大数据平台建设方案详解 一、对大数据平台的需求 在当前信息化时代，企业和组织面临着海量数据处理的挑战。为了有效地管理和利用这些数据，构建一个高效、可靠的大数据平台变得至关重要。大数据平台可以帮助企业实现数据的采集、存储、处理、分析及展示等功能，从而为企业决策提供支持。 二、大数据平台方案介绍 本方案提供一种全面的大数据平台建设方法，以满足企业对大数据处理的各种需求。主要分为以下几个方面：1. 总体架构：采用先进的架构设计原则，确保系统的稳定性和扩展性。2. 数据资源：涵盖数据仓库中的各类数据及数据服务，确保数据的全面性。3. 数据管理：实施严格的管理制度，保障数据的准确性、高效性和易用性。4. 数据应用：开发多种应用系统，实现数据的价值最大化。 三、大数据平台技术支撑 详细介绍了大数据平台的技术支撑体系，包括数据模型设计、数据抽取加工、运行监控及数据治理等方面。1. 数据模型设计- 分层设计：通过合理的分层设计，实现数据的有效管理和利用。- 源数据设计：确保能够准确地获取增量数据。- 准备区设计：作为技术缓冲区，负责数据的抽取、清洗及格式转换。- 贴源层设计：保持数据与源数据一致性的同时进行必要的清洗和转换。- 面向主题的设计：分为面向管理、分析及应用三个层次，实现数据的有效组织和利用。2. 数据抽取加工- 增量框架：基于精确增量的抽取与加工，提高效率和准确性。- 完善的清洗与比对：增强数据质量控制能力，确保数据加工的完整性和正确性。3. 运行监控- 可视化调度：基于数据血缘关系实现动态可视化调度。- 调度资源管理：提供灵活的资源配置功能，优化调度性能。4. 数据治理- 数据资产管理：建立全面的数据资源目录，方便用户快速了解数据资产。- 数据质量管理：实施事中管理和事后管理相结合的数据质量控制策略。 四、数据业务化封装 业务数据模型：从业务人员的角度出发，设计符合业务需求的数据模型，同时便于进行数据标准化和质量管理。 五、总结 通过以上详细介绍可以看出，构建一个高效的大数据平台需要综合考虑总体架构设计、数据管理和数据应用等多个方面。

《Hadoop权威指南中文版》是由Apache Hadoop项目的主要开发者之一汤姆·怀特（Tom White）所著，并由曾大聃和周傲英翻译成中文。本书深入解析了大数据处理框架Hadoop的核心组件和功能，适合不同层次的读者。Hadoop作为一款开源大数据处理框架，通过其强大的数据存储和计算能力，为数据处理提供了优越的解决方案。 1. Hadoop的历史与背景 了解Hadoop的起源及其如何成为大数据领域的重要工具。Hadoop最初作为Google MapReduce的开源实现，随着发展成为了一个完整的大数据生态系统。 2. Hadoop生态系统组件 Hadoop的核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce模型。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器和Zookeeper等组件，使得Hadoop能够高效管理大规模数据的存储与计算。 3. HDFS原理与实践 HDFS是Hadoop的分布式文件系统，具有高容错性和扩展性。掌握HDFS的存储原理和数据访问方式，是学习Hadoop的关键。 4. MapReduce编程模型 MapReduce是Hadoop的核心编程模型，它支持开发者并行处理海量数据。通过学习MapReduce的编程接口和设计方法，可以高效开发大数据处理任务。 5. YARN资源管理 YARN负责Hadoop集群的资源分配与任务调度，理解YARN的调度策略有助于优化集群性能。 6. Hadoop生态系统其他组件 除了核心组件，Hadoop还包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume和Oozie等，涵盖数据仓库、流处理和NoSQL数据库等功能。 7. Hadoop的安装与配置 深入学习Hadoop的安装与配置，为搭建稳定的Hadoop环境打下基础。

Hadoop是一个开源的框架，允许通过简单的编程模型来存储和处理大数据。它主要用于构建在计算机集群上运行的应用程序，使用了简单的机器，使数据存储具有高吞吐量，同时允许用户快速检索和分析数据。Hadoop的完全分布式集群配置通常需要至少3台计算机来搭建，与伪分布式（只有一个节点）不同，完全分布式可以在多台机器上进行任务的并行处理，这样可以提高效率。在搭建完全分布式集群时，需要进行IP映射配置、时间同步、Hadoop安装包清理、NTP服务配置和免密登录设置等步骤。在Hadoop的HA配置中，关键是保证NameNode的高可用性。通过使用ZooKeeper Failover Controller (ZKFC)、JournalNode和ZooKeeper来实现HDFS的高可用性，集群可以自动处理主NameNode故障，从而保证系统的可用性和容错能力。

数据中心的规模经济性在3G时代的云计算背景下逐渐成为关注焦点。作为云计算的核心组成部分，数据中心的成本效益随着规模扩大显著提升。以下是中型数据中心与特大型数据中心的成本对比，揭示了规模效应的具体表现： 网络成本：中型数据中心每Mb/秒/月的成本为$95，而特大型数据中心仅为$13，成本比率达到7.1，显示出特大型数据中心在网络成本上的巨大优势。 存储成本：中型数据中心每GB/月的成本为$2.20，特大型数据中心降至$0.40，成本比率高达5.7，体现了存储规模效应。 管理效率：中型数据中心每位管理员可管理140个服务器，而在特大型数据中心，这一数字提升至1000个服务器以上，管理效率提升7.1倍，不仅降低了人力成本，也大幅提高了整体运营的效率和稳定性。 云计算的定义与技术背景云计算是一种商业计算模型，通过分布式和并行计算概念，提供计算能力、存储空间及软件服务。云计算依赖虚拟化技术，如虚拟机和容器，以实现硬件资源的有效分割和分配，同时包括效用计算（Utility Computing）、IaaS、PaaS和SaaS等多种服务模式，支持用户按需获取资源和服务。 云计算的特点与服务类型云计算具备超大规模、高可靠性、通用性和高可扩展性等特点，满足按需服务的需求。云计算的低成本特性吸引了大量用户，无需昂贵的硬件投资，仅需按实际资源使用量付费。 云计算服务分为三类：1. IaaS：提供基础设施服务，如计算、存储和网络资源；2. PaaS：提供开发、测试和部署的平台；3. SaaS：直接向用户提供软件服务。

Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上，它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台，但是，许多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作不适合MapReduce，例如机器学习。Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。

《Hadoop权威指南》第三版是一部关于大数据处理和分布式计算的经典之作，专为对Hadoop有兴趣的读者提供深入理解和实践操作的指导。书中详细介绍了Hadoop生态系统的核心组件及其工作原理，帮助读者掌握如何在大规模数据集上进行高效的数据处理。 核心模块：HDFS与MapReduce Hadoop是一个开源框架，由Doug Cutting创建，用于存储和处理海量数据，设计思想源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）论文。Hadoop主要由两个部分组成：1. HDFS（分布式文件系统）：提供了高容错性和可扩展性。2. MapReduce：一种编程模型，专门处理和生成大型数据集。 知识点详解 HDFS基础：了解HDFS的设计原则、架构，命名节点（Namenode）和数据节点（Datanode）的角色，数据的冗余和容错机制。 MapReduce：掌握MapReduce的工作流程，分为Mapper和Reducer阶段，以及Combiner和Partitioner的使用。包括如何编写MapReduce程序并提供实例演示。 Hadoop集群配置：学习Hadoop集群的设置与管理，包括硬件选择、网络规划、安全策略与资源调度等。 Hadoop生态系统扩展：介绍YARN（资源管理器），替代了原来的JobTracker，扩展到包括HBase、Hive、Pig等工具。 数据输入与输出：理解TextInputFormat和SequenceFile等输入格式的使用，输出格式的处理及自定义。 故障检测与恢复：监控Hadoop集群的健康状态，如何应对节点故障与数据丢失问题。 优化技巧：优化MapReduce作业、HDFS配置，并通过Hadoop命令行工具进行管理与维护。 高级主题：更深入探讨Hadoop与大数据领域的前沿技术。

标题中的Ambari+HDP-UTILS.rar表明这是一份与Apache Ambari、Hortonworks Data Platform (HDP)以及HDP-UTILS相关的压缩包资源。这些组件在大数据处理和管理领域具有重要作用，主要用于简化Hadoop生态系统的部署、管理和监控。 Apache Ambari是一个开源项目，提供基于Web的用户界面，使管理员可以轻松地安装、配置、管理和监视Hadoop集群。Ambari-2.7.5可能包含改进和修复，提升了用户体验和稳定性。 HDP（Hortonworks Data Platform）是一个企业级大数据平台，集成了Hadoop、Hive、HBase、Zookeeper等开源项目，为用户提供统一、可扩展的数据处理环境。HDP-GPL-2.6.4.0是HDP的一个版本，包含更新和优化，提高性能和安全性。 HDP-UTILS是HDP的一部分，包含实用工具支持HDP的安装和管理，适用于CentOS 7操作系统。压缩包中的三个文件分别是Ambari源码、HDP的RPM包和HDP-UTILS的tarball： apache-ambari-2.7.5-src.tar.gz：Ambari源码，适合开发者定制和二次开发。 HDP-GPL-2.6.4.0-centos7-rpm.tar.gz：HDP组件的RPM包，方便在CentOS 7系统上安装。 HDP-UTILS-1.1.0.22-centos7.tar.gz：适用于CentOS 7的HDP实用工具。

Download hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar and place it directly into Eclipse's plugin directory.

在大数据领域中，Hadoop 是一个非常重要的分布式系统基础架构。档《干货-零基础安装Hadoop开发环境.pdf》主要讲述的是如何在没有任何基础的情况下安装 Hadoop 2.6版本，对于新手来说，这是一篇非常实用的指导文档。文档开篇就提到了 Hadoop学习 中的一大难点——安装问题。新手在面对Linux环境不够熟悉的情况下，加上互联网上纷繁复杂的安装教程，很容易在安装过程中遇到各种困难，这些困难往往会打击他们的学习热情。为了解决这一问题，文档提供了详细的步骤和说明，帮助新手一步步搭建起自己的 Hadoop开发环境。 安装Hadoop的具体步骤 下载安装 首先需要从 Hadoop官方网站 下载对应版本的安装包，本例中下载的是 hadoop-2.6.0.tar.gz。 使用 tar命令 将下载的文件进行解压。 为了方便后续操作，需要在指定目录下创建多个用于存放数据的临时文件夹。 配置环境变量 在 /etc/profile 文件中添加 Hadoop的环境变量，主要包括 HADOOP_HOME（Hadoop安装目录）以及将 Hadoop的bin目录 添加到 PATH 变量中，确保可以在任何位置通过命令行调用 Hadoop 命令。 使用 source 命令使环境变量的更改立即生效。 配置Hadoop环境 修改 hadoop-env.sh 文件，设置 JAVA_HOME 变量，指定 JDK 的安装路径。 在 core-site.xml 文件中配置 Hadoop核心设置，包括指定文件系统的默认名称和端口，以及对 I/O 缓冲区大小进行设置。 hdfs-site.xml 文件中包含 HDFS的配置信息，如设置 Hadoop 的副本数、namenode 和 datanode 的存储路径以及 WebHDFS 的启用状态等。 配置环境变量与配置文件的重要性 在详细介绍了 Hadoop安装的步骤 之后，文档还强调了 配置环境变量 和配置文件的重要性，这包括环境变量的设置，以及几个关键的 XML 配置文件的配置方法。其中，hadoop-env.sh 文件用于指定 JDK 的路径，core-site.xml 用于配置 Hadoop 的运行参数，hdfs-site.xml 则用于指定 HDFS 的运行参数，如数据的副本数量和命名空间的存储位置。通过以上步骤，即使是没有基础的新手也可以完成 Hadoop的安装。文档的内容贴近实际操作，不仅涵盖了安装过程中的关键步骤，还提供了一些实用的技巧。

Hadoop是由Apache Lucene创始人Doug Cutting创建的。Lucene是一个应用广泛的文本搜索系统库，而Hadoop起源于开源的网络搜索引擎Apache Nutch。它最初作为Lucene项目的一个重要核心组成部分。内容：Hadoop 2.6.5的源代码，适用于进一步的开发与学习。