MaxCompute 解决方案 6 1 概要 Hadoop 在企业构建第一代大数据平台中成为主流的技术框架，但是随着企业信息化的高 速发展，在数字化、智能化的转型过程中，Hadoop 越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业客户选择数据上云，在云上构建数据仓库。以云数 据仓库。以云数 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎，承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产，免运维、低成本、高 度安全和稳定性，让客户的资源更加聚焦在业务开发上，加速业务发展。 本文所描述的解决方案主要解决 Hadoop 客户如何快速、平滑的迁移到 MaxComute 大数 据生态，快速完成数据和业务的迁移以及生态系统的对接。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 12 续将提供兼容 ORC 的 Ali-ORC 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 助 HDFS 理解对应的表之下文件的体系结构、任务并发 机制 使用

Intel的角色 • 面向大数据应用，在计算、存储和网络方面提供更快更为 高效的架构级别的优化方案 • 持续投入大数据应用开发，促迚软件系统和服务的丌断优 化和创新 • 推迚终端设备和传感器的智能化，构建亏联、可管理的和 安全的分布式架构 软硬结合 Intel Hadoop商业发行版 优化的大数据处理软件栈 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术迚行优化 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 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 (ADR) • Intel® QuickData Technology Direct Memory Access Intel® Xeon®助力大数据计算 Intel® Xeon® =智能数据中心的“核 心” 10GbE全面提升系统吞吐，价格也可接受 4X Improvement Performance comparison using best submitted/published

/tmp/terasort_input /tmp/terasort_output Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 10/12 2.5 HDFS⽇常运维 ⽇常运维 2.5.1 重启服务 重启服务 重启Namenode：service hadoop-hdfs-namenode restart 重启Datanode：service hadoop-hdfs-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 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 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 ~]$ jmap -heap 2611 Heap Configuration: MaxHeapSize 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.xml The number of Namenode RPC server threads

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 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 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 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 官网地址：http://hadoop.apache.org 下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html 2）Cloudera

关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 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， 数据整合到相同的节点，因此该流程不仅性能高，而且很准确。 虽然有很多方法可以应对数据并置支持缺乏的问题，但费用往 往十分昂贵－通常需要额外的应用程序处理和/或重建工作。 另外，HDFS文件不可更改（只读），处理HDFS文件类似于运 行全表扫描，往往需要处理全部数据。对于像联接两个超大 表这样的操作应该发出危险信号，因为没有将数据并置到同一 Hadoop节点。 MapReduce V1是一个并行处理框架，并非用于高性能处理

是一个商用(几乎没有额外成本)的 解决方案，因此 HDP 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