hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式 化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找 不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停 止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式 化。） hadoop000 等特殊名称 8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。 NameNode DataNode1 DataNode2 DataNode3 4）解决办法：在格式化之前，先删除 DataNode里面的信息（默认在/tmp，如果配 置了该目录，那就去你配置的目录下删除数 据） 新NameNode DataNode和NameNode进程同时只能有一个工作问题分析 析 1）NameNode在format初始化后 会生成clusterId（集群id） 2）DataNode在启 动后也会生成和 NameNode一样的 clusterId（集群id） 3）再次格式化NameNode，生成新的clusterid， 与未删除DataNode的clusterid不一致 9）执行命令不生效，粘贴 Word 中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效 解决办法：尽量不要粘贴

................................... 7 3 格式化并启动集群 ................................................................................................ 7 3.1 格式化 NAMENODE ............................... 2.2.7 配置 slaves $ vim slaves 内容如下： Kylin 3 格式化并启动集群 3.1 格式化 namenode $ cd /usr/local/hadoop-2.7.7/ $ bin/hdfs namenode -format 3.2 启动 namenode

使得你能够将其部署到云端或者自己的数据 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 ORACLE 客户端 图 1-8 日志文件 更多… 文本 压缩文件 序列文件 并行负载，针对 Hadoop 做优化 自动负载均衡 在 Hadoop 上转换成 Oracle 格式 ——节省数据库的 CPU 加载特定的 Hive 分区 Kerberos 认证 直接加载到 In-Memory 表 图 1-9 Hadoop 大数据解决方案 16

a b b C v r b n d H h ( b v r Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 12 续将提供兼容 ORC 的 Ali-ORC 存储格式 支持外表，将存储在 OSS 对象存储、OTS 表格存储的数 据映射为二维表 支持 Partition、Bucket 的分区、分桶存储 更底层不是 HDFS，是阿里自研的盘古文件系统，但可借 如果客户场景要求必须通过外表访问外部文件，需要先将文件迁移到 OSS 或者 OTS，在 MaxCompute 中创建外部表，实现对文件的访问。 3. 注意：MaxCompute 外部表支持的格式包括：ORC、PARQUET、SEQUENCEFILE、 RCFILE、AVRO 和 TEXTFILE。 6.7 Pipeline 迁移 1. 根据模板上传 Dataworks 项目描述文档，参见

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 是 Spark 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

5 实现的解决方案使用以下代码。所有的代码均在 Oracle Database 11g 和 5 个节点 的 Hadoop 集群上进行过测试。与大多数白皮书一样，请将这些脚本复制到文本编辑器中并 确保格式正确。 处理数据的表函数 该脚本中包含某些设置组件。例如，脚本开始的部分创建了图 3 中第 1 步所展示的仲裁表。 本例中使用的是一直广受欢迎的 OE 模式。 connect

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 • 71,000 个字符 • 无文档 • 难以重用 • 难以维护 运用数据集成工具开发 • 只需 2 日编写 • 图形格式 • 自我记录 • 可重用性 • 可管理性更高 • 性能提升 手动编码和工具成果来源：IBM制药客户示例 12 大数据集成与 Hadoop 最佳实践2：整个企业采用一个数据集成和治理平台

[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