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  • 磁盤hdfs 內(nèi)容精選 換一換
  • 1. MR批處理;Spark內(nèi)存計(jì)算;Elk/Solr交互式分析;Storm流式計(jì)算; 2. YARN統(tǒng)一資源管理; 3. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲HDFS/HBase/MPP。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????????華為云學(xué)院
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    0時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲、并行計(jì)算,所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有: 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce; 2. 海量數(shù)據(jù)存儲層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???????????????????????????????華為云學(xué)院 鯤鵬BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件介紹
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  • 磁盤hdfs 相關(guān)內(nèi)容
  • 提供縱向擴(kuò)縮容,讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過分布式緩存以及volcano智能調(diào)度,提升40%性能。 大數(shù)據(jù)容器通過 OBS +HDFS進(jìn)行計(jì)算存儲分離,并可以和業(yè)務(wù)進(jìn)行混合部署,提升集群利用率,降低50%成本。 大數(shù)據(jù)容器根據(jù)任務(wù)需求自動進(jìn)行擴(kuò)縮容并統(tǒng)一企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)調(diào)度平臺,讓客戶減輕運(yùn)維壓力。
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    融合數(shù)據(jù)處理平臺:Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN:智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲:HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機(jī)處理能力,分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn),高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程
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  • 磁盤hdfs 更多內(nèi)容
  • 時(shí)間:2020-12-02 11:17:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云上創(chuàng)建、配置、訪問 MapReduce服務(wù) ,并基于MapReduce服務(wù)提供的HDFS實(shí)現(xiàn)單詞統(tǒng)計(jì)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握 MRS 服務(wù)的申請與使用。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1. 開通MapReduce服務(wù) 2.訪問集群的管理頁面
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    時(shí)間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink; 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase;
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    合部署 時(shí)間:2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink; 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr;
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    制臺,完成應(yīng)用程序與 數(shù)據(jù)倉庫 的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的S
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    er節(jié)點(diǎn)或Core節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建并托管了不同組件的Web站點(diǎn),用戶可以通過這些Web站點(diǎn)查看組件相關(guān)信息。 MRS提供MRS Manager、HDFS NameNode、HBase HMaster、MapReduce JobHistoryServer、YARN ResourceManager、Spark
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    時(shí)間:2020-09-23 19:04:29 Apache Ranger提供一個(gè)集中式安全管理框架,并解決授權(quán)和審計(jì)。它可以對整個(gè)Hadoop生態(tài)中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等進(jìn)行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)訪問控制。用戶可以利用Ranger提供的前端WebUI控制臺通過配置相關(guān)策略來控制用戶對這些組件的訪問權(quán)限。
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    用戶智慧化體驗(yàn)要求數(shù)據(jù)分析平臺提供實(shí)時(shí)分析能力; 3. 支持自主報(bào)表開發(fā)和可視化分析。 解決方案: 按需彈性擴(kuò)容支撐業(yè)務(wù)飛速發(fā)展。 SQL on HDFS支持即席探索場景實(shí)時(shí)分析,Kafka流數(shù)據(jù)高速入庫支持實(shí)時(shí)報(bào)表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效報(bào)表開發(fā)和可視化分析。
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    Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問包括HDFS和OBS在內(nèi)的持久化存儲系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)了對計(jì)算和存儲的分離。 圖1 Alluxio架構(gòu) 優(yōu)勢: 提供內(nèi)存級I/O吞吐率,同時(shí)降低具有彈性擴(kuò)張?zhí)匦缘臄?shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用的成本開銷
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    布處理;Hadoop是高效的,因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?,從而加快處理速度;Hadoop是可伸縮的,能夠處理PB級數(shù)據(jù)。 Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服務(wù)組成。 MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集
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    半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫甚至專有數(shù)據(jù)存儲。一個(gè)Presto查詢可以組合不同數(shù)據(jù)源,執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分析。
    來自:百科
    Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫, GaussDB (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲,GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲,也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲。 Hive不支持索引,GaussDB(DW
    來自:百科
    S還沒支持的第三方軟件,修改集群運(yùn)行環(huán)境等自定義操作。 MRS支持WrapperFS特性,提供OBS的翻譯能力,兼容HDFS到OBS的平滑遷移,解決客戶將HDFS中的數(shù)據(jù)遷移到OBS后,即可實(shí)現(xiàn)客戶端無需修改自己的業(yè)務(wù)代碼邏輯的情況下,訪問存儲到OBS的數(shù)據(jù)。 MRS支持自動彈性
    來自:專題
    HBase是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)。該任務(wù)指導(dǎo)用戶在運(yùn)維場景或業(yè)務(wù)場景中使用HBase客戶端。 MRS-使用HDFS客戶端 該任務(wù)指導(dǎo)用戶在運(yùn)維場景或業(yè)務(wù)場景中使用HDFS客戶端。 MRS-使用Hive客戶端 該任務(wù)指導(dǎo)用戶在運(yùn)維場景或業(yè)務(wù)場景中使用Hive客戶端。 MRS-使用Kafka客戶端
    來自:專題
    ent為一個(gè)JVM進(jìn)程,同一臺服務(wù)器可以有多個(gè)Agent。收集節(jié)點(diǎn)(Agent1,2,3)負(fù)責(zé)處理日志,匯聚節(jié)點(diǎn)(Agent4)負(fù)責(zé)寫入HDFS,每個(gè)收集節(jié)點(diǎn)的Agent可以選擇多個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn),這樣可以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 圖3 Flume級聯(lián)結(jié)構(gòu)圖 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是
    來自:百科
    能夠快速處理OLAP工作負(fù)載 支持與MapReduce,Spark和其他Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件集成 與Apache Impala的緊密集成,使其成為將HDFS與Apache Parquet結(jié)合使用的更好選擇 提供強(qiáng)大而靈活的一致性模型,允許您根據(jù)每個(gè)請求選擇一致性要求,包括用于嚴(yán)格可序列化的一致性的選項(xiàng)
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    什么是EIP_EIP有什么線路類型_如何訪問EIP 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么 MapReduce服務(wù)_什么是HDFS_HDFS特性 什么是Manager_Manager的功能_MRS運(yùn)維管理
    來自:專題
    Ambari主要取得了以下成績: 通過一步一步的安裝向?qū)Ш喕思汗?yīng)。 預(yù)先配置好關(guān)鍵的運(yùn)維指標(biāo)(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HDFS和MapReduce)及相關(guān)項(xiàng)目(如HBase、Hive和HCatalog)是否健康。 支持作業(yè)與任務(wù)執(zhí)行的可視化與分析,能夠更好地查看依賴和性能。
    來自:百科
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