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投资更多). 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用.在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种

副本数由客户端的参数dfs.replication决定(优先级: conf.set > 自定义配置文件 > jar包中的hdfs-default.xml)如果前两个都没有,就用最后一个jar包中的,默认是3 服务器的那个配置只有在服务器用命令行上传东西的时候才用到那个参数

前言 接触Hadoop有两年的时间了,期间遇到很多的问题,既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障,也有HDFS存储小文件问题,既有任务调度问题,也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷(短板),有些则是使用的不当. 在解决问题的过程中,有时需要翻源码,有时会向同事.网友请教,遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用者,包括Hadoop Committer(Hadoop开发者)求助.在获得很多人帮助后,自己将遇到问题和

前言 接触Hadoop有两年的时间了,期间遇到很多的问题,既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障,也有HDFS存储小文件问题,既有任务调度问题,也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷(短板),有些则是使用的不当. 本文基于 Cloudera CDH 3u4(同Apache Hadoop 1.0)编写.相关推荐配置为官方推荐值或者笔者经验数值,它不是绝对的,可能会因为不同的应用场景和硬件环境有所出入. 1. 选择Cloudera CDH部署

Hadoop书籍推荐1:Hadoop实战(结合经典案例全面讲解hadoop整个技术体系)http://www.db2china.net/club/thread-25148-1-1.html2:Hadoop权威指南(英文原版+中文版)http://www.db2china.net/club/thread-25060-1-1.html3:分布式计算开源框架Hadoop (入门实践)http://www.db2china.net/club/thread-25967-1-2.htmlHadoop初级学习

就目前了解,结合eclipse阅读和编译hadoop源码用两种方式:svn和git. 根据官方指南http://wiki.apache.org/hadoop/EclipseEnvironment 推荐的是git和mvn一起把源码拉下来后经过编译后import到eclipse. 从另一个中文的博客http://blog.csdn.net/basicthinker/article/details/6174442,介绍了直接用svn的方式,但从编写日期看已经两年了,可能已经不是官方推荐的方式. 引起两

前言 近期在公司接到一个任务.是关于数据採集方面的. 需求主要有3个: 通过web端上传文件到HDFS; 通过日志採集的方式导入到HDFS; 将数据库DB的表数据导入到HDFS. 正好近期都有在这方面做知识储备.正所谓养兵千日,用兵一时啊. 学习到的东西仅仅有应用到真实的环境中才有意义不是么. 环境 这里仅仅做模拟环境.而不是真实的线上环境,所以也非常easy.假设要使用的话还须要优化优化. OS Debian 8.7 Hadoop 2.6.5 SpringBoot 1.5.1.RELEASE

关于hadoop的分享此前一直都是零零散散的想到什么就写什么,整体写的比较乱吧.最近可能还算好的吧,毕竟花了两周的时间详细的写完的了hadoop从规划到环境安装配置等全部内容.写过程不是很难,最烦的可能还是要给每一步配图,工程量确实比较大. 原计划准备接上一篇内容写dkhadoop的监控页面的参数,突然觉得还是有必要把上两周写的内容做一个汇总,这样方便需要的朋友浏览.上两周写的五篇内容,汇总到一起就算是hadoop新手入门的一个基础性教程吧(持续更新中). 五篇文章讲什么? 前两周时间写的五篇文

在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装.LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程,本篇分享的是hadoop的下载安装步骤. 在此之前有必要做一个简单的说明:分享的所有内容是以个人的操作经验为基础,有的人看完可能会说跟他做过的不一样.这个可能还是跟大家所使用的发行版hadoop不同造成的吧.我是下载的一个大快搜索的DKhadoop发行版,三个节点的标准版本,个人研究或者学习hadoop三节点完全够用.DKhadoop三节点的发行版我记得是现在应该也是免费开放下载的,之

前言 接触Hadoop有两年的时间了,期间遇到很多的问题,既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障,也有HDFS存储小文件问题,既有任务调度问题,也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷(短板),有些则是使用的不当. 在解决问题的过程中,有时需要翻源码,有时会向同事.网友请教,遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用者,包括Hadoop Committer(Hadoop开发者)求助.在获得很多人帮助后,自己将遇到问题和

在默认情况下,一个MapReduce Job如果不设置Reducer的个数,那么Reducer的个数为1.具体,可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int numOfReduceTasks)方法来设置Reducer的个数.那么,如何确定Reducer的个数呢,Hadoop documentation 推荐了两个计算公式: 0.95 * NUMBER_OF_NODES * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 1.75 * NUM

这是我在几个QQ群发起的Hadoop每日一讨论小活动,每天中午2点左右发出一个关于Hadoop的知识片段,在此做一个整理. [每日一讨论]之计算框架(2013-5-21) 就计算框架而言,Hadoop眼下比較成熟的仅仅有离线计算框架MapReduce(通常执行时间在1min以上),以及构建在MapReduce之上支持sql的Hive.随着发展.实时计算(通常执行时间在0~5s)有了需求,于是诞生了仿照Google dremel实现的Apache Drill和Cloduera impala,Twi

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc

在默认情况下,一个MapReduce Job如果不设置Reducer的个数,那么Reducer的个数为1.具体,可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int numOfReduceTasks)方法来设置Reducer的个数.那么,如何确定Reducer的个数呢,Hadoop documentation 推荐了两个计算公式: 0.95 * NUMBER_OF_NODES * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 1.75 * NUM

0. 参考 HDFS你一定要知道,要考的 大数据开发实战:HDFS和MapReduce优缺点分析 SecondaryNamenode的作用详解 1. HDFS 是什么 HDFS :一种分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问,解决海量数据存储问题. 2. HDFS 产生的背景 & 设计前提 随着互联网的发展,数据产生的数量越来越大,速度越来越快.传统的文件系统所依赖的服务器价格昂贵,提高其处理性能成本较高且已达到技术瓶颈,纵向扩展并不符合当今需求. HDFS 它的设计目标就是把超大的数

满满的  全是干货 java基础: 尚学堂 马士兵   个人推荐 历经5年锤练--史上最适合刚開始学习的人入门的Java基础视频   很具体   适合 时间多的看 传智播客java基础班 马士兵线程 马士兵反射 毕向东java基础 尚硅谷java基础文档 java0基础: 甲骨论Oracle  专业 mysql视频 传智播客java web  据说是史上最全面的 30天掌握java web视频 个人推荐  可惜 后面 十几天的 没有 尚硅谷 javaWeb文档 尚硅谷js&jquery,ajax

一.摘要以前搜书吧的数据量比较小,使用数据库+静态文件存储的方式就可以搞定,主要有2个系统组成:网站前端+后台服务.事先把图书详情等一些固定内容生成html静态文件和前端的其他静态文件打包部署,动态变化的数据使用js通过REST接口获取.后台服务系统主要处理业务逻辑以及提供REST接口调用(为节省资源,很多其他个人项目的后台服务也运行在这个系统上).现在图书数量增加到了200多万条,数据量比原来大很多,使用一台服务器不仅硬盘不足,Mysql存储内容太多,内存资源也不够用.于是想借鉴微服务的解决方

一.简介 1.Kubernetes 是什么 Kubernetes 是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案,是 Google 开源的一个容器集群管理系统,Kubernetes 简称 K8S. Kubernetes 是一个一站式的完备的分布式系统开发和支撑平台,更是一个开放平台,对现有的编程语言.编程框架.中间件没有任何侵入性. Kubernetes 提供了完善的管理工具,这些工具涵盖了开发.部署测试.运维监控在内的各个环节. Kubernetes 具有完备的集群管理能力,包括多层次的安全防护

高可用性(英语:high availability,缩写为 HA) IT术语,指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度.是进行系统设计时的准则之一. 高可用性系统意味着系统服务可以更长时间运行,通常通过提高系统的容错能力来实现.高可用性或者高可靠度的系统不会希望有单点故障造成整体故障的情形. 一般可以透过冗余的方式增加多个相同机能的部件,只要这些部件没有同时失效,系统(或至少部分系统)仍可运作,这会让可靠度提高. 解决单点故障,实现系统服务高可用的核心并不是让故障永不发生,而是让故障

[推荐]Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置 Hadoop+HBase+Zookeeper集群的配置  http://wenku.baidu.com/view/991258e881c758f5f61f67cc.html?re=view HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门   http://wenku.baidu.com/view/7db2fcd276eeaeaad1f33055.html Hadoop+Zookeeper+HBase部署指南  ht

作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣