问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 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

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左

TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台.本文主要从需求.挑战.方案和未来计划等方面,介绍了TDW在建设单个大规模集群中采取的 JobTracker 分散化和 NameNode 高可用两个优化方案. TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件 Hadoop 和 Hive 进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集

随着业务的快速增长,TDW的节点数也在增加,对单个大规模Hadoop集群的需求也越来越强烈.TDW需要做单个大规模集群,主要是从数据共享.计算资源共享.减轻运营负担和成本等三个方面考虑. 数据共享.TDW之前在多个IDC部署数十个集群,主要是根据业务分别部署,这样当一个业务需要其他业务的数据,或者需要公共数据时,就需要跨集群或者跨IDC访问数据,这样会占用IDC之间的网络带宽.为了减少跨IDC的数据传输,有时会将公共数据冗余分布到多个IDC的集群,这样又会带来存储空间浪费. 计算资源共享.当一个

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以

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

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

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

CentOS 是什么? CentOS是一个基于Red Hat 企业级 Linux 提供的可自由使用的源代码企业级的 Linux 发行版本.每个版本的 CentOS 都会获得七年的支持(通过安全更新方式).新版本的 CentOS 每两年发行一次,而每个版本的 CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件.这样,建立一个安全.低维护.稳定.高预测性.高重复性的 Linux 环境. CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux

使用yum安装CDH Hadoop集群 2013.04.06 Update: 2014.07.21 添加 lzo 的安装 2014.05.20 修改cdh4为cdh5进行安装. 2014.10.22 添加安装 cdh5.2 注意事项. 1.cdh5.2 发布了,其中 YARN 的一些配置参数做了修改,需要特别注意. 2.Hive 的元数据如果使用 PostgreSql9.X,需要设置 standard_conforming_strings 为 off 环境 CentOS 6.4 x86_64 C

1.MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型 MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果.简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总". 在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker:另一个是TaskTracker,JobTracker是用于调度工作的,TaskTracke

1.SecureCRT简介 SecureCRT是一款支持SSH(SSH1和SSH2)的终端仿真程序,同时支持Telnet和rlogin协议.SecureCRT是一款用于连接运行包括Windows.UNIX和VMS的远程系统的理想工具.通过使用内含的VCP命令行程序可以进行加密文件的传输.有流行CRTTelnet客户机的所有特点,包括:自动注册.对不同主机保持不同的特性.打印功能.颜色设置.可变屏幕尺寸.用户定义的键位图和优良的VT100,VT102,VT220和ANSI竞争.能从命令行中运行或从

转自:http://www.uml.org.cn/sjjm/201508103.asp  作者:Uri Margalit 来源:InfoQ 发布于:2015-8-10 TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达

1.MySQL安装 MySQL下载地址:http://www.mysql.com/downloads/ 1.1 Windows平台 1)准备软件 MySQL版本:mysql-5.5.21-win32.msi 2)安装环境: 操作系统:Windows 7旗舰版 3)开始安装 第一步:双击"msi"安装文件,出现如图1.1-1界面——"MySQL安装向导",按"Next"继续. 图1.1-1 MySQL安装向导 第二步:在"I accept

http://blog.csdn.net/xjavasunjava/article/details/12013677 1,时间同步hadoop集群的每台机器的时间不能相差太大. 安装集群前最好进行一下时间同步: ntpdate stdtime.gov.hk 跟标准时间同步date 查看本机时间 2,无密码登陆 查询某个进程的id ps axu|grep hmaster 3, 安装心得: 各个机器的 service iptables off 关掉关掉 端口的问题 netstat -tunlp   

hadoop集群的机器数业界(国内)最大的在5000左右,是什么限制了集群的规模呢?有好几个原因. 1. namenode的内存大小限制 2. 机器故障概率随着机器数目增大而增大,通常一份数据存储在hdfs集群时保存3份拷贝,因此需要估算故障概率. 两个问题: 问题1. hdfs的数据存在10000块硬盘,每份数据都保存3份拷贝,请问在12小时以内3块或3块以上硬盘损坏的概率是多少? 解答: 每块2T硬盘在12小时内损坏的概率为p=(年损坏率 为3%-8%)/(365*24/12) = 1e-4

1.环境说明 系统环境: 系统环境:centos6.7 Hadoop版本:CDH5.5 JDK运行版本:1.7.0_67 集群各节点组件分配: 2.准备工作 安装 Hadoop 集群前先做好下面的准备工作,在修改配置文件的时候,建议在一个节点上修改,然后同步到其他节点.因为要同步配置文件和在多个节点启动服务,建议配置 ssh 无密码登陆. 2.1配置hosts CDH 要求使用 IPv4,IPv6 不支持,禁用IPv6方法: # vim /etc/sysctl.conf #disable ipv

Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA

背景:(测试环境)只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果,在namenode上挂一个datanode就有两个节点,弊端见最后 操作非常简单(添加独立节点参照:http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html) 1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息 [hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd /usr/hadoop/hadoop-/etc/hadoop