 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域,突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势,针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性,兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国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0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3 银河麒麟服务器操作系统V4 Hadoop 软件适配手册银河麒麟服务器操作系统 V4 Hadoop 软件适配手册 天津麒麟信息技术有限公司 2019 年 5 月 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 I 目 录 目 录 ............................................................................. .................................... 7 银河麒麟服务器操作系统 V4 hadoop 软件适配手册 2 1 概述 1.1 系统概述 银河麒麟服务器操作系统主要面向军队综合电子信息系统、金融系统以及电 力系统等国家关键行业的服务器应用领域,突出高安全性、高可用性、高效数据 处理、虚拟化等关键技术优势,针对关键业务构建的丰富高效、安全可靠的功能 特性,兼容适配长城、联想、浪潮、华为、曙光等国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0 码力 | 8 页 | 313.35 KB | 1 年前3
 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)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 Hadoop优势(4高) 3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处 理速度。 4 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 Container Map Reduce hadoop101 hadoop102 hadoop103 hadoop104 ... ... 520M ss1505_wuma.avi 待分析数据 汇总服务器 MapReduce架构概述 尚硅谷大数据技术之 Hadoop(入门) —————————————————————————————0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3 尚硅谷大数据技术之Hadoop(入门)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 Hadoop优势(4高) 3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处 理速度。 4 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 Container Map Reduce hadoop101 hadoop102 hadoop103 hadoop104 ... ... 520M ss1505_wuma.avi 待分析数据 汇总服务器 MapReduce架构概述 尚硅谷大数据技术之 Hadoop(入门) —————————————————————————————0 码力 | 35 页 | 1.70 MB | 1 年前3
 尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2)Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,NameNode 内存可以配置 3g。在 就在本地,所以该副本不参与测试 一共参与测试的文件:10 个文件 * 2 个副本 = 20 个 压测后的速度:1.61 实测速度:1.61M/s * 20 个文件 ≈ 32M/s 三台服务器的带宽:12.5 + 12.5 + 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。 p-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3)测试结果分析:为什么读取文件速度大于网络带宽?由于目前只有三台服务器,且有三 个副本,数据读取就近原则,相当于都是读取的本地磁盘数据,没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1)NameNode 的本地目0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3 尚硅谷大数据技术之Hadoop(生产调优手册)每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2)Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,NameNode 内存可以配置 3g。在 就在本地,所以该副本不参与测试 一共参与测试的文件:10 个文件 * 2 个副本 = 20 个 压测后的速度:1.61 实测速度:1.61M/s * 20 个文件 ≈ 32M/s 三台服务器的带宽:12.5 + 12.5 + 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。 p-mapreduce-client- jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3)测试结果分析:为什么读取文件速度大于网络带宽?由于目前只有三台服务器,且有三 个副本,数据读取就近原则,相当于都是读取的本地磁盘数据,没有走网络。 第 3 章 HDFS—多目录 3.1 NameNode 多目录配置 1)NameNode 的本地目0 码力 | 41 页 | 2.32 MB | 1 年前3
 Hadoop 概述分布式文件系统,或者说 HDFS,则是 Hadoop 的核心,然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据,你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑,它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理,可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中,它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件,它能通过共享层次名 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中,硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS,你的 数据可以跨越数千台服务器,而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是,这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化,它提供高吞吐量的数据访 似于活动目录,作为一项名称服务,活动目录的作用是将某人的用 户 ID(用户名)映射为环境中的特定访问或权限。同样,DNS 服务作 为名称服务,将域名映射为 IP 地址。通过在分布式系统中使用 ZooKeeper,你能记录哪些服务器或服务正处于运行状态,并且能够 通过名称查看它们的状态。 如果有节点出现问题导致宕机,ZooKeeper 会采用一种通过选 举 leader 来完成自动故障切换的策略,这是它自身已经支持的解决0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3 Hadoop 概述分布式文件系统,或者说 HDFS,则是 Hadoop 的核心,然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据,你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑,它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理,可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中,它是面向大数据应用程序的分布式 操作系统。 ZooKeeper 是另一个 Hadoop Stack 组件,它能通过共享层次名 硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中,硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS,你的 数据可以跨越数千台服务器,而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是,这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化,它提供高吞吐量的数据访 似于活动目录,作为一项名称服务,活动目录的作用是将某人的用 户 ID(用户名)映射为环境中的特定访问或权限。同样,DNS 服务作 为名称服务,将域名映射为 IP 地址。通过在分布式系统中使用 ZooKeeper,你能记录哪些服务器或服务正处于运行状态,并且能够 通过名称查看它们的状态。 如果有节点出现问题导致宕机,ZooKeeper 会采用一种通过选 举 leader 来完成自动故障切换的策略,这是它自身已经支持的解决0 码力 | 17 页 | 583.90 KB | 1 年前3
 大数据集成与Hadoop - IBMHadoop技术通过支持新的流程和架构,不断改进 大数据措施的经济性和活力,这样不仅有助于削减成本、增加 收益,而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目, 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集, 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System (用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为 。 优点 • 利用ETL MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 利用网格整合 SMP 服务器 • 执行无法推送到RDBMS的复 杂转换(数据清理) • 释放RDBMS服务器上的容量 • 处理异构数据源(未存储到 数据库中) • ETL服务器可以较快地执行某 些流程 缺点 • ETL服务器在执行某些流程时 速度较慢(数据已经存储到 关系表中) • 可能需要额外的硬件(低成 本硬件) 本硬件) 优点 • 利用数据库MPP引擎 • 将数据移动降至最低限度 • 利用数据库执行加入/聚合 • 清除数据后效果最佳 • 释放ETL服务器上的计算周期 • 利用RDBMS服务器的多余容量 • 数据库可以较快地执行某些 流程 缺点 • 硬件和存储费用昂贵 • 查询SLA出现降级 • 并非所有ETL逻辑均可推送到 RDBMS(使用ETL工具或手 动编码) • 无法利用商业硬件 •0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3 大数据集成与Hadoop - IBMHadoop技术通过支持新的流程和架构,不断改进 大数据措施的经济性和活力,这样不仅有助于削减成本、增加 收益,而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目, 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集, 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System (用于存储大型文件)和Hadoop分布式并行处理框架(称为 。 优点 • 利用ETL MPP引擎 • 利用商业硬件和存储 • 利用网格整合 SMP 服务器 • 执行无法推送到RDBMS的复 杂转换(数据清理) • 释放RDBMS服务器上的容量 • 处理异构数据源(未存储到 数据库中) • ETL服务器可以较快地执行某 些流程 缺点 • ETL服务器在执行某些流程时 速度较慢(数据已经存储到 关系表中) • 可能需要额外的硬件(低成 本硬件) 本硬件) 优点 • 利用数据库MPP引擎 • 将数据移动降至最低限度 • 利用数据库执行加入/聚合 • 清除数据后效果最佳 • 释放ETL服务器上的计算周期 • 利用RDBMS服务器的多余容量 • 数据库可以较快地执行某些 流程 缺点 • 硬件和存储费用昂贵 • 查询SLA出现降级 • 并非所有ETL逻辑均可推送到 RDBMS(使用ETL工具或手 动编码) • 无法利用商业硬件 •0 码力 | 16 页 | 1.23 MB | 1 年前3
 大数据时代的Intel之Hadoop英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置:6核Intel E5 CPU, 48GB内存,8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录,峰值在2万条记录  每台服务器,从磁盘扫描数据,每秒完成400个扫描。 一次扫描0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3 大数据时代的Intel之Hadoop英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置:6核Intel E5 CPU, 48GB内存,8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录,峰值在2万条记录  每台服务器,从磁盘扫描数据,每秒完成400个扫描。 一次扫描0 码力 | 36 页 | 2.50 MB | 1 年前3
 Hadoop 3.0以及未来MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题:依赖性地狱(Dependency Hell),版本冲突 解决方案:客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构,提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 • 加入一些新功能 •0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3 Hadoop 3.0以及未来MapReduce Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题:依赖性地狱(Dependency Hell),版本冲突 解决方案:客户端(client-side)和服务器端(server-side)的隔离 Shell脚本的重构 - HADOOP-9902 • 脚本重构,提升可维护性和易用性 • 修正一些长期存在的bugs • 加入一些改进 • 加入一些新功能 •0 码力 | 33 页 | 841.56 KB | 1 年前3
 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案搬站信息”表单,需提供如下信息:  Hadoop 类型和版本(CDH 自建、CDH 云上自建、Hadoop IDC 自建、Hadoop 云上自建、 云上托管 EMR)  集群规模(服务器台数) Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 25  网络环境(私有网络、经典网络、VPC 专)  有无专线  常用组件(Hive、Spa0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3 Hadoop 迁移到阿里云MaxCompute 技术方案搬站信息”表单,需提供如下信息:  Hadoop 类型和版本(CDH 自建、CDH 云上自建、Hadoop IDC 自建、Hadoop 云上自建、 云上托管 EMR)  集群规模(服务器台数) Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 25  网络环境(私有网络、经典网络、VPC 专)  有无专线  常用组件(Hive、Spa0 码力 | 59 页 | 4.33 MB | 1 年前3
共 8 条
- 1













