CDH大数据哪个国家（大数据cda）

今天给各位分享CDH大数据哪个国家的知识，其中也会对大数据cda进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、大数据Hadoop版本介绍2、HDFS 为何在大数据领域经久不衰？3、大数据分析平台哪个好？4、cdh和fusioninsight的区别5、技术选型 - OLAP大数据技术哪家强？6、中国大数据产业特征包括哪些内容？

大数据Hadoop版本介绍

你知道大数据Hadoop版本介绍，1.0版本和2.0对比有哪些缺点？

Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版，社区版是指由Apache软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本，例如比较著名的有Cloudera公司的CDH版本。

为了方便学习，本书采用开源社区版，而Hadoop自诞生以来，主要分为Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列的多个版本。由于目前市场上最主流的是Hadoop2.x版本，因此，本书只针对Hadoop2.x版本进行相关介绍。

Hadoop2.x版本指的是第2代Hadoop，它是从Hadoop1.x发展而来的，并且相对于Hadoop1.x来说，有很多改进。下面我们从Hadoop1.x到Hadoop2.x发展的角度，对两版本进行讲解，如图1所示。

通过图1可以看出，Hadoop1.0内核主要由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce两个系统组成，而Hadoop2.x版本主要新增了资源管理框架Yarn以及其他工作机制的改变。

在Hadoop1.x版本中，HDFS与MapReduce结构如图2和3所示。

从图3可以看出MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，其中，MapReduce的主节点JobTracker只有一个，从节点TaskTracker有很多个，JobTracker与TaskTracker在MapReduce中的角色就像是项目经理与开发人员的关系，而JobTracker负责接收用户提交的计算任务、将计算任务分配给TaskTracker执行、跟踪，JobTracker同时监控TaskTracker的任务执行状况等。当然，TaskTracker只负责执行JobTracker分配的计算任务，正是由于这种机制，Hadoop1.x架构中的HDFS和MapReduce存在以下缺陷：

（1）HDFS中的NameNode、SecondaryNode单点故障，风险是比较大的。其次，NameNode内存受限不好扩展，因为Hadoop1.x版本中的HDFS只有一个NameNode，并且要管理所有的DataNode。

（2）MapReduce中的JobTracker职责过多，访问压力太大，会影响系统稳定。除此之外，MapReduce难以支持除自身以外的框架，扩展性较低的不足。

Hadoop2.x版本为克服Hadoop1.x中的不足，对其架构进行了以下改进：

（1）Hadoop2.x可以同时启动多个NameNode，其中一个处于工作（Active）状态，另一个处于随时待命（Standby）状态，这种机制被称为Hadoop HA（Hadoop高可用），这样当一个NameNode所在的服务器宕机时，可以在数据不丢失的情况下，自动切换到另一个NameNode持续提供服务。

（2）Hadoop2.x将JobTracker中的资源管理和作业控制分开，分别由ResourceManager（负责所有应用程序的资源分配）和ApplicationMaster（负责管理一个应用程序）实现，即引入了资源管理框架Yarn，它是一个通用的资源管理框架，可以为各类应用程序进行资源管理和调度，不仅限于MapReduce一种框架，也可以为其他框架使用，如Tez、Spark、Storm，这种设计不仅能够增强不同计算模型和各种应用之间的交互，使集群资源得到高效利用，而且能更好地与企业中已经存在的计算结构集成在一起。

（3）Hadoop2.x中的MapReduce是运行在Yarn上的离线处理框架，它的运行环境不再由JobTracker和TaskTracker等服务组成，而是变成通用资源管理Yarn和作业控制进程ApplicationMaster，从而使MapReduce在速度上和可用性上都有很大的提高。

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大数据教程Hadoop

HDFS 为何在大数据领域经久不衰？

大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。

HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。 HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术 。

HDFS是如何实现大数据高速、可靠的存储和访问的呢？

Hadoop分布式文件系统HDFS的设计目标是管理数以千计的服务器、数以万计的磁盘，将大规模的服务器计算资源当作一个单一存储系统进行管理，对应用程序提供数以PB计的存储容量，让应用程序像使用普通文件系统一样存储大规模的文件数据。

文件以多副本的方式进行存储：

缺点：

优点：

HDFS的大容量存储和高速访问的实现。

RAID将数据分片后，在多块磁盘上并发进行读写访问，提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据冗余校验提高了数据可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢数据。将RAID的设计理念扩大到整个分布式服务器集群，就产生了分布式文件系统，这便是Hadoop分布式文件系统的核心原理。

和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写的思路一样，HDFS是在一个大规模分布式服务器集群上，对数据分片后进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可部署在一个大的服务器集群，集群中所有服务器的磁盘都可供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级。

HDFS是主从架构。一个HDFS集群会有一个NameNode（命名节点，简称NN），作为主服务器（master server）。

HDFS公开了文件系统名称空间，允许用户将数据存储在文件中，就好比我们平时使用os中的文件系统一样，用户无需关心底层是如何存储数据的。 在底层，一个文件会被分成一或多个数据块，这些数据库块会被存储在一组数据节点中。在CDH中数据块的默认128M。 在NameNode，可执行文件系统的命名空间操作，如打开，关闭，重命名文件等。这也决定了数据块到数据节点的映射。

HDFS被设计为可运行在普通的廉价机器上，而这些机器通常运行着一个Linux操作系统。一个典型的HDFS集群部署会有一个专门的机器只能运行 NameNode ，而其他集群中的机器各自运行一个 DataNode 实例。虽然一台机器上也可以运行多个节点，但不推荐。

负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储一部分Block，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。

应用程序客户端（Client）可并行访问这些Block，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大提高访问速度。

HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几PB~数百PB。

负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，即文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息，类似os中的文件分配表（FAT）。

HDFS为保证数据高可用，会将一个Block复制为多份（默认3份），并将多份相同的Block存储在不同服务器，甚至不同机架。当有磁盘损坏或某个DataNode服务器宕机，甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找其备份Block访问。

HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认每个数据块有三个副本，每个副本都存放在不同机器，而且每一个副本都有自己唯一的编号：

文件/users/sameerp/data/part-0的复制备份数设为2，存储的BlockID分别为1、3：

上述任一台服务器宕机后，每个数据块都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。

和RAID一样，数据分成若干Block后，存储到不同服务器，实现数据大容量存储，并且不同分片的数据能并行进行读/写操作，实现数据的高速访问。

副本存放：NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本的过程，该过程的策略是在可靠性和读写带宽间权衡。

《Hadoop权威指南》中的默认方式：

Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS，分布式文件存储是分布式计算的基础。

这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，但大数据存储的王者依然是HDFS。

磁盘介质在存储过程中受环境或者老化影响，其存储的数据可能会出现错乱。

HDFS对存储在DataNode上的数据块，计算并存储校验和（CheckSum）。在读数据时，重新计算读取出来的数据的校验和，校验不正确就抛异常，应用程序捕获异常后就到其他DataNode上读取备份数据。

DataNode监测到本机的某块磁盘损坏，就将该块磁盘上存储的所有BlockID报告给NameNode，NameNode检查这些数据块还在哪些DataNode上有备份，通知相应的DataNode服务器将对应的数据块复制到其他服务器上，以保证数据块的备份数满足要求。

DataNode会通过心跳和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳，NameNode就会认为这个DataNode已经宕机失效，立即查找这个DataNode上存储的数据块有哪些，以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目，即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。

NameNode是整个HDFS的核心，记录着HDFS文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode，如果NameNode故障，整个HDFS系统集群都无法使用；如果NameNode上记录的数据丢失，整个集群所有DataNode存储的数据也就没用了。

所以，NameNode高可用容错能力非常重要。NameNode采用主从热备的方式提供高可用服务：

集群部署两台NameNode服务器：

两台服务器通过Zk选举，主要是通过争夺znode锁资源，决定谁是主服务器。而DataNode则会向两个NameNode同时发送心跳数据，但是只有主NameNode才能向DataNode返回控制信息。

正常运行期，主从NameNode之间通过一个共享存储系统shared edits来同步文件系统的元数据信息。当主NameNode服务器宕机，从NameNode会通过ZooKeeper升级成为主服务器，并保证HDFS集群的元数据信息，也就是文件分配表信息完整一致。

软件系统，性能差点，用户也许可接受；使用体验差，也许也能忍受。但若可用性差，经常出故障不可用，就麻烦了；如果出现重要数据丢失，那开发摊上大事。

而分布式系统可能出故障地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电，所有这些都可能会引起软件系统的不可用，甚至数据永久丢失。

所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能的故障情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。

## 6 保证系统可用性的策略

任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相进行备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用。

当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，这也就是 失效转移 。失效转移你应该注意的是失效的鉴定，像NameNode这样主从服务器管理同一份数据的场景，如果从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起对DataNode发送指令，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这也是这类场景选举主服务器时，引入ZooKeeper的原因。ZooKeeper的工作原理，我将会在后面专门分析。

当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽，系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即进行 限流 ；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即进行 降级 。限流是互联网应用的常备功能，因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，你根本无法预料，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能，比如商品评价功能。

HDFS是如何通过大规模分布式服务器集群实现数据的大容量、高速、可靠存储、访问的。

1.文件数据以数据块的方式进行切分，数据块可以存储在集群任意DataNode服务器上，所以HDFS存储的文件可以非常大，一个文件理论上可以占据整个HDFS服务器集群上的所有磁盘，实现了大容量存储。

2.HDFS一般的访问模式是通过MapReduce程序在计算时读取，MapReduce对输入数据进行分片读取，通常一个分片就是一个数据块，每个数据块分配一个计算进程，这样就可以同时启动很多进程对一个HDFS文件的多个数据块进行并发访问，从而实现数据的高速访问。关于MapReduce的具体处理过程，我们会在专栏后面详细讨论。

3.DataNode存储的数据块会进行复制，使每个数据块在集群里有多个备份，保证了数据的可靠性，并通过一系列的故障容错手段实现HDFS系统中主要组件的高可用，进而保证数据和整个系统的高可用。

大数据分析平台哪个好？

大数据分析平台有很多，好的有以下几个：

1、思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告

2、Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

3、Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

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cdh和fusioninsight的区别

华为fusioninsight FusionInsight是完全开放的大数据平台，可运行在任意标准的x86服务器上，无需任何专用的硬件或存储，并针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护系统和全量数据建...

技术选型 - OLAP大数据技术哪家强？

Lambda架构的核心理念是“流批一体化”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实不关心底层是如何运行的，批处理也好，流式处理也罢，能按照统一的模型返回结果就可以了，这就是Lambda架构诞生的原因。现在很多应用，例如Spark和Flink，都支持这种结构，也就是数据进入平台后，可以选择批处理运行，也可以选择流式处理运行，但不管怎样，一致性都是相同的。

Kylin

Kylin的主要特点是预计算，提前计算好各个cube，这样的优点是查询快速，秒级延迟；缺点也非常明显，灵活性不足，无法做一些 探索 式的，关联性的数据分析。

适合的场景也是比较固定的，场景清晰的地方。

ClickHouse

Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。

Clickhouse最大的特点首先是快 ，为了快采用了列式储存，列式储存更好的支持压缩，压缩后的数据传输量变小，所以更快；同时支持分片，支持分布式执行，支持SQL。

ClickHouse很轻量级，支持数据压缩和最终数据一致性，其数据量级在PB级别。

另外Clickhouse不是为关联分析而生，所以多表关联支持的不太好。

同样Clickhouse不能修改或者删除数据，仅能用于批量删除或修改。没有完整的事务支持，不支持二级索引等等，缺点也非常明显。

与Kylin相比ClickHouse更加的灵活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并发，也就是不能很多访问同时在线。

总之ClickHouse用于在线数据分析，支持功能简单。CPU 利用率高，速度极快。最好的场景用于行为统计分析。

Hive

Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。

主要功能是可以将sql语句转换为相对应的MapReduce任务进行运行，这样可能处理海量的数据批量，

Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛。

当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况。 但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品。

Presto

Presto极大的改进了Hive的查询速度，而且Presto 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询，支持包括复杂查询、聚合、连接等等。

Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。

Presto由于是基于内存的，缺点可能是多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。

另外Presto不支持OLTP的场景，所以不要把Presto当做数据库来使用。

Presto相比ClickHouse优点主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能简单，场景支持单一，Presto支持复杂的查询，应用范围更广。

Impala

Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。

Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。

Impala 的缺点也很明显，首先严重依赖Hive，而且稳定性也稍差，元数据需要单独的mysql/pgsql来存储，对数据源的支持比较少，很多nosql是不支持的。但是，估计是cloudera的国内市场推广做的不错，Impala在国内的市场不错。

SparkSQL

SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成，可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。

SparkSQL后续不再受限于Hive，只是兼容Hive。

SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。

支持访问各式各样的数据源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC。

Drill

Drill好像国内使用的很少，根据定义，Drill是一个低延迟的分布式海量数据交互式查询引擎，支持多种数据源，包括hadoop，NoSQL存储等等。

除了支持多种的数据源，Drill跟BI工具集成比较好。

Druid

Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。

Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。

Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。

目前 Druid 的去重都是非精确的，Druid 适合处理星型模型的数据，不支持关联操作。也不支持数据的更新。

Druid最大的优点还是支持实时与查询功能，解约了很多开发工作。

Kudu

kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。

数据格式在parquet基础上做了些修改，支持二级索引，更像一个列式存储，而不是HBase schema-free的kv方式。

kudu也是cloudera主导的项目，跟Impala结合比较好，通过impala可以支持update操作。

kudu相对于原有parquet和ORC格式主要还是做增量更新的。

Hbase

Hbase使用的很广,更多的是作为一个KV数据库来使用，查询的速度很快。

Hawq

Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。

除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。HAWQ全面兼容 SQL 标准，还可用 SQL 完成简单的数据挖掘和机器学习。无论是功能特性，还是性能表现，HAWQ 都比较适用于构建 Hadoop 分析型数据仓库应用。

中国大数据产业特征包括哪些内容？

以公有制为主体、多种所有。

当前，数字经济作为继农业经济、工业经济之后的新经济形态的出现，以及互联网的快速发展，不断为我们的生活生产提供了便利的连接方式，也带来了丰富的数据资源。

作为前沿高新技术的大数据、物联网则正在驱动智能化发展和智能时代的来临。新一代人工智能的兴起和发展，将使人类步入智能时代。人工智能核心的要素包括数据、算法和芯片。大数据驱动知识学习人机协同，增强智能群体集成、智能自主制造系统成为人工智能的发展重点。大数据物联网等技术的发展正在驱动信息技术产业格局发生重大的改变，同时也为我国提供了难得的赶超机遇。

在今天的“山西阳泉大数据及智能物联网产业发展大会”上，工信部信软司副司长李冠宇表示，在国家政策的推动和各界的共同努力下，我国的大数据产业发展迅速，呈现出五大特点：

我国大数据产业发展迅猛 呈现五大特点

一是顶层设计不断加强，政策机制日益健全。发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

第二方面是关键的技术领域不断取得突破，创新能力显著增强。大数据的软硬件自主研发的实力快速提升一大批大数据的技术和平台处理能力也开始跻身世界的前列。

三是行业应用逐渐深入，对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化，大大改善了人们的生产生活方式。

四是区域布局持续优化，产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区，开展大数据方面的实践探索，形成了一批集聚发展区。

第五是产业发展环境日益完善。大数据的基础设施法律法规标准体系安全保障能力，包括产业生态人才队伍都在不断的加强。

总体来说，我国大数据产业正在步入快速发展时期，为提升政府治理能力，优化公共民生服务促进经济转型和创新发展作出了积极贡献，成为推动经济社会发展的新动能。

李冠宇指出，工信部认真贯彻党中央国务院的决策部署，为着力推动大数据产业发展，今年年初颁布了大数据产业发展规划。“2016到2020规划发布以后，统筹推进规划的宣贯，落实技术产品的研发标准的研制应用产业的生态建设等方面的工作。下一步，还将继续推动大数据物联网相关政策的落实，促进各领域的深刻应用和产业发展。”

关于CDH大数据哪个国家和大数据cda的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。