5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2 测试 HDFS 读性能 1）测试内容：读取 HDFS 集群 10 个 128M 的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ 注意：因为每台服务器节点的磁盘情况不同，所以这个配置配完之后，可以选择不分发 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 （2）停止集群，删除三台节点的 data 和 logs 配置白名单步骤如下： 1）在 NameNode 节点的/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop 目录下分别创建 whitelist 和 blacklist 文件 （1）创建白名单 [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 在 whitelist 中添加如下主机名称，假如集群正常工作的节点为 102 103

允许你 在其数据存储中进行业务分析。这些结果使得组织和公司能够做出 有利于自身的更好商业决策。 为加深理解，让我们勾勒一下大数据的概况。鉴于所涉及数据 的规模，它们会分布于大量存储和计算节点上，而这得益于使用 Hadoop。由于 Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具备关系 型数据库管理系统(RDBMS)的特点。这使得你能够使用 Hadoop 所 提供的大型数据存储和多种数据类型。 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。 Hadoop 是一个单一功能的分布式系统，为了并行读取数据集并 提供更高的吞吐量，它与群集中的机器进行直接交互。可将 Hadoop 想象为一个动力车间，它让单个 CPU 运行在群集中大量低成本的机 态。 主节点 客户端 HDFS 分布式数据存储 YARN 分布式数据处理 从属 NAMENODE 活动 NAMENODE 备用 NAMENODE 调度器 共享编辑日志 或者 JOURNAL NODE 从节点 容器 容器 容器 资源管理器 数据节点 数据节点 数据节点 节点管理器 节点管理器 节点管理器 图 1-1

可通过控制台⼀键安装，参考：客⼾端安装。 1.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 针对部分存量已⾃⾏安装⽤⼾，可根据选择按照以下⽅式⾃⾏安装。 1.2.1 利⽤安装脚本部署 利⽤安装脚本部署 在任⼀master节点下的都有 /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 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 sh /root/install_uhadoop_client_new.sh client_ip client_user password port client_ip: 客⼾机IP 安装完成后，请重新登录客⼾机或执⾏source ~/.bashrc 1.2.2 ⾃⾏安装 ⾃⾏安装 安装jdk，从集群master1节点上拷⻉安装包到UHost： scp -r root@master_ip:/usr/java /usr/ 安装hadoop客⼾端，从集群master1节点上拷⻉安装包到UHost： 注解: 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

那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 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 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。 • 应用程序横向扩展：确定软件在非共享架构的多个 SMP 节点间实现线性数据可扩展性的有效程度。 图1. 海量数据可扩展性是一项大数据集成的强制要求。在大数据时代，企业必须支持MPP群集系统才能实现扩展。 支持海量数据可扩展性的需求并非只与Hadoop基础架构的出 此外，有些供应商不支持将大数据集分散在多个节点间，无法对 独立数据分区并行运行单一数据集成作业，也无法实现设计一 次作业，无需重新设计和重新调整作业即可在任何硬件配置中 非共享架构 从头开始创建软件，以便 利用非共享的大规模并行 架构，方法是将数据集分 散到多个计算节点，执行 单一应用程序（对每个数 据分区执行相同的应用程 序逻辑）。 使用软件数据流来实施 项目 软件数据流通过简化在一 个或多个节点实施和执行 数据管道和数据分区的过

发行版，完全开源，比 Apache Hadoop 在兼容性，安 全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。 （4）Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 3）Hortonworks Hadoop 官网地址：https://hortonworks Hadoop优势（4高） 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop105 Hadoop106 双11、618可以动 态增加服务器 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 作业提交 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了 任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。 NodeManager Container NodeManager

集群来说，HDFS 通过 NameNode 对用户提供了一个单一的命名空间。 DataNode 作为 slave 服务，在集群中可以存在多个。通常每一个 DataNode 都对应于一个物理节点。DataNode 负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划 分为多个 block 块，管理 block 块信息，同时周期性的将其所有的 block 块信息发 送给 NameNode。 1.5 MapReduce 务分解成很多单 个的、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些任务的计算结果可以合并在 一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在 大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的 方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map 过程和 reduce 过程。  map： map ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的 任务。由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。 YARN 的基本组成结构，YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、 ApplicationMaster 和 Container

3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的 In-Memory 类数据库或 Cache 类系统中也有实 现，Spark 的主要区别在于它处理分布式运算环境下的数据容错性（节点实效/数据丢失）问 题时采用的方案。为了保证 RDD 中数据的鲁棒性，RDD 数据集通过所谓的血统关系(Lineage) 记住了它是如何从其它 RDD 中演变过来的。相比其它系统的细颗粒度的内存数据更新级别的 的多个分区或所有分区， 也就是说存在一个父 RDD 的一个分区对应一个子 RDD 的多个分区。对与 Wide Dependencies，这种计算的输入和输出在不同的节点上，lineage 方法对与输入节点完好， 而输出节点宕机时，通过重新计算，这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为 无法重试，需要向上其祖先追溯看是否可以重试（这就是 lineage，血统的意思），Narrow Transformations。同时还提供 Count, collect, reduce, lookup, save 等多种 actions 操作。 2. 这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点 之间的通信模型不再像 Hadoop 那样就是唯一的 Data Shuffle 一种模式。用户可以命名， 物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比 Hadoop 更灵活。 3. 由于

....................................................................... 57 8.1.6 批量迁移 Oozie 工作流和节点任务 ................................................................................... 57 限制的警告：不会截断该字段，但整个 SQL（表或分 区）的写入都会失败，因为 sql-checker 就会报错，不会走到 commit。 6.3.3.2 从 Dataworks 获得评估报告：  查看节点列表：Dataworks 会将客户上传的 Hive SQL 和调度配置，自动转换成 ODPS SQL， 并且映射成 Dataworks 的工作流类型。  查看报告明细：列表中会给出 Hive 41 6.4.3.4 工作流描述文件说明/workflow.xml： Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 42  节点类型说明：  概念说明： 6.5 作业迁移 6.5.1 Hive SQL -> MaxCompute SQL 自动转换 6.5.1.1 使用 sql-checker

： • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 •

需要额外的2位 XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure Coding) • Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100% 3副本 2 33% XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% Timeline Service v.2 • 可用性 流(flow) 聚合(aggregation) YARN Federation • YARN-2915 允许YARN的集群扩展到一万个戒更多个节点 YARN的集群的集群对用户来说是一个整体的集群 劢态资源配置 • YARN-291 允许劢态的改变NM的资源配置 容器资源的劢态调整 • YARN-1197 允许运行时劢态的调整分配给容器的资源