/root/install\_uhadoop\_client.sh，⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 1/12 wget http://new-uhadoop.cn-bj.ufileos.com/install_uhadoop_client_new.sh 使⽤⽅法： 在master节点/root⽬录下执⾏ 在master节点/root⽬录下执⾏ sh /root/install_uhadoop_client_new.sh client_ip client_user password port client_ip: 客⼾机IP client_user: 客⼾机上需要安装客⼾端的⽤⼾名 password: 客⼾机root密码 port：客⼾机ssh连接端⼝ 安装完成后，请重新登录客⼾机或执⾏source /root/hive/conf/hive-env.sh #tez scp -r root@master_ip:/home/hadoop/tez /root/ #hbase scp -r root@master_ip:/home/hadoop/hbase /root/ #spark scp -r root@master_ip:/home/hadoop/spark /root/ #pig scp -r

1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Request 給 RM 5. 配置啟動 Container 6. AM/Container 溝通 7. Client/AM 溝通 8. 回收 AM Hadoop 2.x 架構 - MapReduce (MRv2) ResourceManager 與 NodeManager - 負責協調 Resource 調度 Serialization System (2010-05 成為 Top-Level Project) Mahout：Scalable Library for Machine Learning HBase：Distributed Data Storage (2010-05 成為 Top-Level Project) Pig：High Level Language for Data Analysis Hadoop and Linux kernel, and the corresponding similarity between the big stack of Hadoop ( Hive, Hbase, Pig, Avro, etc.) and the fully operational operating systems with its distributions (RedHat, Ubuntu

：微型版Nutch。 5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 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 YARN架构概述 client client Resource Manager Job Submission 作业提交 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）Applica –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系 HDFS、YARN、MapReduce三者关系 client 作业：从100T文件中找出 ss1505_wuma.avi NodeManager Container NodeManager NodeManager App Mstr Container

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 BI 工具、jupyter 等。  数据作业编排：将多个数据处理动作（数据移动、处理转换等）编排成为工作流并周期性地 EMR(开源流计算组件） 分析型数据存储 数据仓库： GreenPlum/Impala/Presto/Hive NoSQL：Hbase 数据仓库：MaxCompute/ Hologres/分析 型数据库 NoSQL:云数据库 Hbase 版/表格存储 分析与报表 BI 工具 Notebook QuickBI PAI Notebook 组件 EMR Notebook Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 25  网络环境（私有网络、经典网络、VPC 专）  有无专线  常用组件（Hive、Spark、Storm、HBase、Flink、Kafa、Impala、Sqoop、Kylin、Flume）  机器配置（CPU 核数、内存大小）  数据量及存储类型  作业量及作业类型（SQL 脚本上传）

MapReduce Paper HBase Hive Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark NoSQL HBase 数据仓 库SQL 机器/深 YARN • MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突 解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构，提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 容器资源的劢态调整  资源隔离  调度的增强  YARN的Web页面的增强 • MapReduce YARN Timeline Service v.2 • 扩展性 分布式读写 读写分离 HBase存储 YARN Timeline Service v.2 • 可用性 流(flow) 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915 允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点

的和 安全的分布式架构 软硬结合 Intel Hadoop商业发行版 优化的大数据处理软件栈 稳定的企业级hadoop发行版 利用硬件新技术迚行优化 HBase改迚和创新，为Hadoop提供实时数据处理能力 针对行业的功能增强，应对丌同行业的大数据挑戓 Hive 0.9.0 交互式数据仓库 Sqoop 1.4.1 关系数据ETL工具 2.2 安装、部署、配置、监控、告警和访问控制 Zookeeper 3.4.4 分布式协作服务 Pig 0.9.2 数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 实时、分布式、高维数据库 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager E5 CPU, 48GB内存，8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录，峰值在2万条记录  每台服务器，从磁盘扫描数据，每秒完成400个扫描。 一次扫描从HBase表中获得单个用户一个月内的所有记录（平均100条） 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 ren

或开发人 员，那么这点对你来说无疑是使用 Hadoop 的加分项。大多数供应 商使用各种开放源码解决方案用于数据集成，这些解决方案原生支 持 Apache Hadoop，包括为 HDFS、HBase、Pig、Sqoop 和 Hive 提 供连接器(见图 1-6)。 基于 Hadoop 的应用程序具有良好的平衡性，能够支持 Windows 平台并与微软的 BI 工具(例如 Excel、Power

the bash script -- described in Figure 3 step 3 CREATE OR REPLACE PROCEDURE launch_hadoop_job_async(in_directory IN VARCHAR2, id number) IS cnt number; BEGIN begin DBMS_SCHEDULER.DROP_JOB / -- Grants needed to make hadoop reader package work grant execute on launch_hadoop_job_async to oe; 10 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 'Launch_hadoop_job_async'; -- Launch a job to start the hadoop job DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB ( job_name => jname, job_type => 'STORED_PROCEDURE', job_action => 'sys.launch_hadoop_job_async', number_of_arguments

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 - fileSize 128MB 2021-02-09 10:43:16,853 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 3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB 2021-02-09 11:34:15,847 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三 个副本，数据读取

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 等等资源，yarn 以 Container 为单位分 配资源。 Client 向 ResourceManager 提交的每一个应用程序都必须有一个 Application Master，它经过 ResourceManager 分配资源后，运行于某一个 Slave 节点的