性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限 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 有效程度。 • 应用程序横向扩展：确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 海量数据可扩展

4）查看回收站 回收站目录在 HDFS 集群中的路径：/user/atguigu/.Trash/…. 5）注意：通过网页上直接删除的文件也不会走回收站。 6）通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用 moveToTrash()才进入回收站 Trash trash = New Trash(conf); trash.moveToTrash(path); 7）只有在命令行利用 集群间数据拷贝 尚硅谷大数据技术 之集群迁移（Apache和CDH）.doc 第 8 章 MapReduce 生产经验 8.1 MapReduce 跑的慢的原因 MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多 timeout如果一个Task在一定时间内没有任何进入， 即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态， 可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住 不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是600000 （10分钟）。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长，建议将 该参数调大。 8）mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps当MapTask完成的比

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 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 4 Machine，VM)或笔记本电脑上完成初始配置，而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性，并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。 Hadoop

不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件 上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有 着超大数据集（large 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 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的 ApplicationMaster。其中 ResourceManager 负责整个系统 的资源管理和分配，而 ApplicationMaster 负责单个应用程序的管理。 YARN 总 体 上 仍 然 是 master/slave 结 构 ， 在 整 个 资 源 管 理

ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 注意：atguigu 这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先 配置了 atguigu 具有免密功能，但是程序执行到%wheel 行时，该功能又被覆盖回需要 密码。所以 atguigu 要放到%wheel 这行下面。 5）在/opt 目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组 （1）在/opt 目录下创建 yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu ➢ 保存退出：:wq 4）回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3 5）执行程序 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3 mapreduce.framework.name yarn

数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实 例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图 4. 监控进程 Hadoop的进程 (mapper) 启动之后，作业监控器进程将监视启动程序脚本。一旦mapper 完成 Hadoop 集群中数据的处理之后，bash 脚本即完成，如图 4 所示。 作业监控器将监视数据库调度程序队列，并在 shell 脚本完成时发出通知（第 7 步）。作业监 控器检查数据队列中的剩余数据元素（第 8 步）。只要队列中存在数据，表函数调用就会继

intel.com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开 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 •基亍 Hadoop 底层的大量优化算法，配合英特尔优化架构，使应用效率更高、计算存储分布更均衡，系统安装程序计算得出的优化参数配置，适合大多数