1.大数据集群节点规划1.1 数据存储总量预估比如业务系统数据量每天增量 50T，保留周期为 30 天，那么 HDFS 存储 容量为 50T * 30 天 * 3 副本 * 2 倍（数据源+清晰加工） = 9000T = 8.79P 1.2 DataNode节点规模预估每个机器的磁盘是 4T * 10 = 40T, 每台机器的可用存储容量为 40T *&nb
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2023-07-13 16:42:39
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1.什么是hadoop处理框架？Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。Hadoop 由 HDFS 、 MapReduce 、 HBase
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2023-09-20 10:25:09
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在当今大数据时代，Hadoop 3 的计算效率成为了数据工程师和科学家们关注的焦点。由于Hadoop 3 带来的性能优化和新特性，相比于早期版本，其在处理大规模数据集时展现出显著的优势。然而，在实际应用中，如何有效地提升 Hadoop 3 的计算效率仍然是一个具有挑战性的问题。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展六个方面，深入探讨如何优化 Hadoop 3 的计算
# 如何实现“Hadoop 效率”
## 简介
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和计算。如何实现高效的 Hadoop 实践是每个开发者都应该掌握的技能之一。在本文中，我将向你介绍如何通过一系列步骤来提高 Hadoop 的效率，以便更好地处理大规模数据集。
## 整体流程
下面是实现“Hadoop 效率”的整体流程。我们将会分为五个步骤来进行讲解。
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原创
2023-09-06 06:16:09
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6.4.4 减小数据倾斜的性能损失数据倾斜是数据中的常见情况。数据中不可避免地会出现离群值（outlier），并导致数据倾斜。这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行。常见的数据倾斜有以下几类：数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜。在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处
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2024-10-14 14:27:55
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一、HDFS 产生的背景Hadoop 的三大组成为：HDFS、YARN 和 Map Reduce，今天我们主要探讨 HDFS。 随着数据量的越来越大，在一个操作系统无法存放所有的数据，那么就需要将数据分派到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是 Hadoop 分布式文件管理系统，HDFS 是分布式文管理系统的一种。二、HDFS
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2023-07-24 10:25:03
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Bigdata-CDH-Hadoop生态系统中的RPC性能瓶颈一、数据块汇报间隔时间二、Namenode优化三、RPC客户端优化 RPC 是远程过程调用 (Remote Procedure Call)，即远程调用其他虚拟机中运行的 java object。 而HDFS的运行建立在RPC上，NameNode的RPC queue time指标可以显示表达这个系统当前状态。 在大规模的集群中，RP
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2023-07-12 09:48:33
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来自于某本大牛英文专著。翻译稿。 讲解在Hadoop中的性能调优。介绍如何诊断硬件的性能问题。（本节部分图存在对齐问题）
（要是文章哪里看不懂的，或者图片里面英文看不懂的，可以在文章后面留言，我会回复的。）
6.2.5 硬件性能问题尽管单独的硬件的MTTF（平均失效前时间）都数以年记，然而在集群中就完全不是这么一回事了。整个集群的MTTF就要小得多。这一
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2024-01-09 23:42:20
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启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh1、查看指定目录下内容hadoop dfs –ls [文件目录]eg: hadoop dfs –ls /user/wangkai.pt2、打开某个已存在文件hadoop dfs –cat [file_path]eg:
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2023-05-30 15:03:02
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HDFS-HA集群配置 步骤1：创建ha文件夹，修改文件所有者所属组（前提杀死hdfs集群）sudo mkdir -p /opt/ha
sudo chown -R atguigu:atguigu /opt/ha步骤2：准备配置的hadoop集群cp /opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/ha
rm -rf /data /logs步骤3：修改配置文件core-siet.xml&
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2023-11-12 09:24:34
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<内容摘自互联网 主要为自用学习>概述：MapReduce是hadoop的三大核心组件之一，主要提供的是计算模型，比较典型的应用案例就词频统计MapReduce含义 计算模型：对数据的分布式处理计算抽象为Map和Reduce两个过程，为所有的数据处理提供统一且简单的处理方式，更加非技术人员的理解运行框架：提供了一个计算精良的并行计算软件框架，能自动完成计算任务并行化处理，自动
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2023-08-30 15:40:12
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在进行大数据处理时，Hadoop的`getmerge`命令常被用来合并多个小文件为一个大文件。然而，根据操作的复杂性和文件的大小，`getmerge`的效率可能会受到影响。在本文中，我们将详细记录解决“hadoop getmerge效率慢”问题的过程，分为环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证以及迁移指南等部分。
## 环境预检
首先，确保我们有良好的基础环境。这包括硬件资源和软件依
计算框架：MapReduce计算框架 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。并行计算框架 一个大的任务拆分成多个小任务，将多个小任务分布到多个节点上。每个节点同时计算Hadoop为什么比传统技术方案快 1.分布式存储 2.分布式并行计算 3.节点横向扩展 4.移动程序到数据端 5.多个数据副本MapReduce核心思想 分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工资或者任务，并行
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2023-10-07 19:09:45
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## CDH Hadoop 和 Apache Hadoop 效率对比
在大数据处理领域，Hadoop已经成为了一个非常流行的解决方案。在Hadoop生态系统中，CDH和Apache Hadoop是两个常见的版本。CDH是由Cloudera公司发布的Hadoop发行版，而Apache Hadoop是Apache软件基金会维护的开源项目。本文将对CDH Hadoop和Apache Hadoop的效率
原创
2024-05-25 05:15:43
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对于我们新手入门学习hadoop大数据存储的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服
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2024-05-19 16:05:26
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一、操作系统调优1、提高网络连接上限。以增加网络带宽的利用率，即修改内核net.core.somaxcon参数2、关闭swap交换分区。以免内存不足时，数据会溢写到磁盘，读取时再从磁盘读取，增加数据读取时间3、调整预读缓存区的大小。将数据预读，减少磁盘IO时间二、HDFS调优1、配置文件一：core-site.xml1>hadoop.tmp.dir：手动指定临时目录，针对多磁盘的集群环境特别
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2023-11-20 11:25:58
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前言Hadoop是什么？ 用百科上的话说：“Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。” 可能有些抽象，这个问题可以在一步步学习Hadoop的各种知识以后再回过头来重新看待。Hadoop大家族Hadoop不是一个单一的项目，经过10年的发展，Hadoop已经成为了一个拥有近20个产
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2023-07-12 13:21:06
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python 多线程效率在一台8核的CentOS上，用python 2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。import time
def fun(n):#CPU密集型的程序
while(n>0):
n -= 1
start_time = time.time()
fun(10000000)
print('{} s'.format(time.time() - st
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2023-07-13 14:48:38
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目录 算法效率衡量执行时间反应算法效率单靠时间值绝对可信吗？时间复杂度与“大O记法”如何理解“大O记法”最坏时间复杂度时间复杂度的几条基本计算规则算法分析常见时间复杂度Python内置类型性能分析timeit模块list的操作测试list内置操作的时间复杂度dict内置操作的时间复杂度数据结构概念算法与数据结构的区别抽象数据类型(Abstract Data Type) 算法效率
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2023-07-11 11:42:17
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time.time() 不适用于精度过高的计时。适用于表示日期时间或者对于精度要求不高的计时。import time
T1 = time.time()
#待计算的代码块
print('hello world')
T2 = time.time()
print('程序运行时间:%s毫秒' % ((T2 - T1)*1000))time.clock() time.clock() 函数以浮点数计算的秒
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2023-07-13 15:05:22
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