HDFS存储系统 一.基本概念 1.NameNode HDFS采用Master/Slave架构.namenode就是HDFS的Master架构.主要负责HDFS文件系统的管理工作,具体包括:名称空间(namespace)管理(如打开.关闭.重命名文件和目录.映射关系).文件block管理.NameNode提供的是始终被动接收服务的server.一个文件被分成一个或多个Bolck,这些Block存储在DataNode集合里,NameNode就负责管理文件Block的所有元数据信息. Seconda…

HDFS优化之实战经验 Linux系统优化 一.禁止文件系统记录时间 Linux文件系统会记录文件创建.修改和访问操作的时间信息,这在读写操作频繁的应用中将带来不小的性能损失.在挂载文件系统时设置noatime和nodiratime可禁止文件系统记录文件和目录的访问时间,这对HDFS这种读取操作频繁的系统来说,可以节约一笔可观的开销.可以修改/etc/fstab文件中noatime和nodiratime来实现这个设置. 如对/mnt/disk1使用noatime属性,可以做如下修改: $ vim…

原文地址:http://www.ttlsa.com/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/ 1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据…

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但…

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记…

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件…

目录 . 为什么要构建日志系统 . 通用日志系统的总体架构 . 日志系统的元数据来源:data source . 日志系统的子安全域日志收集系统:client Agent . 日志系统的中心日志整合系统:log server . 日志系统的后端存储系统:log DB . 日志系统搭建学习 1. 为什么要构建日志系统 log是管理员每日需要查看的文件记录.里面记载了大量系统正常和不正常的运行信息,这些信息对管理员分析系统的状况.监视系统的活动.发现系统入侵行为是一个相当重要的部分对于安全研究员来说…

1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志(一般为流式数据,如,搜索引擎的pv,查询等),处理这些日志需要特定的日志系统,一般而言,这些系统需要具有以下特征:(1) 构建应用系统和分析系统的桥梁,并将它们之间的关联解耦:(2) 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统:(3) 具有高可扩展性.即:当数据量增加时,可以通过增加节点进行水平扩展. 本文从设计架构,负载均衡,可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的c…

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的…

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.…