Hadoop 3.x 与Hadoop 2.x 的区别和优化点 通用性 1.精简Hadoop内核,包括剔除过期的API和实现,将默认组件实现替换成最高效的实现(比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本,废除hftp转由webhdfs替代,移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Records. 2.Classpath isolation:以防止不同版本jar包冲突,比如google Guava在混合使用Hadoop.HBase和Spark时,很容易

Hadoop3.0新特性介绍,比Spark快10倍的Hadoop3.0新特性 Apache hadoop 项目组最新消息,hadoop3.x以后将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据.其实最大改变的是hdfs,hdfs 通过最近black块计算,根据最近计算原则,本地black块,加入到内存,先计算,通过IO,共享内存计算区域,最后快速形成计算结果. 1. Hadoop 3.0简介 Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF 上篇中,udtf函数,只有为一行输入,一行输出.udtf是可以一行输入,多行输出的. 简述下需求: 输入开始时间,结束时间,返回每个小时的

1. Hadoop3.0简介 Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4月已停止更新,这直接迫使Hadoop社区基于JDK1.8重新发布一个新的Hadoop版本,而这正是hadoop 3.0. Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布,GA版本11月或12月发布. Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化,包括HDFS 可擦除编码.多Namenode支持.MR NativeTask优化.YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离.YARN

Hadoop-3.0.0-alpha2版本发布,相比之前的hadoop-2.x有一系列的功能增强.但目前还是个alpha版本,有很多bug,且不能保证API的稳定和质量. 主要变化 Java最低版本要求java8,使用java7或者更低版本的需要升级到8.HDFS支持纠编码erasure encoding,简称EC技术.EC技术可以防止数据丢失,又可以解决HDFS存储空间翻倍的问题.劣势是: 一旦数据需要恢复,会带来网络消耗,因为不仅要读取原数据块,还要读取校验块.存储文件,或者恢复文件需要编码

问题现象 问题描述 公司业务程序需求每30分钟mv 一万多个文件,如果三十分钟之内当前的文件内容没有全部移动,程序报错并且停止. 分析 通过分析,发现在启动balancer和不启动balancer的情况下,namenode的处理能力差别巨大.不启动balancer,一万多个文件不到20秒全部移动成功,启动balancer的情况下,如果当前需要平衡的数据量大,30分钟根本不能全部移动,这时候程序就报错了.如果在启动balancer的情况下,这时候程序正在执行mv操作(已经执行了一段时间,但不到三十

@ 目录 前言 预先设置 修改主机名 关闭防火墙 创建hadoop用户 SSH安装免密登陆 单机免密登陆--linux配置ssh免密登录 linux环境配置Java变量 配置Java环境变量 安装Hadoop-3.3.0.tar.gz 运行 单机非分布式 伪分布式 1.修改配置文件 2.格式化NameNode 3.开启 NaneNode 和 DataNode 进程 4. 操作集群 5. 启动yarn(伪分布式也可以不启动) 6.运行测试实例 7. 配置日志保存在HDFS 分布式 规划 修改配置文

Hadoop Hadoop适合海量数据分布式存储和分布式计算 运行用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理 1. 概述 1.1 简介 Hadoop核心组件 HDFS (分布式文件存储系统):解决海量数据存储 YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 Hadoop发展简史 Hadoop起源于Apache Lucen子项目:Nutch Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎 问题:如何解决数十亿

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog

 写在前面: 大家都知道DOM的操作很昂贵. 然后贵在什么地方呢? 一.访问DOM元素 二.修改DOM引起的重绘重排 一.访问DOM 像书上的比喻:把DOM和JavaScript(这里指ECMScript)各自想象为一个岛屿,它们之间用收费桥梁连接,ECMAScript每次访问DOM,都要途径这座桥,并交纳"过桥费",访问DOM的次数越多,费用也就越高.因此,推荐的做法是尽量减少过桥的次数,努力待在ECMAScript岛上.我们不可能不用DOM的接口,那么,怎样才能提高程序的效率? 既

内存优化表(Memory-Optimized Table,简称MOT)使用乐观策略(optimistic approach)实现事务的并发控制,在读取MOT时,使用多行版本化(Multi-Row versioning)创建数据快照,读操作不会对数据加锁,因此,读写操作不会相互阻塞.写操作会申请行级锁,如果两个事务尝试更新同一数据行,SQL Server检测到写-写冲突,产生错误(Error 41302),将后后创建的事务作为失败者,回滚事务的操作.虽然MOT事务使用无锁结构(Lock-Free)

试试SQLSERVER2014的内存优化表 SQL Server 2014中的内存引擎(代号为Hekaton)将OLTP提升到了新的高度. 现在,存储引擎已整合进当前的数据库管理系统,而使用先进内存技术来支持大规模OLTP工作负载. 就算如此,要利用此新功能,数据库必须包含“内存优化”文件组和表 即所配置的文件组和表使用Hekaton技术. 幸运的是,SQL Server 2014使这一过程变得非常简单直接. 要说明其工作原理,我们来创建一个名为TestHekaton的数据库,然后添加一个内存优

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 文章内容皆自己的理解,如有不足之处欢迎指正~谢谢 前天有学弟问逆天:“逆天,有没有一种方式可以让我一个表存到两个数据库文件中,或者说怎么把一个表的数据平摊到其他数据库文件中?” (⊙o⊙)…,逆天数据库优化不是很强悍,不过类似的情景倒是见过,可以给你一个思路.比如说我们在创建数据库的时候就可以好好利用文件组. 举个例子: 我们一般创建数据库都是这么来的: create database

汇总篇:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#tsql 概  述:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html#com 以下内容皆为个人摸索,没有人专门指导(公司不给力啊!DBA和大牛都木有...),所以难免出错,如有错误欢迎指正,小子勇于接受批评~(*^__^*) ~ 水平分库分表和垂直分库分表,大家都经常谈,我说下我的理解,看图: 垂直分表就不用说了,基本上会SQLServer的都会. 垂

一.网络优化 YSlow有23条规则,中文可以参考这里.这几十条规则最主要是在做消除或减少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少. 1)合并压缩CSS.JavaScript.图片,静态资源CDN缓存 通过构建工具Gulp,可以在开发的时候就将合并压缩的事情一起做掉. 之所以要做合并压缩是因为:HTTP 1.x不允许一个连接上的多个响应数据交错到达(多路复用),因而一个响应必须完全返回后,下一个响应才会开始传输. 也就是说即使客户端同时发送了两个请求,而且CSS资源先准备就绪,服务器也会先发

记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也开始分享自己做的优化案例. 最近一直很忙,博客产出也少的可怜,今天整理了一下自己做过优化或各种方案的客户已经超过100家了,今天分享的案例算是在这些客户中比较典型的了!没有什么高大上都是常见的问题!在之前的博客中都有过提及,那么本篇我们就结合之前的技术点来看看这个案例.学习优化手段的看官们可以参见我的优化系列: SQL SERVER全面优化-------

最近在研究页面渲染及web动画的性能问题,以及拜读<CSS SECRET>(CSS揭秘)这本大作. 本文主要想谈谈页面优化之滚动优化. 主要内容包括了为何需要优化滚动事件,滚动与页面渲染的关系,节流与防抖,pointer-events:none 优化滚动.因为本文涉及了很多很多基础,可以对照上面的知识点,选择性跳到相应地方阅读.    滚动优化的由来 滚动优化其实也不仅仅指滚动(scroll 事件),还包括了例如 resize 这类会频繁触发的事件.简单的看看: var i = 0; wind

为什么要提升web性能? Web性能黄金准则:只有10%~20%的最终用户响应时间花在了下载html文档上,其余的80%~90%时间花在了下载页面组件上. web性能对于用户体验有及其重要的影响,根据著名的`2-5-8`原则: 当用户在2秒以内得到响应,会感觉系统的响应非常快 当用户在2-5秒之内得到响应,会感觉系统的响应速度还可以 当用户在5-8秒之内得到响应,会感觉系统的响应非常慢,但还可以接受 当用户在8秒之后都没有得到响应,会感觉系统糟透了,甚至系统已经挂掉:要么打开竞争对手的网站,要么

最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来. 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from

程序员都是懒孩子,想直接看自动优化的点:传送门 我自己的Blog:http://cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的