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 Oracle 数据库中直接访问 、如何使用 后文给出的部分实际代码： 图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 第 1 步是确定由谁作为查询协调器。对此我们采用一种将具有相同键值的记录写入表的简单 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 output -mapper "$A" -jobconf mapred.reduce.tasks=0 Java Mapper 脚本 我们为本例编写了在 Hadoop 集群上执行的一个简单的 mapper 进程。实际上当然存在许多更 加完善的 mapper。这个 mapper 将一个字符串转为两个数字，并按照逐行的方式将其提供给 队列。 // Simplified mapper

ZooKeeper 进行管理。 1.3 Hive 是什么 Hive 在设计之初是 Hadoop 的一部分，但现在它是一个独立的 组件。之所以在这里简单提及，是因为有些用户发现在标准的 Hadoop Stack 之外，它还是很有用处。 我们可以这样简单总结 Hive：它是建立在 Hadoop 顶层之上的 数据仓库基础设施，用于提供对数据的汇总、查询以及分析。如果 你在使用 Hadoop 工作时期望数据库的体验并且怀念关系型环境中 和现有环境一起工作以 及该如何利用现有环境是非常重要的。 第 1 章 Hadoop 概述 9 为说明这一点，考虑一种著名的积木玩具，它允许你通过相互 连接创建新的玩具积木。仅通过将积木块简单连接在一起，你便可 以创造出无限可能。关键原因在于每块积木上的连接点。类似于积 木玩具，厂商开发了连接器以允许其他企业的系统连接到 Hadoop。 通过使用连接器，你能够引入 Hadoop 来利用现有环境。

境将永远无法进行清理工作，继而导致数据质量较差。 • 企业持续严重依赖手动编码SQL脚本来执行数据转换。 • 添加新数据源或修改现有ETL脚本较为昂贵并且需要很 长的时间，限制了快速响应最新需求的能力。 • 数据转换相对简单，因为无法使用ETL工具将较为复杂 的逻辑推送到RDBMS。 • 数据质量受到影响。 • 关键任务（如数据剖析）无法实现自动化-在很多情况下 根本无法执行。 • 未实施有效的数据治理（数据管理、数据沿袭、影响分 ，IBM估计 约有半数的数据集成逻辑无法推送到MapReduce。 • 用户不得不通过繁复的手动编码在Hadoop中运行较为 复杂的数据集成逻辑，或者限制流程在MapReduce中 运行相对简单的转换。 • MapReduce在处理大型数据集成工作负载方面具有多 种已知的性能限制，因为其目的在于牺牲高性能处理来 支持细粒度容错。 最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大

它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张 数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运 行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开 发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 9）ZooKee

多个Standby Namenode  Datanode内部balance工具  云计算平台的支持 • YARN • MapReduce HDFS纠错码(Erasure Coding) • 一个简单的例子 1备份: 1,0 需要额外的2位 XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure Coding) • Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率

启用压缩已减少HDFS数据量，可提高读性能 Region Server迚程配置大内存（>16G） 每个Region Server拥有的region数量<300 优化表结构设计，防止少数几个region成为瓶颈 • 一个简单的经验公式：每台region server纯写入时高负载应能 达到>1万条记录/秒（每记录200字节） 英特尔Hadoop功能增强 － 跨数据中心大表 虚拟大表 分中心 A

数据上传下载 Tunnel 不暴露文件系统，通过 Tunnel 进行批量数据上传下载。 流式接入 Datahub MaxCompute 配套的流式数据接入服务，粗略地类似 kafka，能够通过简单配置归档 topic 数据到 MaxCompute 表 用户接口 CLT/SDK 统一的命令行工具和 JAVA/PYTHON SDK 开发&诊断 Dataworks/Studio/Logview

企业经验：dfs.namenode.handler.count=20 × ??????????? ????，比如集群规模（DataNode 台 数）为 3 台时，此参数设置为 21。可通过简单的 python 代码计算该值，代码如下。 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y python [atguigu@hadoop102 ~]$ python