Hadoop学习(十)1.HDFS核心参数1.NameNode内存生产配置(1)NameNode内存计算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
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2023-07-10 17:14:53
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Spark集群部署规划安装目录 /opt/bigdata解压安装包 tar zxvf spark2.0.2binhadoop2.7.tgz重命名目录 mv spark2.0.2binhadoop2.7 spark修改配置文件 配置文件目录在 /opt/bigdata/spark/conf vi sparkenv.sh 修改文件(先把 sparkenv.sh.template 重命名 为 spark
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2023-09-20 08:53:03
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HDFS
—核心参数 1.1 NameNode
内存生产配置 1
)
NameNode
内存计算 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
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2024-08-02 13:36:43
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# 如何配置Hadoop的CPU和内存
在大数据环境中,Hadoop是一个非常重要的框架。合理配置Hadoop的CPU和内存参数,可以帮助我们提升集群的性能和资源使用效率。对于刚刚入行的小白来说,这可能会觉得有些复杂,今天我将通过一个简单的流程来教你如何实现Hadoop的CPU和内存配置。
## 流程概述
以下是配置Hadoop CPU和内存的基本流程:
```mermaid
flowch
原创
2024-10-15 03:49:17
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现在,我这学期开了Hadoop的课,虽然老师讲的不动听,但是我自己对Hadoop还是很感兴趣的,所以,就看Hadoop的书,学了一些Hadoop的搭建,和Hadoop连接Eclipse等东西。在这个过程中,自己也学到了一些关于linux的操作命令,和vi编辑器简单使用方法。注意!!要求本机内存至少8G-12G,要不然4G内存会卡死的,我之前不熟悉这些硬件的作用,我笔记本内存是4G的,打开虚拟机直接
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2023-11-18 23:42:19
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hadoop入门学习教程--DKHadoop完整安装步骤 使用hadoop版本是DKH标准三节点发行版,DKHadoop版本的易用性比较好,环境部署要简单的多,参考此篇安装前请先下载DKHadoop版本,网盘链接:pan.baidu.com/s/1-427Sh6l… 提取码:vg2w 第一部分:准备工作 1、 大数据平台所需配置: (1) 系统:CentOS 6.5 64位(需默认安装Deskto
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2024-04-19 11:52:58
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虚拟内存是个怎么强调也不过分的概念,它的存在极大地方便了程序设计任务,解放了程序员的手脚。下面看看虚拟内存的作用以及如何在存储管理机制的基础上实现它。什么是虚存?为什么需要它?完当前任务片段后,再从外存中调入下一个待运行的任务片段。的确,老式系统就是这样处理大任务的,而且这个工作是由程序员自行完成。但是随着程序语言越来越高级,程序员对系统体系的依赖程度降低了,很少有程序员能非常清楚的驾驭系统体
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2024-10-09 19:39:46
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性能调优
JVM调优原理概述
1、常规性能调优:分配资源、并行度。。。等
2、JVM调优(Java虚拟机):JVM相关的参数,通常情况下,如果你的硬件配置、基础的JVM的配置,
都可以的话,JVM通常不会造成太严重的性能问题;反而更多的是,在troubleshooting中,
JVM占了很重要的地位;JVM造成线上的spark作业的运行
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2024-02-20 07:14:19
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因为需要部署spark环境,特意重新安装了一个测试的hadoop集群,现将相关步骤记录如下:硬件环境:四台虚拟机,hadoop1~hadoop4,3G内存,60G硬盘,2核CPU软件环境:CentOS6.5,hadoop-2.6.0-cdh5.8.2,JDK1.7部署规划:hadoop1(192.168.0.3):namenode(active)、resourcemanagerhadoop2(19
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2024-03-11 17:37:55
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Hadoop:一个开源的、可运行于大规模集群上的分布式计算平台。实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能,方便用户轻松编写分布式并行程序。Hadoop生态系统: HDFS:Hadoop 分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一。HBase:提供高可靠性、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列数据库,一
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2023-10-25 12:49:48
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一、Hadoop HDFS的架构HDFS:Hadoop Distributed File System,分布式文件系统1,NameNode存储文件的metadata,运行时所有数据都保存到内存,整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小一个Block在NameNode中对应一条记录(一般一个block占用150字节),如果是大量的小文件,会消耗大量内存。同时map task的数量是
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2023-11-25 10:39:37
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一、模板虚拟机环境准备1.安装模板虚拟机,IP地址192.168.10.100、主机名称hadoop100、内存4G、硬盘50G1)hadoop100虚拟机配置要求如下(本文Linux系统全部以CentOS-7.5-x86-1804为例)(1)使用yum安装需要虚拟机可以正常上网,yum安装前可以先测试下虚拟机联网情况[root@hadoop100 ~]# ping www.baidu.com
P
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2023-08-01 21:34:02
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Hadoop集群安装笔记 Hadoop集群安装笔记硬件配置软件配置设置环境变量配置Hadoop集群运行启动Hadoop遇到的问题汇总ssh连接问题hostname设置Hadoop-eclipse插件设置参考资料 上个月写的记录,今天想起来弄到博客上了 捣腾了很长时间,算是把集群搭建起来了,这里做一个小小的总结,毕竟走了不少弯路,希望以后能吸取教训。硬件配置使用了三台主机,配置如下:hostnam
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2024-02-14 21:21:01
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1.1 NameNode内存生产配置1)NameNode内存计算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 Byte2)Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,
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2023-08-18 21:11:33
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1. map过程产生大量对象导致内存溢出这种溢出的原因是在单个map中产生了大量的对象导致的。例如:rdd.map(x=>for(i <- 1 to 10000) yield i.toString),这个操作在rdd中,每个对象都产生了10000个对象,这肯定很容易产生内存溢出的问题。针对这种问题,在不增加内存的情况下,可以通过减少每个Task的大小,以便达到每个Task即使产生大量的
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2023-06-27 22:22:19
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文章目录Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置2. NameNode心跳并发配置3. 开启回收站配置 Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置 如果每个文件块大概占用 150byte,以一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte
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2023-07-12 11:27:05
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当运行中出现Container is running beyond physical memory这个问题出现主要是因为物理内存不足导致的,在执行mapreduce的时候,每个map和reduce都有自己分配到内存的最大值,当map函数需要的内存大于这个值就会报这个错误,解决方法:在mapreduc-site.xml配置里面设置mapreduce的内存分配大小<property>
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2023-06-27 22:57:49
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目录一、NameNode 内存生产配置二、NameNode 心跳并发配置三、开启回收站配置 一、NameNode 内存生产配置NameNode 内存计算每个文件块大概占用150 byte,一台服务器128 G内存为例,能存储多少文件块呢 ?Hadoop2.x系列,配置NameNode内存NameNode 内存默认 2000 m,如果服务器内存4G,NameNode 内存可以配置 3g。在 had
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2023-07-14 15:55:42
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下图是HDFS的架构: 从上图中可以知道,HDFS包含了NameNode、DataNode以及Client三个角色,当我们的HDFS没有配置HA的时候,那还有一个角色就是SecondaryNameNode,这四个角色都是基于JVM之上的Java进程。既然是Java进程,那我们肯定可以调整这四个角色使用的内存的大小。接下来我们就详细来看下怎么配置HDFS每个角色的内
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2023-06-30 17:29:22
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文章目录系列文章目录前言配置四个核心配置文件core-site.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xmlyarn-site.xml配置masters文件配置slaves文件文件配置总结 前言在 CentOS7 系统快速配置Hadoop,仅需配置主节点,配置完成后将Hadoop文件及jdk文件发送给从节点,即可完成分布式集群部署,本节主要介绍Hadoop文件配置配置四个核心配
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2023-07-12 15:45:03
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