大数据之运维课件.pptx

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1、大数据运维郭现伟大数据知识图谱大数据运维知识图谱Hadoop简介Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自

2、动将失败的任务重新分配。低成本。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算MapReduce分布式计算框架分布式计算框架将复杂的数据集分发给不同的节点去操作，每个节点会周期性的返回它所完成的工作和最新的状态Hadoop分布式计算流程Hive简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以

3、通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。

4、Hive使用场景Hive构建在基于静态批处理的Hadoop之上，Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive在几百MB的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。Hive并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive查询操作过程严格遵守HadoopMapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上，Hadoop监控作业执行过程，然后返

5、回作业执行结果给用户。Hive并非为联机事务处理而设计，Hive并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。Hive设计特征Hive是一种底层封装了Hadoop的数据仓库处理工具，使用类SQL的HiveQL语言实现数据查询，所有Hive的数据都存储在Hadoop兼容的文件系统（例如，AmazonS3、HDFS）中。Hive在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下，因此，Hive不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加

6、载的时候确定的。Hive的设计特点如下。●支持索引，加快数据查询。●不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase中的文件。●将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。●可以直接使用存储在Hadoop文件系统中的数据。●内置大量用户函数UDF来操作时间、字符串和其他的数据挖掘工具，支持用户扩展UDF函数来完成内置函数无法实现的操作。●类SQL的查询方式，将SQL查询转换为MapReduce的job在Hadoop集群上执行。Hive体系结构用户接口用户接口主要有三个：CLI，Client和WUI。元数据存储H

7、ive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后由MapReduce调用执行。HadoopHive的数据存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完成（包含*的查询，比如select*fromtbl不会生成MapReduce任务）。Hive数据模型内部表(T

8、able)Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，存储位置通过hive-site.xml${hive.metastore.warehouse.dir}配置指定外部表(Exte