–python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 6.1 NameNode 故障处理 1）需求： NameNode 进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复 NameNode 2）故障模拟 （1）kill -9 NameNode 进程 [atguigu@hadoop102 current]$ kill -9 19886 （2）删除 NameNode 存储的数据（ ——————————————————————————————————————— 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 3）案例实操 （1）需要启动 YARN 进程 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-yarn.sh （2）归档文件 把/input 目录里面的所有文件归档成一个叫 input.har 的归档文件，并把归档后文件存储 是否让 yarn 自己检测硬 件进行配置 yarn.nodemanager.pmem-check-enabled 是否开启物理内存检查限制 container yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是否开启虚拟内存检查限制 container yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 虚拟内存物理内存比例 （3）Container

阿里云 MaxCopute 产品面向 Hadoop 用户提供配套的搬迁工具 MaxCompute Migration Assist(简称 MMA)，利用该工具帮助用户进行迁移事前评估、利用工具加速迁移进程并降低迁 移风险。 4.1.1 工具覆盖的场景： 工作负载 Hadoop 开源生态 MaxCompute 产品组件/MaxCompute 生态工具 批处理 Hive SQL MaxCompute 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移 在确定开展迁移工作后，需要准备 MaxCompute 相关环境，并开展数据、分析作业、工作 流任务的改造和迁移工作。借助迁移工具，能够加速迁移改造的进程。 同时，需要对当前系统与 MaxCompute 环境进行业务对比验证，确定迁移的正确性。 迁移开展时，您可以选择部分试点业务迁移或全量业务进行迁移。对于规模较大的用户，建 议您选择部分 数据类型会带来的精度损失等问题。以下是一个报告的例子： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 29 【说明】：报告中对于 String 类型的 8M 限制的警告：不会截断该字段，但整个 SQL（表或分 区）的写入都会失败，因为 sql-checker 就会报错，不会走到 commit。 6.3.3.2 从 Dataworks 获得评估报告：

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 后文给出的部分实际代码： 图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 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 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 进程（第 3 步）。 5 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中，我们选择了一个在集群 范围内可用的队列。现在，我们只是单纯地

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@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format " ;; esac ➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限 [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh 2）查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall ➢ 输入如下内容 8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。 NameNode DataNode1 DataNode2 DataNode3 4）解决办法：在格式化之前，先删除 DataNode里面的信息（默认在/tmp，如果配 置了该目录，那就去你配置的目录下删除数 据） 新NameNode DataNode和NameNode进程同时只能有一个工作问题分析 1）NameNode在format初始化后

................ 7 3.2 启动 NAMENODE 和 DATANODE 守护进程 ................................................... 7 3.3 启动 RESOURCEMANAGER 和 NODEMANAGER 守护进程 .......................... 7 4 执行 WORDCOUNT 测试用例 ApplicationMaster 和 Container 等几个组件构成。 ResourceManager 是 Master 上一个独立运行的进程，负责集群统一的资源管 理、调度、分配等等；NodeManager 是 Slave 上一个独立运行的进程，负责上报 节点的状态；App Master 和 Container 是运行在 Slave 上的组件，Container 是 yarn 中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU 7/ $ bin/hdfs namenode -format 3.2 启动 namenode 和 datanode 守护进程 $ sbin/start-dfs.sh 3.3 启动 ResourceManager 和 NodeManager 守护进程 $ sbin/start-yarn.sh 4 执行 wordcount 测试用例 $ bin/hdfs dfs -ls

那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 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 硬件和存储费用昂贵 • 查询SLA出现降级 • 并非所有ETL逻辑均可推送到 RDBMS（使用ETL工具或手 动编码） • 无法利用商业硬件 • 通常需要手动编码 • 复杂转换方面的限制 • 数据清理限制 • 数据库在执行某些流程时速 度较慢 优点 • 利用MapReduce MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 释放数据库服务器上的容量 • 支持处理非结构化数据 • 利用Hadoop功能保留数据 3)MapReduce ETL pushdown功能 需要同时具备全部三大组件，因为如果不进行手动编码， 大部分数据集成逻辑将无法推送到MapReduce，因为 MapReduce存在很多已知的性能限制。 关键成功因素：考虑数据集成工作负载处理速度 InfoSphere Information Server非共享大规模并行 架构已针对高性能、高效处理大型数据集成工作负载进行 了优化。IBM

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 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 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 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common

(Slave)！ 10 / 74 Hadoop 1.x 架構與限制 比較基本的模組： Hadoop HDFS (Storage) Hadoop MapReduce (Computing Engine + Resource Management + Job Scheduling / Monitoring + ...) 比較明顯的限制： 每個 Cluster 大概就是 4,000 - 4,500

操作（filter, map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies 与 Wide Dependencies

，只需授权 访问启动了Httpfs服务的单台机器即可（UHadoop默认在master1:14000开启Httpfs）。由于Httpfs是在内嵌的tomcat中⼀个Web应⽤，因此性能上会受到⼀些限制。 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 8/12 2.3.1 上传⽂件 上传⽂件 数据准备 touch httpfs_uhadoop.txt