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 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 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 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了 从 Hadoop 中获取数据的替代方法。本文附带的示例展示了一种这样的方法。更深入地来 讲，我们用一个表函数来实现，这个表函数使用 DBMS_SCHEDULER 框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 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 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash

Hadoop研发团队 • 行业应用 英特尔®中国云计算创新中心 数据中心: • 11 个机柜，其中网络机柜1个，服务 器机柜10个 • 电气容量：6 kW/机柜 • 配电：一路220V AC 市电 + 一路 240V DC 直流 • 况源采用况冶水系统，末端采用行间 送风 • 封闭热走廊 Intel Hadoop研发团队 推劢产业应用 交通指挥的挑战

解更多信息，文中对该主题进行了详细讨论：http://bit. ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 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

Azure 的连通性来更好地操作 和集成 Hadoop。Informatica 软件，使用 Power Exchange 连接器协 同 Hortonworks，优化了 Hadoop 上的整条大数据供应链，将数据转 换为具有可操作性的信息来驱动商业价值。 例如，现代的数据架构正在越来越多地用于建造大型数据湖。 通过将数据管理服务集成为更大的数据湖，企业可以利用各种各样 的渠道来存储和处理大量数据，这些渠道包括社交媒体、点击流数

2fbaa9 5emqdrea#concept-qbk-1kv-tdb 6. 表和分区创建完成以后，hive_udtf_sql_runner.py 将会遍历 meta-processor 生成的目 录，调用 hive client 运行 hive udtf sql，从而将数据从 hive 上传至 MaxCompute。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 36

bin]$ chmod +x xsync （c）测试脚本 [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin （d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用 [atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/ （e）同步环境变量配置（root 所有者） [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo

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 hadoop