重温MR整体流程 工作流程 开始执行输入(InputFormat),先对文件进行分片,然后读取数据输入到Map中. Mapper读取输入内容,解析成键值对,1行内容解析成1个键值对,每个键值对调用一次map方法. 每个键值对执行map重写的方法,把输入的键值对转换成新的键值对. 多个Mapper的输出,按照不同的分区,通过网络复制到不同的Reducer节点. Map shuffle阶段. Reduce shuffle阶段 对多个Mapper的输出进行合并.排序,执行重写的reduce方法,再次输

配置方法: 在 hdfs-site.xml 里配置如下参数,注意,那个 value 的值是配置该磁盘保留的DFS不能使用的空间大小,单位是字节. (如果多块硬盘,则表示为每块硬盘保留这么多空间) <property> <name>dfs.datanode.du.reserved</name> <!-- cluster variant --> <value>236223201280</value> <description>

hadoop集群在运行一段时间后,总是会出现某台机器的磁盘使用率特别高,有的使用率特别低,针对这种情况,hadoop提供了balancer工具调整磁盘负载 使用命令:start-balancer.sh -threshold 1 影响hadoop balance工具的几个参数: -threshold 默认设置:10,参数取值范围:0-100,参数含义:判断集群是否平衡的目标参数,每一个 datanode 存储使用率和集群总存储使用率的差值都应该小于这个阀值 ,理论上,该参数设置的越小,整个集群就越

首先确保Hadoop已正确安装及运行. 将WordCount.java拷贝出来 $ cp ./src/examples/org/apache/hadoop/examples/WordCount.java /home/hadoop/ 在当前目录下创建一个存放WordCount.class的文件夹 $ mkdir class 编译WordCount.java $ javac -classpath /usr/local/hadoop/hadoop-core-0.20.203.0.jar:/usr/lo

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?

理论基础: User → HA →     Lb    → web → sql → 分布式filesystem ->磁盘I/O 用户   高可用 负载均衡    应用   数据库      mfs/hadoop 磁盘I/O是硬伤,前面的各个厂商基本都可以做到最好,虽然可以考虑换成固态硬盘,但是固态的价格就目前来看相对比较昂贵,实际情况下显然不现实. 红帽集群套件 RHCS 红帽集群套件管理器 RHCSM 集群配置管理工具 conga luci  :8084<-web<-user /\  

理论基础: User → HA →     Lb    → web → sql → 分布式filesystem ->磁盘I/O 用户   高可用 负载均衡    应用   数据库      mfs/hadoop 磁盘I/O是硬伤,前面的各个厂商基本都可以做到最好,虽然可以考虑换成固态硬盘,但是固态的价格就目前来看相对比较昂贵,实际情况下显然不现实. 红帽集群套件 RHCS 红帽集群套件管理器 RHCSM 集群配置管理工具 conga luci  :8084<-web<-user /\  

第2节结构化搜索_在案例中实战使用term filter来搜索数据 课程大纲 1.根据用户ID.是否隐藏.帖子ID.发帖日期来搜索帖子 (1)插入一些测试帖子数据 POST /forum/article/_bulk{ "index": { "_id": 1 }}{ "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": fals

https://orc.apache.org Optimized Row Columnar (ORC) file 行列混合存储 层次结构: file -> stripes -> row groups(10000 rows) Background Back in January 2013, we created ORC files as part of the initiative to massively speed up Apache Hive and improve the storage

一.keyword 字段和keyword数据类型    1.测试准备数据 POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01&q

设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O 现代服务器通常有多个磁盘硬件来提供大存储能力.这些磁盘通常配置成 RAID 阵列,作为它们的出厂设置.这在很多情况下是有益的,但对 Hadoop 却不是. Hadoop 的 slave 节点存储了 HDFS 数据块和 MapReduce 临时文件在它的本地磁盘.这些本地磁盘操作受益于使用多个独立的磁盘来扩展磁盘 I/O. 在这方面,我们将描述怎样通过使用多个磁盘设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O. 准备工作 我们假设你的每个 DataNode 节点都有

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

1. 为帖子增加标题字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "} } { "doc" : {"title" : "this is java blog"} } { "} } { "doc&qu

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1,创建mapping: PUT /news_website { "mappings": { "news" : { "properties" : { "title" : { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "fields": { "suggest" : {

spark-初阶①(介绍+RDD) Spark是什么? Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算. Spark的特点(优点) 速度快 Spark 的在内存时的运行速度是 Hadoop MapReduce 的100倍 基于硬盘的运算速度大概是 Hadoop MapReduce 的10倍 Spark 实现了一种叫做 RDDs 的 D

问题发现: 经巡检,服务器中一台节点的hadoop磁盘占用过多,是其它节点的三倍,导致数据严重不均衡. 解决过程: 两种命令: hadoop的bin目录下,运行命令start-balancer.sh -threshold 5 hdfs balancer -threshold 5 两者的执行效果是一样的 参数详解: -threshold  10                       集群平衡的条件,datanode间磁盘使用率相差阈值,区间选择:0~100, Threshold参数为集群是否

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

转自:http://blog.csdn.net/huyuxiang999/article/details/17691405 一.实验环境 : 1.硬件:3台DELL服务器,CPU:2.27GHz*16,内存:16GB,一台为master,另外2台为slave. 2.系统:均为CentOS6.3 3.Hadoop版本:CDH4.5,选用的mapreduce版本不是yarn,而是mapreduce1,整个集群在cloudera manager的监控下,配置时也是通过manager来配置(通过更改配置

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很

背景说明HDFS文件系统使用一段时间后,可能会出现磁盘空间不足或是磁盘损坏的现象,此时需要对DataNode节点的磁盘进行扩充或是更换,本文对操作流程做一个简单的总结 操作步骤 挂载硬盘 添加硬盘的操作网上有很多教程,可以参考:http://zwkufo.blog.163.com/blog/static/258825120141283942244/ 操作HDFS 修改hdfs-size.xml配置文件只需要在需要配置新目录的datanode节点上,修改hdfs-size.xml文件的dfs.da