使用Azure HDInsight处理大数据-2017

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这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战，并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。

SQL Azure 数据库为应用程序提供了一种灵活、可扩展的云数据存储解决方案。 本指南帮助熟悉 SQL Server 的开发人员和数据库管理员快速掌握 SQL Azure，内容涵盖从基础知识到高级功能的完整介绍，帮助您快速了解和使用微软云数据库服务。

本书描述了大数据技术的兴起以及Spark在整个大数据堆栈中的角色。它比较了Spark和Hadoop，并指出了Hadoop的一些缺点在Spark中得到了克服。本书主要关注Spark的深度架构以及我们对Spark RDD的理解，以及RDD如何补充大数据的不可变性，并通过惰性评估、可缓存和类型推断来解决这些问题。它还涉及到Spark的高级主题，从Scala的基础知识和核心Spark框架开始，探讨Spark数据框架、使用Mllib的机器学习、使用Graph X的图分析和使用Apache Kafka、AWS Kenisis和Azure Event Hub的实时处理。然后，它进一步探讨了使用PySpark和R的Spark。本书重点关注当前的大数据堆栈，检查与当前大数据工具的互动，其中Spark是所有类型数据的核心处理层。本书适用于从事数据工程和科学的工程师和科学家。

在IT行业中，Hadoop作为一个重要的分布式计算框架，在大数据处理领域占据核心地位。版本3.1.1于2018年发布，包含多项改进和修复，提供稳定高效的服务。Hadoop核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS设计为在大规模集群中运行，保证数据完整性和可用性。MapReduce则将大数据集分割并在集群中并行处理，适用于批处理。引入的YARN作为资源管理系统，提升了系统效率。压缩包中包含Hadoop安装所需的源代码、配置文件和文档。安装步骤包括设置环境变量、配置文件修改和服务管理。学习Hadoop需了解HDFS命名空间、数据复制机制及MapReduce工作原理和任务管理。

Windows Azure的关键优势之一是通过动态适应需求变化来实现弹性扩展。单个SQL Azure数据库在大小和事务吞吐量方面有限。为了增加容量，必须将数据分区到多个SQL Azure数据库中。要释放容量，必须将多个SQL Azure数据库合并为一个。这种方法被称为数据库分片。SQL Azure Federations是SQL Azure数据库的一个集成功能，显著简化了数据库分片的实现。

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脚本的核心功能包括日志记录功能，通过定义log函数记录执行过程中的关键信息到日志文件。使用spark-submit命令提交名为com.example.BigDataProcessor的Spark应用程序类。确保所有依赖已包含在/path/to/bigdata-processor-jar-with-dependencies.jar中。错误处理机制检查spark-submit命令的退出状态，若状态码为0表示任务成功。详细使用说明：保存脚本至大数据工作目录，并设置执行权限（chmod +x BigDataProcessing.sh）。修改WORK_DIR、LOG_DIR、INPUT_FILE和OUTPUT_FILE变量指向实际路径。确认Spark环境正确配置，并可在脚本执行环境中使用spark-submit命令。运行脚本（./BigDataProcessing.sh）。