Hadoop HDFS负载均衡 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop HDFS Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多的共同点.HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. HDFS副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群

http://www.talkwithtrend.com/Question/177983-1247453 一些测试的描述如下内容最为详细,供你参考: 测试对于验证系统的正确性.分析系统的性能来说非常重要,但往往容易被我们所忽视.为了能对系统有更全面的了解.能找到系统的瓶颈所在.能对系统性能做更好的改进,打算先从测试入手,学习Hadoop几种主要的测试手段.本文将分成两部分:第一部分记录如何使用Hadoop自带的测试工具进行测试:第二部分记录Intel开放的Hadoop Benchmark Sui

为什么之前的MapReduce系统比较慢 常理上有几个理由使得MapReduce框架慢于MPP数据库: 容错所引入的昂贵数据实体化(data materialization)开销. 孱弱的数据布局(data layout),比如缺少索引. 执行策略的开销[1 2]. 而我们对于Hive的实验也进一步证明了上述的理由,但是通过对Hive"工程上"的改进,如改变存储引擎(内存存储引擎).改善执行架构(partial DAG execution)能够缩小此种差距.同时我们也发现一些MapRe

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

hive分为CLI(command line)(用的比较多) JDBC/ODBC-ThriftServer hiveServer(hive -service hiveserver),JDBC访问,一个客户端连接数,需要建立pool池,内存损耗极大,容易内存溢出(数据量太大不用) web gui(基本不用) Metastore (存储字段信息和数据存储HDFS的信息) Complier(编译器):对sql查询语句进行语意分析并通过metastore中查找表和分区的元信息,生成执行计划. Optim

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

下面有9种服务器模型分别是: 迭代服务器. 并发服务器,为每个客户fork一个进程. 预先派生子进程,每个子进程都调用accept,accept无上锁保护. 预先派生子进程,以文件锁的方式保护accept. 预先派生子进程,以线程互斥锁上锁的方式保护accept. 预先派生子进程,由父进程向子进程传递套接口描述字. 并发服务器,为每个客户请求创建一个线程. 预先创建线程,以互斥锁上锁方式保护accept. 预先创建线程,由主线程调用accept,并把每个客户连接传递给线程池中某个可用线程. 1.

CSDN Hbase : http://www.csdn.net/tag/hbase 在NoSQL数据库领域,统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise(一个领先的Apache Cassandra发行版).然而本周的两条新闻头条却开始关注一个尽管很顽强,但知名度低的选手——Apache HBase,这个几乎包含在任何主流Hadoop发行版的NoSQL数据库. Mongo的挑战 聚焦上一周,有两个事件值得关注——7岁的MongoDB任命了第三任CEO,以及主打HBase的

一.nginx定义 Nginx是一款轻量级的.高性能的,具备HTTP.反向代理.负载均衡的web服务器,同时还提供IMAP/POP3/SMTP服务,其特点是占用内存少,并发能力强. 二.nginx基本功能 1.部署多个虚拟主机 多个虚拟机就是指在nginx目录下建立多个文件夹,作为虚拟工作目录.使多个虚拟空间可以使用不同的地址访问. 在配置文件中设置如下: server { listen 8001; server_name localhost; location / { root html800

hadoop的分布式文件系统HDFS的存储方式是,将数据分成block,分布式存储在整个hadoop集群的datanode中,每个block默认的大小是64M,这些block文件的具体存储位置是在hadoop的配置文件中定义的,进入/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop的配置文件目录(hadoop版本为社区版2.2.0): vi /home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration> <pro

本文主要从两个方面对hdfs进行阐述,第一就是hdfs的整个架构以及组成,第二就是hdfs文件的读写流程. 一.HDFS概述 标题中提到hdfs(Hadoop Distribute File System)是分布式文件系统 分布式文件系统 distributed file system 是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接链接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式 分布式文件系统的特点:1.分布式文件系统

概述 最近.NET的世界开始闹腾了,微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持,并且在不久的将来,我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行.那么大家(开发者和企业)为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢?第一个理由是便宜,淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux,Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的,这些省下来直接就是利润呀,做企业的成本可以降低又没有任何损失,何乐而不为呢?第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架(当然同样也是免费

向任务传递定制参数 获取任务待定的信息 生成多个输出 与关系数据库交互 让输出做全局排序   1.向任务传递作业定制的参数        在编写Mapper和Reducer时,通常会想让一些地方可以配置.例如第5章的联结程序被固定地写为取第一个数据列作为联结键.如果用户可以在运行时指定某个列作为联结键,就会让程序更具普适性.hadoop自身使用一个配置对象来存储所有作业的配置属性.你也可以使用这个对象将参数传递到Mapper和Reducer.        我们已经知道MapReduce的dri

Hadoop的数据管理,主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理. 1.HDFS的数据管理 HDFS是分布式计算的存储基石,Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质: 对于整个集群有单一的命名空间: 具有数据一致性.适合一次写入多次读取的模型,客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的: 文件会被分割成多个文件块,每个文件块被分配存储到数据节点上,而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性. HDFS通过

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这

阅读目录 序 介绍 安装 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 上一篇,我们讲述了Hive的CLI和JDBC,从编程和使用的角度进入了Hadoop生态.这里就介绍下Hadoop DataBase,简称HBase.   下面我们开始介绍HBase的介绍及安装. 介绍 一:定义 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Goog

一.Ganglia简介 Ganglia 是 UC Berkeley 发起的一个开源监视项目,设计用于测量数以千计的节点.每台计算机都运行一个收集和发送度量数据(如处理器速度.内存使用量等)的名为 gmond 的守护进程.它将从操作系统和指定主机中收集.接收所有度量数据的主机可以显示这些数据并且可以将这些数据的精简表单传递到层次结构中.正因为有这种层次结构模式,才使得 Ganglia 可以实现良好的扩展.gmond 带来的系统负载非常少,这使得它成为在集群中各台计算机上运行的一段代码,而不会影响用

Hadoop的结构组成 安装Hadoop及其3种工作模式:单机.伪分布和全分布 用于监控Hadoop安装的Web工具   1.Hadoop的构造模块   (1)NameNode(名字节点)      Hadoop在分布式计算和分布式存储中都采用了主/从结构.NameNode位于HDFS的主端,它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务.NameNode是HDFS的书记员,它跟踪文件如何被分割成文件块,而这些块又被哪些节点存储,以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常.      运行Nam

编写可扩展.分布式的数据密集型程序和基础知识 理解Hadoop和MapReduce 编写和运行一个基本的MapReduce程序   1.什么是Hadoop   Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据.   Hadoop与众不同之处在于以下几点: 方便——Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上,或者云计算服务之上: 健壮——Hadoop致力于在一般商用硬件上运行,其架构假设硬件会频繁地出现失效: 可扩展——Hadoop通过增加集群节点,可以线性地扩展以处理更大

ResourceManager相关配置参数 yarn-site.xml 中配置 yarn.resourcemanager.address ResourceManager 对客户端暴露的地址.客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等. 默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032 yarn.resourcemanager.scheduler.address ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址.Appli