MapReduce

阿里云最佳实践频道：【 点击查看更多上云最佳实践 】 这里有丰富的企业上云最佳实践，从典型场景入门，提供一系列项目实践方案，降低企业上云门槛的同时满足您的需求！ 场景描述 基于阿里云的E-MapReduce(EMR) 、对象存储OSS、日志服务SLS、抢占式ECS实例构建弹性、低成本的计算与存储分离架构的海量离线大数据分析日志分析系统。 解决问题 大数据平台运维管理成本高 计算资源弹性能力不足 海量日志数据下的存储容量不足 离线分析场景下的计算资源成本控制 产品列表 E-MapReduce 对象存储 OSS 日志服务 SLS 专有网络 VPC 负载均衡 SLB 弹性计算 ECS 直达最佳实践 》》 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4262730/blog/4639089

Mac下使用IDEA远程连接Hadoop调试MapReduce程序，参考网上博客，总会出现如题报错，下面是我在mac下的一种解决办法，可以参考。 前期准备 如果想远程调试，需要做一些准备工作，简单罗列下。 （1）在本地准备一份了hadoop(有博主直接从集群中copy一份)，设置环境变量。 # hadoop路径为具体路径 export HADOOP_HOME=/Users/yangchaolin/hadoop2. 6.0 /hadoop- 2.6 . 0 -cdh5. 14.0 （2）IDEA工程下，将本地hadoop中share文件下的资源jar包都引入到项目中。 （3） 准备MapReduce程序，并创建一个application，这个application使用的工作目录就使用本地hadoop。 map端程序 1 package com.kaikeba.mapreduce; 2 3 import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 4 import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 5 import org.apache.hadoop.io.Text; 6 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 7 8 import java.io.IOException; 9

简介： 本篇将重点介绍Hologres在阿里巴巴网络监控部门成功替换Druid的最佳实践，并助力双11实时网络监控大盘毫秒级响应。 概要：刚刚结束的2020天猫双11中，MaxCompute交互式分析（下称Hologres）+实时计算Flink搭建的云原生实时数仓首次在核心数据场景落地，为大数据平台创下一项新纪录。借此之际，我们将陆续推出云原生实时数仓双11实战系列内容，本篇将重点介绍Hologres在阿里巴巴网络监控部门成功替换Druid的最佳实践，并助力双11实时网络监控大盘毫秒级响应。 3... 2... 1... 00:00:00 。购物车，结算，提交订单，付款 00:01:00...。滴，您的支付宝消费xxx万元。 亿万人同时参与的千亿级项目，破记录的峰值58万笔/秒，剁手党们在整个交易过程中如丝般顺滑，好像参加了一个假的双11，而这一切的背后都离不开阿里巴巴网络能力的强大支持。随着技术的发展，尤其是近年来云和电商业务的愈发兴盛，基础网络也变得越来越庞大和复杂，如何保障这张膨胀网络的稳定性，提供云上用户畅通无阻的购物体验，对网络系统建设者和运维者说更是极大的考验。 理论上来说，故障不可避免，但是如果能够做到快速发现，定位，修复甚至预防故障，缩短故障时长，即可让用户轻微或无感是稳定性追求的终极目标。2015年的微软提出了pingmesh，成为业界事实的解决方案

背景：在上篇文章中按照大神“扎心了老铁”的博客，在服务器上搭建了hadoop的伪分布式环境。大神的博客上是使用eclipse来调试，但是我入门以来一直用的是idea，eclipse已经不习惯，于是便摸索着配置了idea远程调试hadoop的环境。 步骤一： 下载与服务器上的hadoop同版本的hadoop安装包，我下载的是hadoop-2.7.7.tar.gz，下载后解压到某个目录，比如D:\Software\hadoop-2.7.7，不需要其他配置和安装 步骤二： 下载hadooop.dll和winutils.exe，这两个文件主要是调试运行的时候要用，不然运行会报错。我是在网上下载的2.7.x版本的压缩包。解压后放置在D:\Software\hadoop-2.7.7/bin/文件夹下： 同时将hadoop.dll文件复制到C:\Windows\System32下，并且重启电脑，否则会报错 Exception in thread "main"java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 步骤三： 配置系统环境变量： 配置环境变量Path，在现有Path后追加 %HADOOP_HOME%\bin;%HADOOP

温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章中，Fayson介绍了《 如何在Redhat7.4安装CDH5.15 》，这里我们基于这个环境开始安装MIT Kerberos。关于在CDH中启用Kerberos也可以参考之前的文章《 如何在CDH集群启用Kerberos 》，《 如何在Redhat7.3的CDH5.14中启用Kerberos 》和《 如何在CDH6.0.0-beta1中启用Kerberos 》。本文Fayson主要介绍如何而在Redhat7.4的CDH5.15中启用Kerberos。 内容概述： 1.如何安装及配置KDC服务 2.如何通过CDH启用Kerberos 3.如何登录Kerberos并访问Hadoop相关服务 4.总结 测试环境： 1.操作系统：Redhat7.4 2.CDH5.15 3.采用root用户进行操作 2.KDC服务安装及配置 本文档中将KDC服务安装在Cloudera Manager Server所在服务器上（KDC服务可根据自己需要安装在其他服务器） 1.在Cloudera Manager服务器上安装KDC服务 [root@ip-

1、 hadoop高可用安装和原理详解 2、 hadoop2.7+spark2.2+zookeeper3.4.简单安装 3、 windows下通过idea连接hadoop和spark集群 4、 hadoop2.7之作业提交详解（上） 5、 hadoop2.7之作业提交详解（下） 6、 hadoop2.7作业提交详解之文件分片 7、 hadoop之hdfs命令详解 8、 hadoop之hdfs架构详解 9、 hadoop之mapreduce详解（基础篇） 10、 hadoop之mapreduce详解（进阶篇） 11、 hadoop之mapreduce详解（优化篇） 12、 hadoop之yarn详解（基础架构篇） 13、 hadoop之yarn详解（命令篇） 14、 hadoop之yarn详解（框架进阶篇） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4387530/blog/3390616

1.1 什么是Spark ​ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的 快速通用 的计算引擎。 ​ 一站式管理大数据的所有场景(批处理,流处理,sql) ​ spark不涉及到数据的存储,只做数据的计算 ​ Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点； ​ 但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 注意:spark框架不能替代Hadoop,只能替代MR,spark的存在完善了Hadoop的生态系统. ​ Spark是Scala编写，方便快速编程。 ​ 学习spark的三个网站 ​ 1) http://spark.apache.org/ ​ 2) https://databricks.com/spark/about ​ 3) https://github.com/apache/spark ​ 官网： http://spark.apache.org Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data

前言 一年一度的 数据库领域顶级会议VLDB 2019 于美国当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶召开。在本届大会上，阿里云数据库产品团队多篇论文入选Research Track和Industrial Track。 本文将对入围Industrial Track的论文《AnalyticDB: Realtime OLAP Database System at Alibaba Cloud》进行深度解读。 1、背景 随着数据量的快速增长，越来越多的企业迎来业务数据化时代，数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据。伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多，数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和变革： 1) 在线化和高可用、离线和在线的边界越来越模糊，一切数据皆服务化、一切分析皆在线化； 2) 高并发低延时，越来越多的数据系统直接服务终端客户，对系统的并发和处理延时提出了新的交互性挑战； 3) 混合负载，一套实时分析系统既要支持数据加工处理，又要支持高并发低延时的交互式查询； 4) 融合分析，随着对数据新的使用方式探索，需要解决结构化与非结构化数据融合场景下的数据检索和分析问题。 图1 阿里巴巴分析型数据库发展历史 阿里巴巴最初通过单节点Oracle进行准实时分析, 后来转到Oracle RAC。随着业务的飞速发展, 集中式的Shared Storage架构需要快速转向分布式