商业促使各种组织收集越来越多的数据，而这也增加了高效管理这 些数据的需求。本章探讨 Hadoop Stack，以及所有可与 Hadoop 一 起使用的相关组件。 在构建 Hadoop 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 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 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 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

Apache Hadoop 在兼容性，安 全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks.com/ 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用 Z o o k e e p e r 数 据 平 台 配 置 和 调 度 数据来源层 数据传输层 数据存储层 资源管理层 数据计算层 任务调度层 业务模型层 Storm实时计算 Flink 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）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、 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

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 采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 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 的数据集成平台。 事实上，MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行 高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 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

明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 证因使用此类关键业务应用而造成的产品责仸、人员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发生的所有索赔成本、损坏、费用以及合理的律师费丌会对英特尔及其子公司、分包商和分支机构，以及 英特尔、英特尔标识、英特尔酷睿、至强、Core Inside、Xeon 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 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发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔®

➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 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 ▪ 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 ▪ Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 访问和处理数据变得困难； – 需要学习使用新的工具和新的编程方式； – 不得不重写算法以应对数据规模的增大； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 10 Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem

Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 6 1 概要 Hadoop 在企业构建第一代大数据平台中成为主流的技术框架，但是随着企业信息化的高 速发展，在数字化、智能化的转型过程中，Hadoop 越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 云计算技术的发展和普及，越来越多的企业 2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 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  机器学习：满足机器学习工作负载的服务。如当前流行的 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  分析型数据存储：对数据进行处理加工后，面向应用场景，将数据以结构化的方式进行存储， 以便分析工具或分析应用能够获取数据。如利用 MPP 数据仓库、Spark SQL 等支持 BI 工具 访问，利用 Hbase 实现低延迟的在线服务等  分析与报表：对数据进行分析和展现以获取洞察。如

ebay的Paid IM(互联网市场)部门架构师，领导ebay产品广告、互 联网市场数据和实验平台的架构设计。负责领导使用Hadoop、 Spark、Kafka、Cassandra等开源大数据顷目建立ebay的广告和数 据平台。 • 加入ebay前，在intel工作6年，大数据架构师，负责领导大数据的 开源贡献、基于Intel平台的开源顷目优化以及一些基于Spark的大 规模机器／深度学习顷目。 • 超过9年的互联网、云计算、大数据的工作经验。 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS  纠错码(Erasure Coding)  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 HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来 • 更大规模的集群支持 • 更好的资源调度，隔离和多租户 • 支持更多的应用，包括long running的service 谢谢 Q&A

银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及 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 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 中的 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

關技術的推廣，主要包括 Hadoop Platform 與 NoSQL 等 Big Data 相關 應用，Google App Engine、Microsoft Azure 與 CloudBees 等雲端平台的運 用，以及 Android、Windows Phone 等 Smart Phone 的應用程式開發。 PS. 除了我的照片之外，投影片裡頭 所有的圖片都來自於 Google Search，版權歸原來各網站與企業所 from It? 54 / 74 超級(女)英雄們也是有分派系的！ Hadoop 小圈圈 55 / 74 Cloudera 派： Intel (金主) DataBricks (Spark 平台) IBM Oracle MapR ... Hortonworks 派： Microsoft (生命共同體) ... 56 / 74 意見分歧？殊途同歸？ Hive vs. Impala Query Planner，從 Hive on MapReduce 變成 Hive on Tez on YARN 58 / 74 架在 Hadoop 上的 Machine Learning 平台 目前提供 Recommendation Mining、 Clustering、Classification 等 Use Case 2014-04-25 發表了 Goodbye MapReduce

2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点 之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存 储或者是增量的 web web 爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 2.3 容错性 在RDD计算，通过checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint data，一个是 logging the updates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错，默认是 logging the updates 方式，通过记录跟踪所有生成 RDD 的转换（transformations）也就是记录每