Hadoop详解(08) - Hadoop企业优化方案.docx MapReduce优化 MapReduce 跑的慢的原因 计算机性能:CPU.内存.磁盘健康.网络 I/O 操作优化 (1)数据倾斜 (2)Map和Reduce的Task数设置不合理 (3)Map运行时间太长,导致Reduce等待过久 (4)小文件过多 (5)大量的不可切片的超大压缩文件 (6)Spill次数过多 (7)Merge次数过多等. MapReduce优化方法 MapReduce优化方法主要可以从六个方面考虑:数据输入.…

Hadoop详解(09) - Hadoop新特性 Hadoop2.x新特性 远程主机之间的文件复制 scp实现两个远程主机之间的文件复制 推 push:scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt 拉 pull:scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt 是通过本地主机: 通过本地主机中转实现两个远程主机的文件复制:如果在两个远程主机之间ssh没有配置的情况下可以…

Hadoop详解(03)-Hadoop编译源码-了解 准备工作 CentOS联网 配置CentOS能连接外网.Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的 jar包准备(hadoop源码.JDK8.maven.ant .protobuf) (1)hadoop-3.1.3-src.tar.gz (2)jdk-8u212-linux-x64.tar.gz (3)apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz (4)protobuf-2.5.0.tar.gz(序列化的框架…

Hadoop详解(10) - Hadoop HA高可用 HA概述 HA(High Availablity),即高可用(7*24小时不中断服务). 实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软…

Hadoop详解(02)Hadoop集群运行环境搭建 虚拟机环境准备 虚拟机节点数:3台 操作系统版本:CentOS-7.6-x86-1810 虚拟机 内存4G,硬盘99G IP地址分配 192.168.194.102 hadoop102 192.168.194.103 hadoop103 192.168.194.104 hadoop104 安装必要环境 yum install -y epel-release yum install -y psmisc nc net-tools rsync vi…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP…

Hadoop详解(07) - Hdfs数据压缩 概述 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在运行MR程序时,I/O操作.网络数据传输. Shuffle和Merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,因此,使用数据压缩显得非常重要. 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.可以在任意MapReduce阶段启用压缩.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不…

Hadoop详解(05) – MapReduce MapReduce概述 定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户 "基于Hadoop的数据分析应用" 开发的核心框架. MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并行运行在一个Hadoop集群上. 优点 1)易于编程 它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行.也就是说写一个分布式程序,跟写一个简单的串行程…

Hadoop详解(01)概论 概念 大数据(Big Data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题.截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB.当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级. 数据存储单位:bit.Byte.KB…