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

Hadoop工作节点扩展硬盘空间 接到老板任务,Hadoop集群中硬盘空间不够用,要求加一台机器到Hadoop集群,并且每台机器在原有基础上加一块2T硬盘,老板给力啊,哈哈. 这些我把完成这项任务的步骤和我遇到的问题和解决方法总结一下,分享给大家. 1.    首先,介绍一下用到的基本命令和配置,如果本文的网友时间比较紧,可以直接跳过部分内容,直接看“2.   如何加载新硬盘”部分. (1)命令fdisk 语法: fdisk [-b sectorsize] device fdisk -l [-u

OS and File System 根据Dell(因为我们的硬件采用dell的方案)关于hadoop调优的相关说明,改变几个Linux的默认设置,Hadoop的性能能够增长大概15%. open file descriptors and files 文件描述符是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表.当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符.在程序设计中,一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开,文件描述符这一概念往往只适用于UN

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

  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

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

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

1.MySQL安装 MySQL下载地址:http://www.mysql.com/downloads/ 1.1 Windows平台 1)准备软件 MySQL版本:mysql-5.5.21-win32.msi 2)安装环境: 操作系统:Windows 7旗舰版 3)开始安装 第一步:双击"msi"安装文件,出现如图1.1-1界面——"MySQL安装向导",按"Next"继续. 图1.1-1 MySQL安装向导 第二步:在"I accept

Hadoop集群规范 硬盘选型 尽管建议采用RAID(Redundant Array of Independent Disk,即磁盘阵列)作为NameNode的存储器以保护元数据,但是若将RAID作为DataNode的存储设备则不会给HDFS带来益处.HDFS所提供的节点间数据复制技术已能满足数据备份需求,无需使用RAID的垄余机制. 此外,尽管RAID条带化技术(RAID 0)被广泛用于提升性能,但是其速度仍然比用在HDFS里的JBOD(Just a Bunch Of Disk)配置慢.JBO

hadoop集群的机器数业界(国内)最大的在5000左右,是什么限制了集群的规模呢?有好几个原因. 1. namenode的内存大小限制 2. 机器故障概率随着机器数目增大而增大,通常一份数据存储在hdfs集群时保存3份拷贝,因此需要估算故障概率. 两个问题: 问题1. hdfs的数据存在10000块硬盘,每份数据都保存3份拷贝,请问在12小时以内3块或3块以上硬盘损坏的概率是多少? 解答: 每块2T硬盘在12小时内损坏的概率为p=(年损坏率 为3%-8%)/(365*24/12) = 1e-4

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口

先按照上一篇安装与配置好CentOS以及zookeeper http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4609276.html 本章介绍在CentOS搭建Hadoop集群环境 一. 安装Hadoop 1. 解压文件 tar -zxvf hadoop-2.7.0-x64.tar.gz -C /opt #解压Hadoop 2. 编辑全局变量 vi /etc/profile 增加以下全局变量 export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.0export

前言             首先hadoop是在linux系统上进行搭建的,我们首先要在自己电脑上装上虚拟机然后装linux系统,因为我们是测试:在本地虚拟机上装两个linux分别搭建好hadoop环境能实现简单的数据处理就可以了,最终的效果类似于我们c#中的hello world!能做到这里我们的搭建测试环境就算基本上完成了.虚拟机以及linux系统文件在公司的ftp服务器上都有,到时候直接拿来在本地安装就可以了.中间很多东西我都是借鉴的博客园中的一篇关于hadoop的博客,想深入了解的可以

原本以为有大神已经总结的很清楚了,就不自己在写了, 但是在自己安装的过程中还是出现了一些问题, 所以打算以自己的方式重新总结一下.    参考https://blog.csdn.net/hliq5399/article/details/78193113 完全分布式安装 对于hadoop的本地模式,伪分布式的安装,由于在实际工作中用处不大, 这里就省略不写了. 下载最新版本hadoop https://hadoop.apache.org/releases.html 服务器功能规划 之前在Virtu

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

Hadoop集群管理系统搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情,因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境,最终却不知道什么原因无法创建成功.但对新手来说,运行环境搭建不成功的概率还蛮高的. 在之前的分享文章中给hadoop新手入门推荐的大快搜索DKHadoop发行版,在运行环境安装方面的确要比其他的发行版hadoop要简单的多,毕竟DKHadoop是对底层重新集成封装的,对与研究hadoop尤其是入门级新手来说是非常友好的一个发行版!关于DKHadoop的安装留在后面再给大家分享,本篇就跟大家聊一

由于前期的集群规划问题,导致当前Hadoop集群中的硬件并没有完全利用起来.当前机器的内存CPU比例为2G:1core,但一般的MapReduce任务(数据量处理比较大,逻辑较复杂)的MR两端都需要将近4G的内存,于是原有的瓶颈就在于内存不够大,周末就和运维部门一起执行当前集群的机器加内存操作(我在这边主要是打酱油+学习,运维方面经验欠缺).   此次加内存是针对当前所有的DataNode节点,与NameNode无关,在操作之前需要整理所有的DataNode节点.    DataNode节点加内

Hadoop Settings 由于Hadoop节点的系统配置,一些hadoop的设置可以减少运行系统中的瓶颈.首先,提高Java运行时的堆内存容量,也要和系统中的整体内存容量相关:其次,保持hadoop中派生的task数量与处理器数量相关. 一个比较好的规则是一个Reducer或两个Mapper分配一个处理器:如果系统拥有足够多的内存容量,设置Java堆的最大大小为1GB或更大.此外,还需要注意的是一个任务要有3个Java虚拟机在运行,所以必要还要至少保留每个任务3GB的内存, Hard Dr

本文翻译自:http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html 基于2.8.0文档 1.目的 本文可以作为以下人员的入门指引:使用hdfs的用户,或者仅仅使用分布式文件系统的用户.虽然hdfs设计的目的是在多个环境中可以用,但关于Hdfs的工作原理还是很有助于配置和诊断特定集群. 2.概述 HDFS是Hadoop应用的主要分布式存储.一个hDFS集群主要包含一个名称节点(管

0.安装jdk 1.配置hosts文件 2.建立hadoop运行账号 3.配置ssh免密码登录 4.在namenode上配置hadoop 4.1.修改hadoop-env.sh文件 4.2.修改yarn-env.sh文件 4.3.修改core-site.xml文件 4.4.修改hdfs-site.xml文件 4.5.修改mapred-site.xml文件 4.6.修改yarn-site.xml文件 5.配置masters和slaves文件 6.向各节点复制hadoop 7.格式化namenode