataflow 目前也是寫 Java iThome Google I/O 2014 快報：雲端大資料分析服務 Dataflow 現身 62 / 74 Data 重要議題： SQL on Hadoop NoSQL and Hadoop

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