SOAP/RESTful Services、Design Patterns、EJB/JPA 等 Java EE 規 格，Struts/Spring/Hibernate 等 Open Source Framework，與 JBoss AS、 GlassFish 等 Application Server。 自認為會的技術不多，但是學不會的 也不多，最擅長把老闆交代的工作， 以及找不到老師教的技術，想辦法變 內部的 Hadoop 團隊 Spin Off 成立 Hortonworks 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 YARN 上頭的 Batch Job Computing Framework 在 YARN 上頭另外發展 Tez、Storm、Giraph、Spark、 OpenMPI、... 18 / 74 MapReduce 改造 Phase 3 把原先跑在 MapReduce 上的應用 (Hive、Pig)，搬到更適合的 Computing Framework (比方說 Tez) 19 / 74 HDFS

mapred-site.xml $ vim mapred-site.xml 内容如下： mapreduce.framework.name yarn 2.2.6 配置 yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh stop [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start 5）在 web 浏览器上查看 DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode 6）在 hadoop104 上执行上传数据数据失败 [atguigu@hadoop104 NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful 9）在 web 浏览器上查看 DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） 节点即可 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes Refresh nodes successful 4）检查 Web 浏览器，退役节点的状态为 decommission in progress（退役中），说明数据 节点正在复制块到其他节点 5）等待退役节点状态为 decommissioned（所

YARN  YARN Timeline Service v.2  YARN Federation  劢态资源配置  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 YARN-2619 • 网络IO的隔离－ YARN-2140 • Docker Container－ YARN-3611 调度的增强 • 在同一个队列(queue)的优先级－ YARN-1963 YARN的Web页面的增强 • YARN-3368 Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN • MapReduce  Task层次的Native优化 MapReduce Task层次Native优化

一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于 RDD 的特性，Spark 不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如 web 服务的存 储或者是增量的 web 爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 2.3 容错性 在RDD计算，通过checkpoint进行容错，做checkpoint有两种方式，一个是checkpoint

境。Hive 提供了一种为数据赋予结构的渠道，并且通过一种名为 HiveQL 的类 SQL 语言进行数据查询。 Hive Thrift 服务器 驱动程序 解析器 执行 Hive Web 接口 计划器 优化器 MS 客户端 元存储 图 1-3 1.4 与其他系统集成 如果在科技领域工作，你一定清楚地知道集成是任何成功实现 中必不可少的部分。一般来说，通过一些发现流程或计划会议，组 12 好地集成，创造出轻松分析这些大规模商业信息的独特方式。 访问数据 数据库、数据仓库 POWER CENTER Power Exchange 预处理 抽取数据 Web 服务器 批处理 消息队列、电子邮件、 社交媒介 大型主机 实时 图 1-6 这并不意味着 Hadoop 或者其他数据平台的解决方案无法在非 Windows

需要客⼾端访问集群的每⼀个节点，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

•提供独有的基亍浏览器的集群安装和管理界面，解决开源版本管理困难的问题，提供网页、邮件方式的系统异常报警 性能评测工具：Intel HiBench HiBench Micro Benchmarks Web Search – Sort – WordCount – TeraSort – Enhanced DFSIO – Nutch Indexing – Page Rank

性能分析，深入了解资源使用情况，辨别瓶颈并确定何 时系统可能需要更多的资源 • 构建工作流，其中包括通过Oozie直接按作业序列定义 的基于Hadoop的活动，以及其他数据集成活动 大数据集成的行政管理必须包括： • 基于Web的集成式安装程序，用于执行所有功能 • 高可用性配置，用于满足全天候需求 • 灵活的部署选项，用于部署新实例或展开经过优化的专 家硬件系统上的现有实例 • 集中实现身份验证、授权和会话管理