大数据时代的Intel之Hadoop
英特尔可以随时在丌发布声明的情冴下修改规格和产品说明。设计者丌应信赖仸何英特产品所丌具有的特性,设计者亦丌应信赖仸何标有保留权利摂戒未定义摂说明戒特性描述。英特尔保 留今后对其定义的权利,对亍因今后对其迚行修改所产生的冲突戒丌兼容性概丌负责。此处提供的信息可随时改变而毋需通知。请勿使用本信息来对某个设计做出最终决定。 文中所述产品可能包含设计缺陷戒错误,已在勘误表中注明,这可能会使产品偏离已经发布的技术规范。英特尔提供最新的勘误表备索。 虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性能测试和英特尔产品性能的更多信息,请访问:英特尔性能挃标评测局限 此处涉及的所有产品、计算机系统、日期和数字信息均为依据当前期望得出的初步结果,可随时更改,恕丌另行通知。 英特尔、英特尔标识、英特尔酷睿、至强、Core Inside、Xeon Inside、英特尔凌劢、英特尔 Flexpipe 和 Thunderbolt 是英特尔公司在美国和/戒其他国家戒地区的商标。 请咨询您的应用厂商以了解具体信息。 *文中涉及的其它名称及商标属亍各自所有者资产。 英特尔所列的厂商仅为方便英特尔客户。但英特尔对亍这些设备的质量、可靠性、功能戒兼容性丌提供仸何担保戒保证。本列表和/戒这些设备可随时更改,恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel • 关注产业应用,产研相亏促迚0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)
产品主 要为 CDH,Cloudera Manager,Cloudera Support (3)CDH 是 Cloudera 的 Hadoop 发行版,完全开源,比 Apache Hadoop 在兼容性,安 全性,稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 (4)Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台,可以在几个小时内部署好一 个 NodeManager NodeManager 2)配置文件说明 Hadoop 配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认 配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。 (1)默认配置文件: 要获取的默认文件 文件存放在 Hadoop 的 jar 包中的位置 [core-default.xml] hadoop-common-3.1.3.jar/core-default0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案
................................................................................. 18 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换.............................................................................................. .............. 46 7.1.5 生成 ODPS DDL、Hive SQL 以及兼容性报告 ................................................................. 48 7.1.6 查看兼容性报告,调整直到兼容性报告符合预期 ............................................ TB 级到 PB 级数据的迁移上云。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 19 4.2.3 分析任务兼容性分析及转换 利用迁移工具,可以对 Hive 作业进行兼容性分析,识别出需要修改的任务并提供针对性的 兼容性修改建议。对于用户自定义逻辑的分析任务,如 UDF、MR/Spark 作业等,我们将给出 一般性的改造建议供用户参考。 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3Hadoop 3.0以及未来
r-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 • 加入一些新功能 • 带来一些不兼容性 • Shell脚本现在更易于调试: --debug Hadoop 3介绍 • Common • HDFS 纠错码(Erasure Coding) 多个Standby Namenode0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3大数据集成与Hadoop - IBM
数据整合到相同的节点,因此该流程不仅性能高,而且很准确。 虽然有很多方法可以应对数据并置支持缺乏的问题,但费用往 往十分昂贵-通常需要额外的应用程序处理和/或重建工作。 另外,HDFS文件不可更改(只读),处理HDFS文件类似于运 行全表扫描,往往需要处理全部数据。对于像联接两个超大 表这样的操作应该发出危险信号,因为没有将数据并置到同一 Hadoop节点。 MapReduce V1是一个并行处理框架,并非用于高性能处理 一次构建作业,随时随地运行-无需修改,即可在企业中 的任何平台上运行该作业 • 访问、移动和加载数据-在企业内的各种来源和目标之间 均可实现这些工作 • 支持各种数据集成范式,包括批量处理、联盟、更改数 据捕获、为数据集成任务启用SOA、与事务完整性实时 集成和/或企业用户自助数据集成 另外,还可以建立世界级的数据治理工作,包括数据管理、数 据沿袭和跨工具影响分析。 最佳实践3:可在需要运行海量可扩展数据集成的任何位置提0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)
166096f919d,ARCHIVE]] 所有文件块都在 ARCHIVE,符合 COLD 存储策略。 5.2.6 ONE_SSD 策略测试 (1)接下来我们将存储策略从默认的 HOT 更改为 One_SSD [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata ec4647ad429a,SSD]] 文件块分布为一半在 SSD,一半在 DISK,符合 One_SSD 存储策略。 5.2.7 ALL_SSD 策略测试 (1)接下来,我们再将存储策略更改为 All_SSD [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /hdfsdata0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3
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