Hadoop 簡史 5 / 74 The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is designed 74 我們對 Hadoop 的期許： Batch Job Interactive Query Real-Time Processing Graph Processing Iterative Modeling 人心不足蛇吞象 Hadoop 的體質 (Batch Processing) 問題： 每次就是一個 Batch Job，一個接著一個 每個 Batch Job 做的事就是讀入所有資料、處理、寫出結果 (HDFS)，但是提供多種玩法 (YARN)！ 希望把 Hadoop 從 Batch 應用變成 Data Operating System： 透過 MapReduce 進行 Batch Processing 透過 Hive 與 Tez 進行 Interactive SQL Query ... 15 / 74 MapReduce 改造前 Hadoop 原來的架構，MapReduce 是一切應用的基礎

数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ GPU Arrays ▪ SPMD and Distributed Arrays ▪ MapReduce ▪ MapReduce (MDCS/PCT) ▪ MATLAB API for Spark Process 8 ▪ MATLAB本地多核并行计算计 (PCT, Parallel Computing Toolbox) ▪ MATLAB集群之上的分布式计算 (MDCS, MATLAB Distributed Computing Server) 9 MATLAB与Spark/Hadoop集成 MDCS 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： 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 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算） Spark Core (Batch Processing) 12 MATLAB与Hadoop

httpfs_uhadoop.txt 上传数据 curl -i -X PUT -T httpfs_uhadoop.txt --header "Content-Type: application/octet-stream" "http://uhadoop-******- master1:14000/webhdfs/v1/tmp/httpfs_uhadoop.txt?op=CREATE&user.name=root&data=true" 2012-2021 UCloud 优刻得 9/12 curl -i -X POST -T append_httpfs.txt --header "Content-Type: application/octet-stream" "http://uhadoop-******- master1:14000/webhdfs/v1/tmp/httpfs_uhadoop.txt?op=APPEND&user.name=root&data=true"

基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在 不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File 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 MapReduce。HDFS 为海量的数 据提供了存储，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。 1.4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写， 为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的 廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 银河麒麟服务器操作系统

收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在 贵。您应该能够构建一次作业，然后即可在三个环境中的任意 一个环境内运行它。 最适合Hadoop的流程 Hadoop 平台由以下两个主要组件构成：分布式容错文件系统 （称为Hadoop Distributed File System (HDFS)）和并 行处理框架（称为MapReduce）。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作，其中的数据读取“切 片”通常为64MB或128MB。通常情况下，除非应用程序加载

ch性能飙升。 7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目 中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。 9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象 Hadoop的logo 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、

SPECfp*_rate_base2006 benchmark as of 6 March 2012. 高速网络提升大数据平台处理性能 CPU Processing Timeline CPU Processing SW 10µs NVM 65µs IO Processing 典型应用消耗的时间示意：CPU vs. IO Application • 性能增强 - 顺序读/写 : 2

1.1.2 Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 在 Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 的其余组件了。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop

VARCHAR2, id in out number) RETURN BOOLEAN; -- Tf to read from Hadoop -- This is the main processing code reading from the queue in -- Figure 3 step 6. It also contains the code to insert into --