<hadoop the definitive way>(third version)中的Benchmarking a Hadoop Cluster Test Cases 的class在新的版本中已不再是hadoop-*-test.jar, 新版本中做BanchMark Test应采用如下方法: 1. TestDFSIO write TestDFSIO用来测试HDFS的I/O 性能,用一个MapReduce job来并行读取/写入文件, 每个文件在一个独立的map task里被读取或写入,而ma…

一.hadoop自带的性能基准评测工具 (一)TestDFSIO 1.测试写性能 (1)若有必要,先删除历史数据 $hadoop jar /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.3.0-cdh5.1.2-tests.jar TestDFSIO -clean (2)执行测试 $hadoop jar /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduc…

Hadoop生态圈-kafka事务控制以及性能测试 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.…

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…

  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…

摘要:   在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法,在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的,很显然对于如此成熟的HBase来说,高性能获取数据应该不是问题.下面首先简单介绍了搜索引擎的性能,然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比,这里的数据都是经过实际的测试获得的.最后,给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案,此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多. 关键词: HBase, 高性能, 获取数据, 性能对比, 多线程…

1.概述 在现实业务当中,存在这样的业务场景,需要实时去查询HDFS上的相关存储数据,普通的查询(如:Hive查询),时延较高.那么,是否存在时延较小的查询组件.在业界目前较为成熟的有Cloudera的Impala,Apache的Drill,Hortonworks的Stinger.本篇博客主要为大家介绍Drill,其他两种方式大家可以自行下去补充. 2.Drill Architecture 2.1 Cilent 使用Drill,可以通过以下方式进入到Drill当中,内容如下所示: Drill s…

摘要 研究背景: 1. 互联网的图片数据急剧膨胀 2. Hadoop平台下的Hdfs分布式文件系统能够很好的处理海量数据 研究内容: 1. Hadoop平台工作原理 2. Hadoop平台下图片存储系统的设计与实现 3. Hadoop平台与Web的整合 创新点: 1. 通过Web方式来访问Hdfs 2. 存储性能测试自动化 第一章 绪论 Pass 第二章 Hadoop工作原理 本章可以参考对照Hadoop相关手册,不在此纠结. 第三章 Hadoop图片存储系统设计 模块划分: 1. 普通用户模块…

常见的分布式文件系统有,GFS.HDFS.Lustre .Ceph .GridFS .mogileFS.TFS.FastDFS等.各自适用于不同的领域.它们都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务. Google学术论文,这是众多分布式文件系统的起源==================================Google File System(大规模分散文件系统)MapReduce (大规模分散FrameWork)BigTable(大规模分散数据库)Chubby(分…

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供…