背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个…

转载自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843015.html 背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分…

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个…

1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份,同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份.这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快:同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据.为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本.如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.如果一个HDFS集群跨越多个数据中…

Hadoop机架感知 1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份, 同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份. 这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快: 同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据. 为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本. 如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.…

Hadoop作为大数据处理的典型平台,在海量数据处理过程中,其主要限制因素是节点之间的数据传输速率.因为集群的带宽有限,而有限的带宽资源却承担着大量的刚性带宽需求,例如Shuffle阶段的数据传输不可避免,所以如何优化带宽资源的占用是一个值得思考的问题.仔细思考下,Hadoop数据传输的需求主要表现在几个方面: Map阶段的数据传输:Map阶段的非本地化任务需要远程拷贝数据块,然而这种带宽消耗在一定程度上不是必要的,如果数据能做到很高程度的本地化可以减少这个阶段的数据传输带来的带宽消耗. Shu…

机架感知脚本 使用python3编写机架感知脚本,报存到topology.py,给予执行权限 import sys import os DEFAULT_RACK="/default-rack" HADOOP_CONF_DIR = os.environ['HADOOP_CONF_DIR'] FILE="topology.data" host_rack={} for line in open(os.path.join(HADOOP_CONF_DIR, FILE)): (…

hadoop网络拓扑结构在整个系统中具有很重要的作用,它会影响DataNode的启动(注册).MapTask的分配等等.了解网络拓扑对了解整个hadoop的运行会有很大帮助. 首先通过下面两个图来了解与网络拓扑有关的类. NetworkTopology用来表示hadoop集群的网络拓扑结构.hadoop将整个网络拓扑组织成树的结构(可以参考这篇文章https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12345251/Rack_aware_HDFS_p…

client 向 Active NN 发送写请求时,NN为这些数据分配DN地址,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响.一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价,是否有较优的方案来解决这个问题呢? 目录: 常用策略 机架配置 分配原理 常用策略: hdfs 在缺省配置下副本数是3个,通常的策略是: 第一个副本放在和C…

hadoop中声明是有机架感知的功能,能够提高hadoop的性能.平时我们使用的hadoop集群,实际上是从来没有使用上这个功能的. hadoop中所说的 机架感知的实现实际上这样的: hadoop启动时会检查hadoop-default.xml和hadoop-site.xml中的一个配置选项:topology.script.file.name,如果这个选项不为空,hadoop就会认 为这是一个可运行脚本,于是在每检测到一个slave连接上jobtracker时就会把这个slave的IP地址作为…