Hadoop 概述
System)提供一个分布 式文件系统,设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual Hadoop 大数据解决方案 4 Machine,VM)或笔记本电脑上完成初始配置,而且可以升级到服务 器部署。它具有高度的容错性,并且被设计为能够部署在低成本的 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适合于面向大 型数据集的应用程序。 分布式数据处理 从属 NAMENODE 活动 NAMENODE 备用 NAMENODE 调度器 共享编辑日志 或者 JOURNAL NODE 从节点 容器 容器 容器 资源管理器 数据节点 数据节点 数据节点 节点管理器 节点管理器 节点管理器 图 1-1 MapReduce 的功能使得它成为最常用的批处理工具之一。该处 理器的 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 的多种可用产品和大量供应商提供的将 Hadoop 与企 业工具相集成的解决方案为基础,Hadoop0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)
1.2 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Goog 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 Hadoop 集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。 3)Hortonworks Hadoop 官网地址:https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/ :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 NodeManager Container NodeManager0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案
的数据湖/数据仓库业务负载 ......................................................................... 15 3.2 不同的网络环境及部署形态迁移 .............................................................................................. ................................................................................ 18 4.2.2 数据迁移自动化 ................................................................................................... Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 6 1 概要 Hadoop 在企业构建第一代大数据平台中成为主流的技术框架,但是随着企业信息化的高 速发展,在数字化、智能化的转型过程中,Hadoop 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0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册
................................. 7 3 格式化并启动集群 ................................................................................................ 7 3.1 格式化 NAMENODE ................................. 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 的威力进行高 速运算和存储。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件 上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有 着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS 放宽了(relax)POSIX0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ [atguigu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ (3)格式化集群并启动。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ 虚拟内存物理内存比例 (3)Container 容器相关 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器最小内存 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 容器最大内存 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 容器最小核数 yarn.scheduler.ma maximum-allocation-vcores 容器最大核数 2)参数具体使用案例 详见《尚硅谷大数据技术之 Hadoop(Yarn)》,第 2.1 节。 9.2 容量调度器使用 详见《尚硅谷大数据技术之 Hadoop(Yarn)》,第 2.2 节。 9.3 公平调度器使用 详见《尚硅谷大数据技术之 Hadoop(Yarn)》,第 2.3 节。0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3Hadoop 3.0以及未来
Block reports HDFS-6440 云计算-存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • 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 允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点 YARN的集群的集群对用户来说是一个整体的集群 劢态资源配置 • YARN-291 允许劢态的改变NM的资源配置 容器资源的劢态调整 • YARN-1197 允许运行时劢态的调整分配给容器的资源 资源隔离 • 磁盘资源的隔离- YARN-2619 • 网络IO的隔离- YARN-2140 • Docker Container- YARN-36110 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3大数据集成与Hadoop - IBM
复杂转换方面的限制 • 数据清理限制 • 数据库在执行某些流程时速 度较慢 优点 • 利用MapReduce MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 释放数据库服务器上的容量 • 支持处理非结构化数据 • 利用Hadoop功能保留数据 (如更新和编写索引) • 实现低成本历史归档数据 缺点 • 可能需要复杂的编程工作 • MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 长的时间,限制了快速响应最新需求的能力。 • 数据转换相对简单,因为无法使用ETL工具将较为复杂 的逻辑推送到RDBMS。 • 数据质量受到影响。 • 关键任务(如数据剖析)无法实现自动化-在很多情况下 根本无法执行。 • 未实施有效的数据治理(数据管理、数据沿袭、影响分 析),因而响应法规要求变得更加困难且非常昂贵,对 关键业务数据的信心更无从谈起。 相反,采用海量可扩展数据集成平台来优化大数据集成工作 程。 预置的数据集成解决方案有助于映射和管理 企业间的数据治理需求。 并行读取 HDFS文件 转换/ 重建数据 联接两个 HDFS文件 创建新的HDFS 文 件 , 实 现 完 全并行化 图4. 数据集成软件提供多个GUI来支持各种活动。这些GUI取代了复杂的手动编码,为企业节约了大量的开发成本。 使用手动编码方式进 行开发 • 需要 30 人日编写 • 近 2,000 行代码0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3大数据时代的Intel之Hadoop
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 有关详细信息,包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术,请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监视器、VMM、以及用亍某些应用的特定平台软件、功能、性能戒 其它优势会根据软硬件配置的丌同而有所差异,可能需要对 BIOS 000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Exponential Growth 内容仓库– 海量/非结构化 传统非结构化数据 传统结构化数据 企业托管服务中的数据 Linear Growth Source: IDC, 2011 Worldwide Enterprise Storage Systems0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3Hadoop开发指南
1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾,可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 /root/install\_uhadoop\_client.sh,⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud0 码力 | 12 页 | 135.94 KB | 1 年前3這些年,我們一起追的Hadoop
比較沒人知道的事: Hadoop 2.x 也默默地做了四五年了 ... 雖然是大修,但是 Backward Compatibility 做的很棒 Yahoo! 去年就已經把 Hadoop 2.x 部署在 35,000+ Node 跑了六 個月以上 ... 21 / 74 1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Request 給 RM 5. 配置啟動0 码力 | 74 页 | 45.76 MB | 1 年前3
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