银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 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 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器

分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件，它能通过共享层次名 得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 第 1 章 Hadoop 概述 3 例如，让我们考虑类似 Google、Bing 或者 Twitter 这样的大型 数据存储。所有这些数据存储都会随着诸如查询和庞大用户基数等 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。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访

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 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在 就在本地，所以该副本不参与测试 一共参与测试的文件：10 个文件 * 2 个副本 = 20 个 压测后的速度：1.61 实测速度：1.61M/s * 20 个文件 ≈ 32M/s 三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 p-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三 个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目

Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 可以通过这项技术一一实现，从而大幅降低成本并创造新的 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 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。 。 优点 • 利用ETL MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 利用网格整合 SMP 服务器 • 执行无法推送到RDBMS的复 杂转换（数据清理） • 释放RDBMS服务器上的容量 • 处理异构数据源（未存储到 数据库中） • ETL服务器可以较快地执行某 些流程 缺点 • ETL服务器在执行某些流程时 速度较慢（数据已经存储到 关系表中） • 可能需要额外的硬件（低成 本硬件）

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 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 UDF/UDAF/UDTF * 语法：Values、CTE、SEMIJOIN、FROM 倒装、 Subquery 客户信息收集模板  客户需要登录到 Dataworks 填写“Hadoop 搬站信息”表单，需提供如下信息：  Hadoop 类型和版本（CDH 自建、CDH 云上自建、Hadoop IDC 自建、Hadoop 云上自建、 云上托管 EMR）  集群规模（服务器台数） Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 25  网络环境（私有网络、经典网络、VPC 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 BI、推荐系统等） 

2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop105 Hadoop106 双11、618可以动 态增加服务器 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop优势（4高） 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处 理速度。 4 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 NodeManager Container Map Reduce hadoop101 hadoop102 hadoop103 hadoop104 ... ... 520M ss1505_wuma.avi 待分析数据 汇总服务器 MapReduce架构概述 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） —————————————————————————————

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。 一次扫描

MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突 解决方案：客户端(client-side)和服务器端(server-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 •

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 ▪ 使用方式等同于MATLAB 数组(array) – 支持数据类型包括数值型、字符串、时间类型、表等… – 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

灵活 1. Spark 提供的数据集操作类型有很多种，不像 Hadoop 只提供了 Map 和 Reduce 两种操 作。比如 map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy 等多种操作类型，Spark 把这些操作称为 Transformations。同时还提供 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 Hadoop