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

Hadoop伪分布模式配置部署 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop配置文件介绍及修改 hdfs格式化 启动hadoop进程,验证安装 1.2 实验知识点 hadoop核心配置文件 文件系统的格式化 测试WordCount程序 1.3 实验环境 hadoop2.7.6 CentOS6终端 1.4 适合人群 本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有hadoop基础的用户. 1.5 相关文件 https://pan.baidu.com/s/1a_Pjl8uJ2d_-r1hbN05fWA

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

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

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

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

1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中NameNode作为主服

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

背景:(测试环境)只有两台机器一台namenode一台namenode,但集群只有一个结点感觉不出来效果,在namenode上挂一个datanode就有两个节点,弊端见最后 操作非常简单(添加独立节点参照:http://www.cnblogs.com/pu20065226/p/8493316.html) 1.修改namenode节点的slave文件,增加新节点信息 [hadoop@hadoop-master hadoop]$ pwd /usr/hadoop/hadoop-/etc/hadoop

在搭建好Hadoop集群之后,所有服务均可正常启动,但是在运行MapReduce程序的时候,发现任务卡在7/09/07 22:28:14 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1504781778966_0003,不再往下执行了,经过检查,发现所有的nodes节点都处于unhealthy的状态,使用命令查看node 的状态 bin/yarn node -list -all 查看日志发现 2015-07-16 15:28:58,643 WARN org.apac

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以

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

1.集群部署介绍 1.1 Hadoop简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构. 对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中Nam

有多种方式来获取hadoop集群,包括从其他人获取或是自行搭建专属集群,抑或是从Cloudera Manager 或apach ambari等管理工具来构建hadoop集群等,但是由自己搭建则可以了解大量的常规构建和维护过程,可以从操作的角度来理解hadoop的工作机制,当然对于大部分用户和操作者应考虑使用hadoop集群管理工具. 集群规模: 根据场景和数据量不同而不同,一般在初期可以搭建合适的集群,后期再逐步持续扩充.另外集群规模不同,运行master守护进程的配置也不同,包括namenod

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