通过改善IFile阅读器的性能 IFile Reader,进而可改善随机处理程序并减少储备空间,达到MapReduce的配置最佳实践要求.而MapReduce shuffle的处理程序和IFile阅读器的使用通常调用本机Linux的Hadoop本机库. 首先改善IFile阅读器的性能要求启用IFile预读可提高合并操作的性能.要为MRv1或YARN启用此功能,请设置mapreduce.ifile.readahead 为 true(默认). 要进一步调整性能,请调整值mapreduc

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.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用

本文主要内容是使用Windows Azure的VIRTUAL MACHINES和NETWORKS服务安装CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群. 项目中在私有云中使用CDH (Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)搭建Hadoop集群进行大数据计算.作为微软的忠实粉丝,将CDH部署到Windows Azure的虚拟机中是我的必然选择.由于CDH中包含多个开源服

目录 目录 实验环境 安装 Hadoop 配置文件 在另外两台虚拟机上搭建hadoop 启动hdfs集群 启动yarn集群 本文主要是在上节CentOS集群基础上搭建Hadoop集群. 实验环境 Hadoop版本:CDH 5.3.6 *本实验项目所需软件均可在百度网盘链接:http://pan.baidu.com/s/1dFeNR6h 密码:1zx4中获取. 安装 Hadoop 上传hadoop文件到/usr/local目录下 rz 解压 tar -zxvf hadoop-2.5.0-cdh5.

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化 背景 去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集

  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

HDFS集群优化篇 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. 一.操作系统级别优化 1>.优化文件系统(推荐使用EXT4和XFS文件系统,相比较而言,更推荐后者,因为XFS已经帮我们做了大量的优化.为服务器存储目录挂载时添加noatime属性) 2>.预读缓冲 预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间,增加Linux文件系统预读缓冲区的大小(默认为256 sectors,128KB),可以明显提高顺序文件的读性能,建议调整到1024或2048 secto

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

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?

2 Hadoop集群安装部署准备 集群安装前需要考虑的几点硬件选型--CPU.内存.磁盘.网卡等--什么配置?需要多少? 网络规划--1 GB? 10 GB?--网络拓扑? 操作系统选型及基础环境--Linux?Windows?什么版本?--哪些基础环境?Hadoop版本选型--Apache? CDH?HDP? 哪个版本? Hadoop集群的角色基本上分为两类:--Master:NameNode/Secondary NameNode/JobTracker/ResourceManager etc-

Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中.这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤.作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群. 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说.他们还没开

配置IP,修改主机名,关闭防火墙,配置SSH免密码登录

导读 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序:HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming acces

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

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

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

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

hadoop集群环境的搭建 今天终于把hadoop集群环境给搭建起来了,能够运行单词统计的示例程序了. 集群信息如下: 主机名 Hadoop角色 Hadoop jps命令结果 Hadoop用户 Hadoop安装目录 master Master slaves NameNode DataNode JobTracker TaskTracker SecondaryNameNode 创建相同的用户的组名:hadoop. 安装hadoop-0.20.2时使用hadoop用户,并且hadoop的文件夹归属也是