High Performance Spatial-Temporal Trajectory Analysis with Spark

在提供的知识库资料中并没有直接涉及2016年Hadoop Summit上YongHua (Henry) Zeng关于大数据的具体演讲或内容。不过，可以提供一些与Oracle数据采集至DataHub相关的技术信息，以及如何在DataWorks上绑定和自定义配置自建Hadoop集群的步骤，这些内容可能与大数据处理和Hadoop生态系统相关，间接关联到Hadoop Summit讨论的主题。

Oracle数据采集到DataHub的模式选择：

目前推荐使用基于Oracle GoldenGate for Big Data的模式写入DataHub。此模式相较于Oracle GoldenGate Application Adapters支持更广泛的目标端进程（使用Replicat而非Extract），并且兼容性更好，支持Oracle 19c及以下所有版本。此外，Big Data模式保持与Oracle更新同步，拥有更稳定的性能和持续的技术支持，而Adapter模式已不再更新且存在未解决的BUG。

Oracle与DataHub数据类型映射：

• 字符类型 (char, varchar, varchar2) 映射为DataHub中的STRING类型。
• 数值类型 (number) 根据其表示整数或浮点数，分别映射为BIGINT、DOUBLE或DECIMAL。
• 日期时间类型 (date, timestamp) 若DataHub字段为TIMESTAMP，则自动转换为微秒时间戳；若需要字符串格式可映射为STRING。
• 二进制类型 (raw) 会自动进行BASE64编码后存储为STRING。

在DataWorks上绑定并自定义自建Hadoop集群：

1. 准备条件：确保拥有运行中的自建Hadoop集群、开通DataWorks服务并创建工作空间与Serverless资源组，同时具备OSS访问能力以存储自定义安装包。

2. 集群绑定：通过DataWorks控制台的数据开发界面，根据指引绑定自建Hadoop集群。

3. 自定义环境构建：

   • 上传组件包：将自建集群中提取的Hadoop和Spark等组件安装包上传至OSS。
   • 创建自定义镜像：在DataWorks镜像管理中创建新镜像，指定安装脚本从OSS下载并配置所需组件。
   • 发布测试镜像：完成配置后发布镜像，并进行测试确保配置正确无误。

4. 任务运行配置：

   • 在新建或编辑CDH节点时，无论是新版Data Studio还是旧版DataStudio，均需在调试与调度配置中选择之前发布的自定义镜像以及对应的Serverless资源组，以确保任务在自定义环境中执行。

以上信息展示了如何高效地集成Oracle数据源至阿里云DataHub，以及如何在DataWorks平台上灵活配置自建Hadoop集群，优化大数据处理流程。