4G内存 2CPU 12G内存 6CPU 1.5.3 MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据 2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总 ss.avi yangge.avi bobo.avi ss1505_w uma.avi ... 100T 任务需求:找出宋宋老师2015年5月份的教学视频 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput 3）编辑 word.txt 文件 [atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt ➢ 在文件中输入如下内容 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu ➢ 保存退出：:wq 4）回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ➢ 输入 yes，并回车 （3）退回到 hadoop102 [atguigu@hadoop103 ~]$ exit 2）无密钥配置 （1）免密登录原理 免密登录原理 公钥（A） 私钥（A）

FUSE 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 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 2 的架构。请注意，我们的示例仅展示了使用表函数访问 Hadoop 中存储的数据的一个模板实现。显然可能存在其他的甚至可能更好的实现。 下图是图 2 中原始示意图在技术上更准确、更具体的展示，解释了我们要在何处、如何使用

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® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴 处理器、支持超线程（HT）技术的芯片组、基本输入输出系统、BIOS 和操作系统。实 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监

并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 1.2.2 RDD 的转换与操作 对于 RDD 可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个 的分区依赖于父 RDD 的多个分区或所有分区， 也就是说存在一个父 RDD 的一个分区对应一个子 RDD 的多个分区。对与 Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage 方法对与输入节点完好， 而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为 无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是 lineage，血统的意思），Narrow

这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map 操作会将集合中的元素从一种形式转化成另一种形式，在这种情况下， 输入的键值对会被转换成零到多个键值对输出。其中输入和输出的键必须完全不 同，而输入和输出的值则可能完全不同。  reduce： 某个键的所有键值对都会被分发到同一个 reduce 操作中。确切的说，这个键 和这个键所对应的所有值都会被传递给同一个

用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 7 tall array Single Machine Memory tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小

MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce,也提供高度兼容 Hadoop 的 MapReduce 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks 提交作业 交互式分析 MaxCompute Lightning MaxCompute 产品的交互式查询服务，特性如下： Dataworks 会自动批量将 Hive SQL 转换成 ODPS SQL，对于不能转换的 SQL，系统会给 出错误提示，需要客户手动修改。 6.5.2 UDF、MR 迁移 支持相同逻辑的 UDF、MR 输入、输出参数的映射转换，但 UDF 和 MR 内部逻辑需要客户自己 维护。【注意】：不支持在 UDF、MR 中直接访问文件系统、网络访问、外部数据源连接。 6.5.3 Spark 作业迁移

Task处于Block状态， 可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住 不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是600000 （10分钟）。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长，建议将 该参数调大。 8）mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps当MapTask完成的比 例达到该值后才会为ReduceTask申请资源。默认是0 mapreduce.job.ubertask.maxreduces 1 mapreduce.job.ubertask.maxbytes

XQuery for Hadoop 运行一个处理流程，它基于 XQuery 语言中表达的转换，将其转化成一系列 MapReduce 作业，这些作业 在 Apache Hadoop 群集上并行执行。输入数据可以位于文件系统上， 通过 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)访问，或者存储在 Oracle 的 NoSQL 数据库中。Oracle XQuery for Hadoop 能够将转换结果写入