Hadoop 迁移到阿里云 MaxCompute 技术方案 （V2.8.5） 编写人：MaxCompute 产品团队 日 期：2019.05 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 2 目录 1 概要 .................................. 的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 ......................................................................................... Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 3 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移................................................................................................ 19 5 迁移整体方案及流程 .........................

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 Inside、英特尔凌劢、英特尔 Flexpipe 和 Thunderbolt 是英特尔公司在美国和/戒其他国家戒地区的商标。 英特尔® 主劢管理技术要求平台采用支持英特尔主劢管理技术的芯片组、网络硬件和软件。系统必须接通电源幵建立网络连接。就笔记本电脑而言，英特尔主劢管理技术可能在基亍主机操 作系统的虚拟与用网（VPN）上，戒者在无线连接、使用电池电源、睡眠、休眠戒关机时无法使用戒是某些功能受到限制。如欲了解更多信息，请访问：httP： 大数据时代的Intel • Intel的角色 • Intel Hadoop商业发行版 • 对象存储技术 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

Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 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 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 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 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 话、误导或矛盾信息来渗透市场。 为彻底切断这种误导，并开发适合您的Hadoop大数据项目的

notes/topics/rg_cdh_6_download.html （1）2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，为合作伙伴提供 Hadoop 的 商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。 （2）2009 年 Hadoop 的创始人 Doug Cutting 也加盟 Cloudera 公司。Cloudera 产品主 要为 CDH，Cloudera ）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了 任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。 NodeManager Container NodeManager Container NodeManager App Mstr App Mstr Container Container IPADDR=192.168.10.102 PREFIX=24 GATEWAY=192.168.10.2 DNS1=192.168.10.2 （2）查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） —————————————————————————————

Stack 的过程中，每个组件都在平台中扮演着重 要角色。软件栈始于 Hadoop Common 中所包含的基础组件。Hadoop 1 第 章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 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 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 本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 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

关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？ 为了搞清楚 HDFS 的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。 HDFS 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将 hadoop102、 hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。 100Mbps 单位是 bit；10M/s 单位是 byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12 压测后的速度：1.61 实测速度：1.61M/s * 20 个文件 ≈ 32M/s 三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2 测试 HDFS 读性能 lient- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三 个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性

• HDFS • YARN • MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突 解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs YARN-291 允许劢态的改变NM的资源配置 容器资源的劢态调整 • YARN-1197 允许运行时劢态的调整分配给容器的资源 资源隔离 • 磁盘资源的隔离－ YARN-2619 • 网络IO的隔离－ YARN-2140 • Docker Container－ YARN-3611 调度的增强 • 在同一个队列(queue)的优先级－ YARN-1963 YARN的Web页面的增强

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 ，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比

（task）来执行，它就会对这些 task 进行调度并为其分配合适的资源，决定将某 个 task 分配到集群中哪个位置（如果可能，通常是这个 task 所要处理的数据所在 的位置，这样可以最小化网络开销）。Hadoop 会监控每一个 task 确保其成功完 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 4 成，并重启一些失败的 task。 1.6 YARN 介绍

利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage) 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者 LOG 机制，RDD