一、HDFS核心参数1.1 NameNode内存生产配置查看 NameNode 占用内存，查看 DataNode 占用内存jmap -heap PID 或者 jps -heap PIDNameNode 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？ 1281281024*1024/150Byte≈9.1亿Hadoop2.x 系列， 配置 Na
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2023-07-03 20:01:50
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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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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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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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## Hadoop内存配置详解
### 概述
Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在使用Hadoop时，配置适当的内存参数是至关重要的，它直接影响到任务的性能和稳定性。本文将介绍如何正确配置Hadoop的内存参数。
### 配置流程
下面是配置Hadoop内存的步骤总结，可以使用以下表格进行展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 |
一 发生很多Job OOM现象那几天运维发现很多OOM，一直不断在Full GC。我们知道Full GC一旦发生超过几分钟，其他的线程均停止工作，只有垃圾回收线程工作。第一个猜想是运行的Job，也就是我们运行任务内存资源不够用。所以猜想是container所启动的YarnChild的JVM内存大小不够，或者配置小了，导致内存不够用。我们就把内存配大了些。mapreduce.map.memory.m
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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一、resourcemanager,nodemanager,namenode,datanode1、内存（1）java默认1）最大内存没有配置的话根据java默认最大内存1.java最大内存-Xmx 的默认值为你当前机器最大内存的 1/42.java最小内存-Xms 的默认值为你当前机器最大内存的 1/64)（2）hadoop_env 文件配置namenode和datanode(注意在namenod
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2023-07-12 12:11:22
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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
Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数，以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。一 应用程序编写规范1.设置Combiner对于一大批MapReduce程序，如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。Combiner可减少Map Task中间输出的结果，从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量，最终表现为Map Task和Redu
做一个hadoop的配置流程的全记录，把遇到的问题和细节全都记录了下来。目录1.安装前准备jdk，hadoop安装包：2.开始安装jdk，hadoop导入安装包修改jdk，hadoop文件用户所属配置jdk，hadoop 环境变量，添加对应环境变量测试安装是否成功 3.hadoop 集群配置文件core-site.xmlhdfs-site.xmlyarn-site.xmlmapred-s
传统的hadoop机群的处理能力采用slot来定义，基于YARN的hadoop2则建立了支持多应用框架的模式，其配置方式发生了变化。以下以一个机群配置为例说明。机群中处理节点的配置为：CPU：2路6核 Xeon E5内存：64GB硬盘：8块4TB SASYARN中处理能力的基本资源分配单元为container，其封装了内存、CPU、硬盘等资源，按照官方推荐，每CPU核、每块硬盘配置为1-2个容器，
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2023-07-30 12:30:12
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Hadoop是适合大数据的分布式存储与计算平台，分布式存储即HDFS(Hadoop Distributed File System),计算平台即MapReduce。Hadoop是分布式存储数据，在存储过程中会有数据通过网路进行传输，会受到带宽等方面的限制，因此如果在小数据规模下使用Hadoop，很可能并不如当前的解决方法效率高，因此Hadoop适合大数据的规模。当前额Hadoop存在各种版本，Ap
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2023-09-06 10:04:40
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Configuration FileConfiguration SettingValue Calculation 8G VM (4G For MR) yarn-site.
原创
2021-08-07 10:39:29
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# Hadoop Datanode内存配置指南
在大数据领域，Hadoop作为一个开源软件框架，被广泛应用于处理大规模数据。Hadoop又由多个组件构成，其中HDFS（Hadoop Distributed File System）是数据存储的核心部分。在HDFS中，Datanode负责实际存储数据，而对其内存配置的合理管理，将直接影响到集群的性能和稳定性。
## 什么是Datanode？
在
1、core-site.xml文件这是一个描述集群中NameNode结点的URI-统一资源标识符（包括协议，主机名称，端口号），集群里面的每一台机器都需要知道 NameNode的地址。DataNode结点会先在NameNode上注册，这样它们的数据才可以被利用。独立的客户端程序通过这个URI跟 DateNode交互，以取得文件的块列表。<property>
<name>fs
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2023-07-12 12:12:25
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参数：io.sort.mb（default 100）当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，
Hadoop 3.x（生产调优手册）----【HDFS--核心参数】1. NameNode内存生产配置2. NameNode心跳并发配置3. 开启回收站配置1. 回收站工作机制2. 开启回收站功能参数说明3. 启用回收站4. 查看回收站5. 注意：通过网页上直接删除的文件也不会走回收站6. 通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用 moveToTrash() 才进入回收站7. 只有在命令行利用
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2023-08-30 15:40:55
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1. hdfs-site.xmldfs.name.dir NameNode 元数据存放位置 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/namedfs.block.size 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户端。 默认值：128Mdfs.data.dir DataNode在本地磁盘存放bloc
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2023-07-14 15:54:38
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0）一份数据上传到hdfs中，会被切分成好多片（比如64MB），并且每一个片段会存到若干台DataNode（冗余存储，防止某个节点失效后不至于导致数据不完整，作业无法进行） 1）map的输出既是Reduce的输入。 2）map对每条记录的输出以<key,value> pair的形式输出。 3）在进入reduce阶段之前，还要将各个map中相关的数据（key相同的数据）进过洗牌，排
