meNode 1.6 大数据技术生态体系 大数据技术生态体系 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 名字服务、分布式同步、组服务等。 1.7 推荐系统框架图 推荐系统项目框架 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark

建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处 数据 对象 供后 续使 用。如 Hive、 MapReduce、Spark 等。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 8  实时消息采集：用于实时数据采集，可扩展、高吞吐、可靠的消息服务。如 Kafka。  流处理：对实时数据进行低延迟流式计算的服务。如 Flink、Spark Streaming、Storm 等。  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 10 机器学习 Spark Mlib/ML Tensorflow PAI 机器学习平台 MaxCompute Spark 实时消息采集 Kafka Datahub 日志服务(LogHub 组件) 消息队列 Kafka 流处理 Spark Streaming Flink Storm 实时计算(原流计算) EMR(开源流计算组件）

好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows 环境下运行。你应该细心检查现有的或者计划使用的环境

注解： 1. 需要在执⾏此命令机器加上集群master1的host 2. url中需添加user.name，否则会报"HTTP Status 401 - Authentication required"错误 2.3.2 append⽂件 ⽂件 数据准备 touch append_httpfs.txt echo "append_httpfs" > append_httpfs.txt 追加⽂件

英特尔保 留今后对其定义的权利，对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误，已在勘误表中注明，这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 订购产品前，请联系您当地的英特尔销售办事处戒分销商，了解最新技术规范。 如欲获得本文戒其它英特尔文献中提及的带订单编号的文档副本，可致电

DataNode 节点的 DISK 磁盘，其余副本会写入其他节点的 DISK 磁盘。 但是由于虚拟机的“max locked memory”为 64KB，所以，如果参数配置过大，还会报 出错误： ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain java.lang.RuntimeException: