尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 册） （作者：尚硅谷大数据研发部） 版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NodeManager 2611 NameNode 3271 JobHistoryServer 2744 DataNode 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 3579 HDFS_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS -Xmx1024m" 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.2

使用时，存储与计算解耦，不需要仅仅为了存储扩大不必 要的计算资源 SQL MaxCompute SQL TPC-DS 100% 支持，同时语法高度兼容 Hive，有 Hive 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 具或应用使用默认驱动都可以轻松地连接到 MaxCompute 项目。支持主流 BI 及 SQL 客户端工具的 连接访问，如 Tableau、帆软 BI、Navicat、SQL Workbench/J 等。 显著提升的查询性能：提升了一定数据规模下的查询性 能，查询结果秒级可见，支持 BI 分析、Ad-hoc、在线服 务等场景。 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 14 Spark 配套的数据同步、作业开发、工作流编排调度、作业运维 及诊断工具。开源社区常见的 Sqoop、Kettle、Ozzie 等 实现数据同步和调度。 整体 不是孤立的功能，完整的企 业服务 不需要多组件集成、调优、定制，开箱即用。 3 MaxCompute 迁移场景分析 3.1 迁移基于 Hadoop 的数据湖/数据仓库业务负载 根据 MaxCompute 产品的定位和特性，您可以将基于 Hadoop

1.2 Hadoop 发展历史（了解） Hadoop发展历史 1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优 化升级，查询引擎和索引引擎。 Hadoop创始人Doug Cutting 2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。 3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与G Hadoop发展历史 6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用 了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。 7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。 8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed Hadoop1.x 时 代 ， Hadoop中的MapReduce同 时处理业务逻辑运算和资 源的调度，耦合性较大。 在Hadoop2.x时代，增 加了Yarn。Yarn只负责 资 源 的 调 度 ， MapReduce 只负 责 运算 。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称

/root/install\_uhadoop\_client.sh，⽤⼾可以利⽤此脚本进⾏客⼾端的安装部署 也可以通过外⽹下载最新版本安装脚本 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 1/12 wget http://new-uhadoop.cn-bj.ufileos.com/install_uhadoop_client_new.sh 使⽤⽅法： 在master节点/root⽬录下执⾏ hadoop-为hadoop具体对应的版本，可查看master的/home/hadoop/bin的软连接指向的版本，下同 Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 2/12 #hadoop scp -r root@master_ip:/home/hadoop/.versions/hadoop- /root/ #hive scp -r /tmp/hosts cat /tmp/hosts | grep uhadoop >> /etc/hosts Hadoop开发指南 Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 3/12 修改环境变量 修改/etc/profile或~/.bashrc，增加以下内容 # Environment variables required by hadoop export

intel.com/design/literature.htm 性能测试和等级评定均使用特定的计算 机系统和/戒组件迚行测量，这些测试大致反映了英特尔® 产品的性能。系统硬件、软件设计戒配置的仸何差异都可能影响实际性能。购买者应迚行多方咨询，以评估其考虑购买的系统戒组 件的性能。如欲了解有关性能测试和英特尔产品性能的更多信息，请访问:英特尔性能挃标评测局限 此处涉及的所有产品、计算机系统、日期和数 com/technology/iamt。 英特尔® 架构上的 64 位计算要求计算机系统采用支持英特尔® 64 架构的处理器、芯片组、基本输入输出系统（BIOS）、操作系统、设备驱劢程序和应用。实际性能会根据您使用的具体 软硬件配置的丌同而有所差异。如欲了解更多信息£¬请不您的系统厂商联系。 没有仸何计算机系统能够在所有情冴下提供绝对的安全性。英特尔® 可信执行技术是由英特尔开发的一项安全技术，要求计算机系统具备英特尔® 和操作系统。实 际性能会根据您所使用的具体软硬件配置的丌同而有所差异。有关详细信息，包括哪些处理器支持英特尔 HT 技术，请访问 www.intel.com/products/ht/hyperthreading_more.htm。 英特尔® 虚拟化技术要求计算机系统具备支持英特尔虚拟化技术的英特尔® 处理器、基本输入输出系统、BIOS、虚拟机监视器、VMM、以及用亍某些应用的特定平台软件、功能、性能戒 其

行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 说明Hadoop卓尔不群的言论。充分使用Hadoop的神话 与现实之间存在巨大的反差，这在大数据集成方面表现尤为 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 的数据集成平台。 的数据集成平台。 事实上，MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行 高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限 制，以及数据集成供应商在解决这类问题方面的差异。请在 “Themis: An I/O-Efficient MapReduce”一文中了

86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% 存储布局－连续和条状 小文件处理 并行IO 数据本地性 数据本地性 小文件处理 纠错码在分布式存储系统中 HDFS 性能 多个Standby Namenode Active NN Standby NN Standby NN DN DN DN DN Journal Node Journal Node Task层次Native优化 • 对map output collector的Native实现，对于shuffle密集型的task能 带来30%的性能提升。 Hadoop 的未来 HDFS的未来 • 对象存储 - HDFS-7240 • 更高性能的Namenode：更高效的内存使用，锁的改进等 • Erasure Coding的完善 YARN的未来 • 更大规模的集群支持 • 更好的资源调度，隔离和多租户

内主流厂商的服务器整机产 品，以及达梦、金仓、神通等主要国产数据库和中创、金蝶、东方通等国产中间 件，满足虚拟化、云计算和大数据时代，服务器业务对操作系统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写， 为分布式计算存储提供了底层支持。采用 Java 语言开发，可以部署在多种普通的 廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 3 HDFS 采用 master/slave 架构。一个 HDFS 集群包含一个单独的 NameNode 和多个 DataNode。

或者加载数据到文本文件或者基于文本文件的 Hive 表中。分区也可 以在从 Hive 分区表中查询或加载时被删减。 另一种 Oracle 解决方案 Oracle Loader for Hadoop 是一种高性能 且高效率的连接器，用于从 Hadoop 中加载数据到 Oracle 数据库。 当 Hadoop 发起数据传送时，Oracle Loader for Hadoop 将数据推送到 数据库中。如图 ORACLE 数据库 SQL 查询 在 HDFS 上就地访问和分析数据 查询和连接 HDFS 数据库中的常驻 数据 在需要时使用 SQL 加载到数据库中 自动负载均衡，从而最大限度地提高 性能 外部表 使用外部表机制 并行访问或加载 到数据库中 ORACLE 客户端 图 1-8 日志文件 更多… 文本 压缩文件 序列文件 并行负载，针对 Hadoop

RDD 的部分分区数据丢失时，它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies 与 Wide Dependencies 用 来解决数据容错的高效性。Narrow Dependencies