NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存 2000m，如果服务器内存 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop 的内存是动态分配的 # The maximum amount of heap to memory size. # export HADOOP_HEAPSIZE_MIN= HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m （2）查看 NameNode 占用内存 [atguigu@hadoop102 ~]$ jps 3088 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode

统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 虚拟化技术、支持英特尔可信执行技术的 处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、鉴别码模块，以及英特尔戒其它兼容的虚拟机监视器。此外，英 面向大数据应用，在计算、存储和网络方面提供更快更为 高效的架构级别的优化方案 • 持续投入大数据应用开发，促迚软件系统和服务的丌断优 化和创新 • 推迚终端设备和传感器的智能化，构建亏联、可管理的和 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 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置：6核Intel 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。

最近的发展中，另有一款称为 YARN 的组件已经可 用于进一步管理 Hadoop 生态系统。 1.1.4 YARN 是什么 YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。 YARN 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 源管理器和节点管理器。让我们来勾勒 YARN 的框架。首先考虑一 个两层的群集，其中资源管理器在顶层(每个群集中只有一个)。资 施的从节点。当开始运行时，它向资源管理器声明自己。此类节点 有能力向群集提供资源，它的资源容量即内存和其他资源的数量。 在运行时，资源调度器将决定如何使用该容量。Hadoop 2 中的 YARN 框架允许工作负载在各种处理框架之间动态共享群集资源，这些框 架包括 MapReduce、Impala 和 Spark。YARN 目前用于处理内存和 CPU，并将在未来用于协调其他资源，例如磁盘和网络 I/O。 1.2 Hadoop 的大门。 应用* 源 *请向供应商确认。资源可能会有所不同。 HADOOP 数据访问 YARN 数据管理 开发和数据工具* 数据系统* 治理与集成 安全操作 操作工具* 基础设施* 图 1-4 HDP 被视为一个生态系统，因为它创造了一个数据社区，将 第 1 章 Hadoop 概述 11 Hadoop 和其他工具汇集在一起。

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 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 IBM软件 5 图2. 海量数据可扩展性的4大特征。 大部分商业数据集成软件平台在设计时从未考虑过支持海量数 据可扩展性，这意味着在设计之初，并未考虑利用非共享大规模 并行架构。它们依靠共享的内存多线程，而非软件数据流。 此外，有些供应商不支持将大数据集分散在多个节点间，无法对 独立数据分区并行运行单一数据集成作业，也无法实现设计一 次作业，无需重新设计和重新调整作业即可在任何硬件配置中 化仓库 • 分析：分析已卸载的数据 • 重用和信任：了解如何通过沿袭功能运用数据进行分析 和报告 通过部署全面的数据治理计划，您可以构建环境来帮助确保 所有Hadoop数据具有出色的品质、安全可靠且适合使用目 的。这可以帮助企业用户回答以下问题： • 我理解这些数据的内容和意义吗？ • 我能衡量这些信息的质量吗？ • 报告中的数据来自何处？ • 这对Hadoop内部数据有着怎样的影响？

Submission 作业提交 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了 任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。 NodeManager Container 说明1：客户端可以有多个 说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster 说明3：每个NodeManager上可以有多个Container 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 12G内存 6CPU 1.5.3 MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询 Spark Mlib 数据挖掘 Spark Streaming 实时计算 Spark Sql 数据查询 Oozie任务调度 Azkaban任务调度 业务模型、数据可视化、业务应用

力系统等国家关键行业的服务器应用领域，突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势，针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性，兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 Slave 上一个独立运行的进程，负责上报 节点的状态；App Master 和 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

越来越复杂的技术架构和运维成本、平台 的稳定性和安全性、资源的弹性伸缩能力都遇到了瓶颈，严重阻碍了客户数据业务的发展。随着 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。 2.2 MaxCompute 产品特性 MaxCompute 提供了云原生、多租户的服务架构，在底层大规模计算、存储资源之上预先构建 好了 MaxCompute 计算服务、服务接口，提供了配套的安全管控手段和开发工具管理工具，产 品开箱即用。 功能 MaxCompute 产品组件 特性介绍 数据存储 MaxCompute 表 (基于盘古分布式存储) MaxCompute 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）  调度系统及周期（Pipeline 配置上传）  已有数据应用（如血缘、监控、质量等）  上层应用系统（如帆软

优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读 写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 map reduce 的算 法。 1.2 Spark 核心概念 1.2.1 弹性分布数据集（RDD） RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式 来操作分布式数据集的抽象实现。RDD 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的 并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的 RDD 实现。RDD 必须是可序 列化的。RDD 可以 cache 到内存中，每次对 RDD 数据集的操作之后的结果，都可以存放到 内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce 大量的磁盘 IO 操作。这对 于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。 1.2 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage) 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 备份或者

▪ 内存与数据访问 ▪ 64-bit processors ▪ Memory Mapped Variables ▪ Disk Variables ▪ Databases ▪ Datastore ▪ ImageDatastore 6 tall arrays ▪ tall array – 一种新的数据类型，专门用于处理大数据. – 用于处理数据规模超过单个机器或群集的内存承载能力的数据集合 支持众多基本的数学函数、统计函数、索引函数等. – 支持机器学习算法包括分类、聚类和回归 7 tall array Single Machine Memory tall arrays ▪ 自动将数据分解成适合内存的小 “块”(chunk) ▪ 计算过程中，一次处理一个“块”(chunk) 的数据 ▪ 对tall数组(tall array)的编程方式与MATLAB 标准数组 编程方式一致 Single 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 reduce.m HDFS MATLAB Distributed

collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来 • 更大规模的集群支持 • 更好的资源调度，隔离和多租户 • 支持更多的应用，包括long running的service