9）群起并测试集群 3.2.1 虚拟机准备 详见 2.1、2.2 两节。 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync 1）scp（secure copy）安全拷贝 （1）scp 定义 scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2） （2）基本语法 scp -r $pdir/$fname ResourceManager 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] jar/yarn-default.xml [mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml （2）自定义配置文件： core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop

1.4.1 Hadoop 生态系统 Apache 将他们的集成称作生态系统。字典中将生态系统定义 为：生物与它们所处环境的非生物组成部分(如空气、水、土壤和矿 产)作为一个系统进行交互的共同体。基于技术的生态系统也有类似 的属性。它是产品平台的结合，由平台拥有者所开发的核心组件所 定义，辅之以自动化(机器脱离人类自主运转)企业在其周边(围绕着 一个空间)所开发的应用程序。 以 Apache 中心。 HDP 为你提供数据平台基础以供搭建自己的 Hadoop 基础设 施，这包括一长串商业智能(BI)及其他相关供应商的列表。平台的 设计目标是支持处理多种来源及格式的数据，并且允许设计自定义 解决方案。资源列表过大，以至于无法在这里展示，强烈推荐直接 从供应商处获取此信息。选择像 HDP 这样产品的美妙之处在于他们 是 Hadoop 的主要贡献者之一。这便开启了在多种数据库资源上使 当涉及数据时，Hadoop 已经从长远角度考虑了自身的设计。它 非常适用，因为数据会随着时间持续增长。它使用已存在的企业系 统，而这些系统可扩展为 Hadoop 数据平台。公司和开源社区中的 开发人员正在设计和定义基于 Hadoop 的大规模企业数据的最佳实 践。企业以及 IT 社区都非常关注各种数据类型的可扩展性。使用 Hadoop，公司便不再局限于昂贵的企业级解决方案或者价格不菲的 数据仓库设备。

造戒警示环节是否出现疏忽大意的情冴。 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 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，英特尔可信执行技术要求系统包含可信计算组定义的 TPMv1.2 以及用亍某些 应用的特定软件。如欲了解更多信息，请访问：httP：//www.intel.com/technology/security/。 †英特尔® 超线程（HT）技术要

最佳实践4：在企业间实施世界级数据治理 绝大部分大型企业发现，在企业中建立数据治理机制即便是 可行的，也会十分困难。造成这种局面的原因很多。例如，企 业用户使用自己熟悉的业务术语来管理数据。时至今日，仍未 出台任何机制来定义、控制和管理此类业务术语并将其与IT 资产联系起来。 此外，无论是企业用户还是IT人员均高度信任其数据，但可能 连数据出处和/或历史都含糊不清。根本不存在通过数据沿袭 和跨工具影响分析等功能创建和管理数据治理的技术，并且 （包括Hadoop环境，但不仅限于此）创建完全受治理的数 据生命周期。以下是创建全面数据生命周期的建议步骤： • 查找：利用条款、标记和集合来查找接受治理和监管的 数据源 • 监管：为相关资产添加标记、条款和自定义属性 • 收集：通过收集来捕获资产，并开展具体的分析或治理 工作 • 协作：共享其他内容管理和治理集合 • 治理：创建并引用信息治理策略和规则；应用数据质 量、屏蔽、归档和清除操作 • 工作负载管理，为共享服务环境中的某些项目分配资源 优先级，在繁忙系统上对工作负载进行排队 • 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

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 迁移工具支持对主流数据集成工具 Sqoop 进行作业的迁移转换，并自动创建 carrier 连接用户的 Hive metastore 服务，抓取用户的 Hive metadata 并在指定目录 生成一个目录，包含搬站所需的 metadata。用户可自行修改该目录下的文件来自定义搬站工 具的一些行为。 6.2.2 MaxCompute DDL 与 Hive UDTF 生成  利用第一步抓取到的 metadata，生成另一个目录，包含用于创 MaxCompute 客户需要预先开通 MaxCompute 服务，并创建好 project。 3. 根据 meta-carrier 抓取到 metadata 生成 global.json，同时用户可以编辑这个 json 来自 定义表、字段的生成规则，可编辑的部分如下： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 33 【注意】：配置文件中默认 hiveCompatible 的设置是 false，如果需要把

mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试 次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器 性能适当提高。 1）自定义分区，减少数据倾斜; 定义类，继承Partitioner接口，重写getPartition方法 4）在不影响业务结果的前提条件下可以提前采用Combiner job.setCombinerClass(xxxReducer ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打 散。最后再二次聚合。 （2）能在 map 阶段提前处理，最好先在 Map 阶段处理。如：Combiner、MapJoin （3）设置多个 reduce 个数 第