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  • pdf文档 大数据集成与Hadoop - IBM

    Negotiator(YARN) 纳入了MapReduce的资源管理功能,并将它们内置其 中,这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是,这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现,而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN,并将其作为 产品路线图的一部分。 开 解更多信息,文中对该主题进行了详细讨论:http://bit. ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素:大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性 有效程度。 • 应用程序横向扩展:确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 海量数据可扩展性是一项大数据集成的强制要求。在大数据时代,企业必须支持MPP群集系统才能实现扩展。 支持海量数据可扩展性的需求并非只与Hadoop基础架构的出 现有关。多年来,领先的数据仓库供应商(如IBM和Teradata) 和领先的数据集成平台(如IBM ® InfoSphere
    0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案

    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 仓、云计算为核心的企业服务架构成为新一代大数据建站的主流趋势。MaxCompute 作为云数 仓、云计算的核心引擎,承载了越来越多企业客户的数据业务和数据资产,免运维、低成本、高 度安全和稳定性,让客户的资源更加聚焦在业务开发上,加速业务发展。 本文所描述的解决方案主要解决 Hadoop 客户如何快速、平滑的迁移到 Spark MLib/ML、Tensorflow 等。  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。  根据模板生成 DataWorks 项目描述文档,打包为:dataworks_project.tgz 上传到 Dataworks。【注意】:一期仅支持:1)打包文件手动上传;2)支持 OOIZE 调度引擎的配 置模板和 Dataworks 工作流配置模板。 5. 上传完成后,Dataworks 服务会根据 ODPS DDL 批量生成 MaxCompute 的 table。 6. MaxCompute
    0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 3.0以及未来

    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 度学习 Batch 任务 流处理 搜索 … Kafka Hadoop 3介绍 • Common  JDK
    0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Hadoop 概述

    SME(Subject Matter Expert,领域专家)。 这些 Hadoop 的连接器将有可能适用于环境中系统的最新版本。 如果想与 Hadoop 一起使用的系统不是应用程序或数据库引擎的最 新版本,那么你需要将升级的因素考虑在内,以便使用增强版完整 功能。我们建议全面检查你的系统需求,以避免沮丧和失望。Hadoop 生态系统会将所有新技术带入到你的系统中。 1.4.1 行数据 HADOOP 填充器 Hadoop 生态系统 HDFS 中的 数据文件 图 1-7 Hadoop 大数据解决方案 14 Oracle 公司为其旗舰数据库引擎和 Hadoop 开发了一款软件。 这是一个实用工具的集合,协助集成 Oracle 的服务与 Hadoop Stack。 大数据连接器套件是一个工具集,提供深入分析和发现信息的能力, 并能快速
    0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前
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  • pdf文档 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)

    Hadoop 发展历史(了解) Hadoop发展历史 1)Hadoop创始人Doug Cutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene框架基础上进行优 化升级,查询引擎和索引引擎。 Hadoop创始人Doug Cutting 2)2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。 3)对于海量数据的场景,Lucene框架面对与Google同样的困难,存储海量数据困难,检索海量速度慢。
    0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 MATLAB与Spark/Hadoop相集成:实现大数据的处理和价值挖

    (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 datastore map.m
    0 码力 | 17 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 這些年,我們一起追的Hadoop

    Hadoop 身上。 3 / 74 前情提要 4 / 74 由創建 Lucene 與 Nutch 的 Doug Cutting 主導開發 Lucene 是個全文檢索的程式 庫,Nutch 是個搜尋引擎 依循著 Google 2003/2004 年發表的論文來開發 2006 年從 Nutch 獨立出來, 稱為 Hadoop Hadoop 是 Doug 兒子黃色大象 玩偶的名稱 2008-01 Apache
    0 码力 | 74 页 | 45.76 MB | 1 年前
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