银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册是一个易于编程并且能在 大型集群(上千节点)快速地并行得处理大量数据的软件框架,以可靠,容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 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。 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 Reducer。reduce 过程的目的是将值的集合转换成一个值(例如求和或者求平均),或者转换成另 一个集合。这个 Reducer 最终会产生一个键值对。需要说明的是,如果 job 不需 要 reduce 过程的话,那么 reduce 过程也是可以不用的。 task: Hadoop 提供了一套基础设计来处理大多数困难的工作以保证任务可以成功0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案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,越来越多的企业客户选择数据上云,在云上构建数据仓库。以云数 完全自主开发的 compiler,语言功能开发更灵活,迭 代快,语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器,更智能,更强大,更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成,让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法:Values、CTE、SEMIJOIN、FROM metadata 4. 结果输出 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 24 说明:①global.json 是一个全局的配置文件,包含了整个迁移过程中的一些配置,例如将要使用的 MaxCompute 的版本,是否打开 hive compatible 开关等。②每一个 database 会有一个独立的目录, 下面会有每一个表的 table meta,以表名为文件名的0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)说明3:每个NodeManager上可以有多个Container 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 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 $user@$host:$pdir/$fname 命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称 选项参数说明 选项 功能 -a 归档拷贝 -v 显示复制过程 (2)案例实操 (a)删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ hadoop102 节点格式化 NameNode(注意:格式 化 NameNode,会产生新的集群 id,导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致,集群找 不到已往数据。如果集群在运行过程中报错,需要重新格式化 NameNode 的话,一定要先停 止 namenode 和 datanode 进程,并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录,然后再进行格式 化。) [atguigu@hadoop1020 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3
尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)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); 人工智能资料下载,可百度访问:尚硅谷官网 全部相加除以 task 数量 ➢ IO rate std deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值,越小越均衡 2)注意:如果测试过程中,出现异常 (1)可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false 3
通过Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据
范围内可用的队列。现在,我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。您可以通过批量 处理输出并将其移入队列来提高性能。显然,您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。 随后的第 6 步是出队过程,这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处 理得到的数据将会提供给查询请求来使用。表函数同时处理Oracle数据库的数据和来自队列 中的数据,并将来自两个来源的数据整合为单一结果集提供给最终用户。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据 获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中,之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 甲骨文(中国)软件系统有限公司 北京远洋光华中心办公室 地址:北京市朝阳区景华南街5号远洋光华中心C座21层 邮编:100020 电话:(86.10) 6535-6688
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Hadoop 概述
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 数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。 简而言之,MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结 果。MapReduce 可以执行批处理作业,即能在处理过程中多次读取 大量数据来产生所需的结果。 对于拥有大型数据存储或者数据湖的企业和组织来说,这是一 种重要的组件,它将数据限定到可控的大小范围内,以便用于分析 第 1 章 Hadoop 概述
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大数据集成与Hadoop - IBM
决定采用Hadoop实施大数据措施后,如何在保护自己免受 Hadoop可变性影响的同时实施大数据集成项目? 10 大数据集成与 Hadoop 在与Hadoop技术的大量早期采用者共事的过程中,IBM总 结了5个基础大数据集成最佳实践。这5个原则体现了成功实 施大数据集成措施的最佳方法: 1. 避免出于任何目的在任何位置进行手动编码 2. 整个企业采用一个数据集成和治理平台 3 System 手动编码 相较于手 自我记录动编码, 开发成本节约 87% 87% 企业间复杂UI的出现导致各种 数据访问和集成需求。 预置的数据集成解决方案可简化使用逻辑对象创建数据集成作业的过程。 预置的数据集成解决方案有助于映射和管理 企业间的数据治理需求。 并行读取 HDFS文件 转换/ 重建数据 联接两个 HDFS文件 创建新的HDFS 文 件 , 实 现 完 全并行化
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MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大数据的处理和价值挖
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 “块”(chunk) ▪ 计算过程中,一次处理一个“块”(chunk) 的数据 ▪ 对tall数组(tall array)的编程方式与MATLAB 标准数组 编程方式一致 Single Machine Memory Process
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Spark 简介以及与 Hadoop 的对比
转换生成另一个 RDD 的操作不是马上执行,Spark 在遇 到 Transformations 操作时只会记录需要这样的操作,并不会去执行,需要等到有 Actions 操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。 2. 操作(Actions) (如:count, collect, save 等),Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark
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