Hadoop开发指南 开发指南 注解：本例中所运⾏脚本需在CentOS操作系统上，其他操作系统请修改脚本后再尝试执⾏。 1. 在 在UHost上安装 上安装Hadoop客户端 客户端 出于安全性考虑，⼀般建议⽤⼾在⾮UHadoop集群机器上安装客⼾端进⾏任务提交与相关操作 1.1 控制台安装 控制台安装 可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存 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 UCloud 优刻得 1/12 wget http://new-uhadoop.cn-bj.ufileos.com/install_uhadoop_client_new 安装hadoop客⼾端，从集群master1节点上拷⻉安装包到UHost： 注解: hadoop-为hadoop具体对应的版本，可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本，下同 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/12 #hadoop scp -r root@master_ip:/home/hadoop/.versions/hadoop-

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 MaxComute 大数 据生态，快速完成数据和业务的迁移以及生态系统的对接。 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 支持大规模计算存储，适用于 大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS 100% 支持，同时语法高度兼容 Hive，有 Hive 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效

进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 Hadoop 框架的连接组件。 我们将在本章介绍这些组件中的一部分，并且展示它们如何与 Hadoop 进行交互。 1.1 商业分析与大数据 商业分析通过统计和业务分析对数据进行研究。Hadoop 连接创建新的玩具积木。仅通过将积木块简单连接在一起，你便可 以创造出无限可能。关键原因在于每块积木上的连接点。类似于积 木玩具，厂商开发了连接器以允许其他企业的系统连接到 Hadoop。 通过使用连接器，你能够引入 Hadoop 来利用现有环境。 让我们介绍一些已经开发完成、用于将 Hadoop 与其他系统集 成的组件。你应该思考在自己的环境中使用这些连接器所能够带来 的优势。显然当集成时，你必须根据现有的系统环境，成为自己的 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，Hadoop 的开放源码和企业生态系

目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel Corporation，“使用 Apache Hadoop 抽取、转换和加载大数据”1 有效的大数据集成解决方案可实现简便性、高速度、可扩展 基础架构本身并非完整或有效的大数据集成解决方案 （请阅读此报告，其中对Hadoop为何并非数据集成平台进行了 讨论）。更加糟糕的是，一些Hadoop软件供应商利用炒作、神 话、误导或矛盾信息来渗透市场。 为彻底切断这种误导，并开发适合您的Hadoop大数据项目的 采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战：创建最佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 优化。均衡优化可生成Jaql代码，以便在MapReduce环 境中本机运行它。Jaql自带优化器，该优化器会分析所生成 的代码，并将其优化到map组件和reduce组件中。这样 可自动执行传统的复杂开发任务，并让开发人员不必再为 MapReduce架构而担忧。 InfoSphere DataStage可直接在Hadoop节点上运行， 而不必像一些供应商实施计划要求的那样在单独的配置节 点上运行。在与IBM

（作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 Hadoop 概述 1.1 Hadoop 是什么 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。 1.2 Hadoop 发展历史（了解） 是雅虎与硅谷风投公司 Benchmark Capital 合资组建。 （2）公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述 工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop，贡献了 Hadoop80%的代码。 （3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是 100%开 源的产品，HDP Nginx Tomcat 收集访 问日志 Tomcat 收集访 问日志 Tomcat 推荐业务 分析结果数据库 分析结果文件 Flink 第 2 章 Hadoop 运行环境搭建（开发重点） 2.1 模板虚拟机环境准备 0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G

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，英特尔可信执行技术要求系统包含可信计算组定义的 • Intel Hadoop商业发行版 • 对象存储技术 Intel的角色 • 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 •全面测试的企业级发行版，保证长期稳定运行，集成最新开源的和自行开发的补丁，用户可以及时修正漏洞保证各个部件乊间的一致性，使应用顺滑运行 实时数据处理的分布式大数据应用平台 •通过对 HBase 迚行改迚和创新，英特尔 Hadoop 发行版提供实时数据处理功能。为企业对数据的实时监控和即时处理提供有效保障 针对企业用户开发的新的平台功能 •提供企业关键应用程序所需的即时大数据分析，

内核版本 4.4.131 hadoop 版本 2.7.7 1.3 Hadoop 软件简介 Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在 不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高 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 4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写， 为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的 廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 3 HDFS 采用 master/slave

/opt/module/hadoop-3.1.3/LICENSE.txt / 思考：如果数据不均衡（hadoop105 数据少，其他节点数据多），怎么处理？ 4.3 服务器间数据均衡 1）企业经验： 在企业开发中，如果经常在 hadoop102 和 hadoop104 上提交任务，且副本数为 2，由于 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ————— jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data 10.3 企业开发场景案例 10.3.1 需求 （1）需求：从 1G 数据中，统计每个单词出现次数。服务器 3 台，每台配置 4G 内存， 4 核 CPU，4 线程。 （2）需求分析： 1G / 128m

Transformations。同时还提供 Count, collect, reduce, lookup, save 等多种 actions 操作。 2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点 之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比

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