Hadoop企业开发场景案例 1 案例需求 ​ (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数.服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程. ​ (2)需求分析: ​ 1G/128m = 8个MapTask:1个ReduceTask:1个mrAppMaster ​ 平均每个节点运行10个/3台 ≈ 3个任务(4 3 3) 2 HDFS参数调优 ​ (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS = "-Dhadoop.security.logge…
nginx服务器调优措施总结: 1.选择合适的网络IO模型 epoll select poll 2.配置合适的启动进程数和每个进程处理请求的工作线程数 3.启用gzip压缩以减小通信量以减少网络IO 4.降低日志级别或关闭日志 5.使用长连接,配置合适的超时时间,keep_alive keepalive-timeout 6.控制浏览器缓存 7.提高操作系统打开文件数,或配置合适的worker_rlimit_nofile来申明你期望的值 8.减少磁盘IO 9.配置nginx自带的proxy_sto…
课程内容 本文链接: 张丹博客 http://www.fens.me 用Maven构建Hadoop项目 http://blog.fens.me/hadoop-maven-eclipse/程序源代码下载:https://github.com/bsspirit/maven_hadoop_template/releases/tag/kpi_v1Flume部署:  http://blog.csdn.net/zhouleilei/article/details/8568147  周雷雷博客Chukwa部署…
上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事…
一.内存调优 内核关于内存的选项都在/proc/sys/vm目录下.   1.pdflush,用于回写内存中的脏数据到硬盘.可以通过 /proc/sys/vm/vm.dirty_background_ratio调整.   首先查看这个值默认应该是10.   [root@server-mysql ~]# cat /proc/sys/vm/dirty_background_ratio 这个值是一个阀值,说明如果内存中的脏数据达到系统总内存的10%时,那么pdflush进程就会启动,将内存中的脏数据写…
一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为:New(年轻代)Tenured(年老代)永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy…
Java虚拟机监控与调优,借助Java自带分析工具. jps:JVM Process Status Tool,显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程 jstat:JVM Statistics Monitoring Tool,用于收集和统计HotSpot虚拟机各方面的运行数据 jinfo:Configuration Info for Java,显示虚拟机配置信息 jmap:Memory Map for Java,生成虚拟机的内存转储快照(heapdump文件) jstack:Stack Tr…
JVM内存的调优 默认的Java虚拟机的大小比较小,在对大数据进行处理时java就会报错:java.lang.OutOfMemoryError. 1. Heap设定与垃圾回收Java Heap分为3个区,Young,Old和Permanent.Young保存刚实例化的对象.当该区被填满时,GC会将对象移到Old区.Permanent区则负责保存反射对象,本文不讨论该区.JVM的Heap分配可以使用-X参数设定, -Xms 初始Heap大小 -Xmx java heap最大值 -Xmn young…
1.大数据金字塔结构 Data Source-->Data Warehouses/Data Marts-->data exploration-->Data Mining-->Data Presentations-->Making Decisions 2.从业职位   业务人员.ETL工程师.数据仓库工程师(及时需求).数据分析师.数据展现设计师.   IT支持人员:运维.程序员.生产线数据管理员 3.数据分析:统计方法,有目的 地对收集到的数据进行处理.   数据挖掘:查找隐…
比如,封面,是一网页,可以看出用户在此网页上,鼠标呈现F形状. 海量Web日志分析 用Hadoop提取KPI统计指标 更详细原文博客:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-log-kpi/ 在web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为. 这是百度统计对Dataguru的 每一行里,有可能是网页中的图片,也可能是网页. CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳…
本课程的基础课程是,Hadoop数据分析平台课程.相信,能看我本博文的朋友,是有一定的基础了. 只是前个课程是讲解,这个课程是应用. 第一层是:数据源层,代表有生产线上的数据,比如关系型数据库orcal,电子商务网站,网站的访问日志. 第二层是:数据仓库或数据集层. 第三层是:数据探索层,如要列出本月话费达到500元的用户等,理解为对数据的简单一些加工. 第四层是:数据挖掘层,主要是以知识挖掘为主. 数据探索层和数据挖掘层的区别: 比如,数据挖掘层,不是求什么平均多少,指标,而是隐藏的规律和知识…
背景 因为工作上的原因,这次技术交流准备的不够充分,晚上通宵写的演示代码,不过整个过程还是收获蛮大的,具体如下: 对原子操作有了更深入的了解,自己写的无锁循环队列(有点类似 RingBuffer)终于通过测试了. 实现了一个更加通用的状态机(适合业务单据). 实现了类似 DSL 的配置API. 公开演讲不再激动了,思路和语言组织还是有待提高. 相册…
Linux内核参数 http://space.itpub.net/17283404/viewspace-694350 net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies.当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭:什么是SYN Cookies:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-syncookie/ net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示…
Ubuntu虚拟机镜像最佳实践 分区/boot     >1G/root      >10G/var        >5G配swap空间,内存的2倍 vi    /etc/security/limits.conf* soft nofile 40960* hard nofile 40960root soft nofile 40960root hard nofile 40960 vi /etc/sysctl.conf#增加本地端口数量net.ipv4.ip_local_port_range=…
一,目标:优化tomcat来提高访问的并发能力. 服务器提供的内存,cpu,以及硬盘的性能对数据的处理起决定性作用. tomcat的3种运行模式 tomcat的运行模式有3种: 1. bio默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持. 2. nionio(new I/O),是Java SE 1.4及后续版本提供的一种新的I/O操作方式(即java.nio包及其子包).Java nio是一个基于缓冲区.并能提供非阻塞I/O操作的Java API,因此nio也被看成是non-blockin…
Linux内核参数 http://space.itpub.net/17283404/viewspace-694350 net.ipv4.tcp_syncookies = 表示开启SYN Cookies.当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭:什么是SYN Cookies:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-syncookie/ net.ipv4.tcp_tw_reuse = 表示开启重用…
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NjI4MzM4MQ%3D%3D&mid=512708319&idx=1&sn=6af5f424d7cd8c0fecdb02b9545928d2&scene=0&previewkey=xmttlAHoZX%2BgYKBD2CXbUMNS9bJajjJKzz%2F0By7ITJA%3D&utm_source=tool.lu…
1.mysqladmin -uroot ext|awk '/Queries/{q=$4}/Threads_connected/{c=$4}/Threads_running/{r=$4}END{printf("%d %d %d\n",q,c,r)}' /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot -pwangxiaohu ext|awk '/Queries/{printf("%d ",$4)}/Threads_connected/{pr…
From:  https://c.m.163.com/news/a/D7B0C6Q40511PFUO.html?spss=newsapp&fromhistory=1 Java虚拟机性能监控与调优实战 酷客创意网01-04 20:37跟贴 7 条 本文针对Java虚拟机对程序性能影响,通过设置不同的Java虚拟机参数来提升程序的性能.首先从Java虚拟机各个性能方面来进行监控,找出Java虚拟机中可能对程序性能影响较大的,然后先通过小实验来证明对程序性能的影响,确定了对程序性能影响较大的指标.最后…
作者: Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常.发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差.主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优,eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagl…
作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle…
对于很多研发人员来说,Java 性能调优都是很头疼的问题,为什么这么说?如今,一个简单的系统就囊括了应用程序.数据库.容器.操作系统.网络等技术,线上一旦出现性能问题,就可能要你协调多方面组件去进行优化. 另外,很多性能问题隐藏得很深,可能因为一个小小的代码,也可能因为线程池的类型选择错误...... 如何轻松搞定 Java 性能调优呢?我很认可金山软件西山居技术经理刘超的观点,他根据自己的实战经验,把 Java 性能调优分成 5 个层级:Java 编程.多线程.JVM 性能检测.设计模式.数据…
本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…
Sybase数据库应用系统调优的五大领域 2011/3/14/13:49来源:慧聪it网 本 文以“某大型商业银行的网上银行系统”这一很具有典型意义的企业级大型Sybase数据库应用系统为例,涉及了数据库应用系统调优的五大领域:压力测试. 应用端调优.服务器端调优.系统平台层的优化.应用架构的优化,详细介绍了作者在项目开发过程中曾经遇到的各种问题及其解决办法.本文通过对“企业级 Sybase数据库应用系统的性能调优的最佳实践”的探讨,从而为这类性质的工作提供了具有普遍指导意义的参考. 1.项目背…
摘要:众所周知,数据量大了之后,性能是大家关注的一点,所以我们在业务开发的时候,特别关注性能,做为一个架构师,必须对性能要了解,要懂.才能设计出高性能的业务系统. 一.GaussDB分布式架构 所谓集群是将多台物理服务器组建成一个逻辑平台,对外展现一个集群平台的形式. 所谓分布式架构是将数据分而治之.以逻辑进行划分,将数据存放在不同的物理节点. CN:协调节点 负责接收来自应用的访问请求,并向客户端返回执行结果.Coordinator负责分解任务,并调度任务分片在DataNode上并行执行. C…
当HiveQL跑不出来时,基本上是数据倾斜了,比如出现count(distinct),groupby,join等情况,理解 MR 底层原理,同时结合实际的业务,数据的类型,分布,质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化. Hive on MR 调优主要从三个层面进行,分别是基于MapReduce优化.Hive架构层优化和HiveQL层优化. MapReduce调优 如果能够根据情况对shuffle过程进行调优,对于提供MapReduce性能很有帮助.一个通用的原则是给shuffle过程分配尽可…
本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…
本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…
     metalink    Tuning performance on eBusiness suite (Doc ID 744143.1) 这篇文档描述了如何调查电子商务套件的整体性能下降.特别是,我们强调最普遍的等待时间和如何在AWR/ Statspack 报表中理解它们.在最后,我们提供了在数据库层/应用层性能调优的最佳实践. 1. 确保对eBusiness suite初始化参数的设置是正确的.  可以用 文档 Note 174605.1中的 bde_chk_cbo.sql脚本来进…
转自:https://blog.csdn.net/xingzheouc/article/details/49946191 1. UDP概念 用户数据报协议(英语:User Datagram Protocol,缩写为 UDP),又称使用者资料包协定,是一个简单的面向数据报的传输层协议,正式规范为RFC 768 在TCP/IP模型中,UDP为网络层以上和应用层以下提供了一个简单的接口.UDP只提供数据的不可靠传递,它一旦把应用程序发给网络层的数据发送出去,就不保留数据备份(所以UDP有时候也被认为是…