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一.引言: 在一次和同事的讨论中遇到一个这样的问题:有一个hadoop集群,在hbase的put数据出现瓶颈,他们想要把datanode上的磁盘做成RAID 0(比如10块磁盘做成一个RAID 0),我当时就说这样的做法不太好,但是没有给出充足的理由不好反驳,只是说官方建议每块磁盘做成单独的RAID 0.今天有机会看到<Hadoop 指南>上正好有一块写到hadoop使用RAID的问题. 二.为何不使用RAID? 尽管建议采用RAID(Redundant Array of Independen…
Hadoop集群规范 硬盘选型 尽管建议采用RAID(Redundant Array of Independent Disk,即磁盘阵列)作为NameNode的存储器以保护元数据,但是若将RAID作为DataNode的存储设备则不会给HDFS带来益处.HDFS所提供的节点间数据复制技术已能满足数据备份需求,无需使用RAID的垄余机制. 此外,尽管RAID条带化技术(RAID 0)被广泛用于提升性能,但是其速度仍然比用在HDFS里的JBOD(Just a Bunch Of Disk)配置慢.JBO…
我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速…
本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 阅读目录 序 Hadoop 项目起源 优点 核心架构 开源实现 子项目 HDFS流程图 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 我是一个工作比较多年数的.net程序猿,最开始做过ERP,这几年一直做监控.应急行业.从产品的…
前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地…
RAID技术介绍 简介 RAID是一个我们经常能见到的名词.但却因为很少能在实际环境中体验,所以很难对其原理 能有很清楚的认识和掌握.本文将对RAID技术进行介绍和总结,以期能尽量阐明其概念. RAID全称为独立磁盘冗余阵列(Redundant Array of Independent Disks),基本思想就是把多个相对便宜的硬盘组合起来,成为一个硬盘阵列组,使性能达到甚至超过一个价格昂贵. 容量巨大的硬盘.RAID通常被用在服务器电脑上,使用完全相同的硬盘组成一个逻辑扇区,因此操作系统只会把…
涉及到一些关于硬件的东西,我也不是很懂,记录下来有待以后学习. Hadoop集群一般都是由小到大,刚开始可能只有4到6个节点,随着存储数据的增加,计算量的增大,内存需求的增加,集群慢慢变大. 比如按照数据存储量增大集群,每个星期数据存储3TB数据,HDFS的block备份数为3,则集群就需要9TB的磁盘,一般还要再预估25%buffer.如果一台机器的存储量为16*3T,则大概每个月往集群中增加1台机器. 如何进行硬件选择?一般Hadoop节点分成管理节点(master node)和工作节点(w…
  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴…
1. 场景: 现在人产生数据越来越快,机器则更快,所以需要另外的一种处理数据的方法.   硬盘容量增加,但是性能没跟上,解决办法是将数据分到多块硬盘,然后同时读取. 问题:     硬件问题 -- 复制数据  解决(RAID)     分析需要从不同的硬盘读取的数据:  MapReduce Hadoop:       1) 可靠的共享存储(分布式存储)      2) 抽象的分析接口(分布式分析) 2. 大数据    -- 可以理解为不能使用一台机器处理的数据 大数据的核心是样本 = 总体 特性…
企业机型配置: 选型标准:普通的,廉价的,标准的(容易替换的),工业化大规模生产的 CPU:支持多核CPU,如2个4核CPU 内存:16G以上,内存越大,常用数据都缓存在内存,提高速度 硬盘:不需RAID,也不需使用SCSI.SAS.SSD硬盘,只需普通SATA硬盘即可,只要容量足够. 网络:建议千兆网和高带宽交换机,hadoop对各节点服务器的数据通讯量极为重要.Infinband可以不用考虑.   网络拓扑设计: 使用局域网布署,尽量不使用低速率的跨数据中心连接. hadoop支持机架感知机…