一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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6.2 诊断性能瓶颈有的时候作业的执行时间会长得惊人。想靠猜也是很难猜对问题在哪。这一章中将介绍如何界定问题，找到根源。涉及的工具中有的是Hadoop自带的，有的是本书提供的。系统监控和Hadoop任务在Hadoop的0.20.x版本中，并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法。不过在0.22版本中，CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中。并且可以通
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2023-10-27 19:47:17
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上期回顾：在第一期（点击可参阅详情）中，我们通过性能故障排查解决了Hadoop2.6.0版本的瓶颈问题； 在第二期（点击可参阅详情）中，我们将集群由Hadoop2.6.0版本升级到Hadoop3.2.1版本，且启用联邦模式，解决了Hadoop的第二次瓶颈； 本次，我们将分享一下在联邦模式下如何解决router延迟较大的问题。 下面，enjoy：一、基于非联邦和联邦模式的测试在成功将Hadoop2.
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2023-08-28 12:18:32
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熟悉使用hadoop的同学应该都知道hadoop的一直存在的几个问题： 1、单节点故障 2、namenode的可扩展性 3、小文件的存储 第一个问题现在已经比较成熟的解决方案是做主节点的HA,既使用hadoop 2系列版本中的方法，建立两个namenode，一个active状态,另一个是standby状态，两个节点保存的元数
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2023-07-14 16:33:17
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第9章 Hadoop再探讨9.1Hadoop的优化与发展9.1.1Hadoop的局限与不足Hadoop1.0的核心组件（仅指MapReduce和HDFS，不包括Hadoop生态系统内的Pig、Hive、HBase等其他组件）， 主要存在以下不足：•抽象层次低，需人工编码•表达能力有限•开发者自己管理作业（Job）之间的依赖关系•难以看到程序整体逻辑•执行迭代操作效率低•资源浪费（Map和Reduc
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2023-09-01 10:52:09
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Hadoop遭遇瓶颈的七大危险信号，
大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致企业因噎废食，终止大数据应用项目。
部署和扩展Hadoop系统是一件高度复杂的事情，如果用户能提前对Hadoop扩展可能会遇到的各种问题和危险信号有所了解，就能避免很多“救火”场面。 以下是Altiscale
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2024-10-03 11:05:06
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0. 概述 要正确的优化SQL，必须能快速定位性能瓶颈点，或者说快速找到SQL主要的开销所在。最慢的设备通常是瓶颈点的成因，如文件下载时的瓶颈点可能是网络速度，本地文件复制时的瓶颈点可能在于硬盘性能。 为了快速找到SQL的性能瓶颈点，首先需要读者对各种设备的性能数据有一些基本的认识，如千兆网络带宽是1000Mbps，硬盘转速为每分钟7200/10000转等。 下图数据给出了一些当前主流的计算
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2023-12-02 06:10:10
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# Hadoop 计算瓶颈
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它允许我们处理大规模数据集。然而，尽管 Hadoop 提供了强大的计算能力，但在某些情况下，我们可能会遇到计算瓶颈。本文将探讨 Hadoop 计算瓶颈的原因，并提供一些代码示例来说明如何优化 Hadoop 计算。
## Hadoop 计算瓶颈的原因
1. **数据倾斜**：在某些情况下，数据分布不均匀，导致某些节点处理的数
原创
2024-07-19 10:25:29
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# 理解 Hadoop 的主要瓶颈
在处理大数据时，Hadoop 是一个极其重要的框架，但在使用时可能会遇到性能瓶颈。作为一名刚入行的小白，了解这些瓶颈以及如何进行优化是非常重要的。本文将为你提供一份详尽的指南，帮助你理解 Hadoop 的瓶颈并进行优化。
## 1. 整体流程
为了解决 Hadoop 的性能瓶颈，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
前言：本文章主要用于记录日常案例分析，记录因为业务的频繁写操作导致的Hadoop集群访问雪崩的故障，以用于总结问题定位方法（从事大数据开发工作以来，写了很多文章都存储在了个人记事本里了，心血来潮，梳理一下）项目场景：Hadoop版本：Apach hadoop 2.6.0集群规模：2+2000+节点数据规模：接近6万亿，存储达10PB问题描述突然一天，现场运维人员反馈，集群数据入库相较于以往慢了很多
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2023-10-08 00:37:36
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1.单选题
下列哪项通常是集群的最主要瓶颈
A 内存
B CPU
C 磁盘 IO
D 网络
参考答案： C
2.单选题
Linux操作系统中，禁止记录访问时间戳需要修改什么参数
A notime 和 nodirtime
B time 和 dirtime
C atime 和 diratime
D noatime 和 nodiratime
参考答案： D
3.单选题
下列哪一个是 zookeepe
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2024-01-12 13:46:10
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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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Hadoop-HDFS总结HDFS优点HDFS缺点HDFS组成架构HDFS文件块大小* HDFS优点1.容错性高： （1）数据在多个副本里自动保存，提高了容错性。 （2）某一副本丢失后可以自动恢复。 2.适合处理大量数据 （1）数据规模：可以处理GB,TB,甚至PB级别的数据。 （2）文件规模：可以大量的文件（百万规模）。 3.可以在廉价的机器上，通过多副本机制，提高可靠性。HDFS缺点1.不适
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2024-02-22 10:02:26
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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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Hadoop集群的最主要瓶颈及优化方法
在大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架。然而，在Hadoop集群中有一些主要的瓶颈会影响其性能。本文将介绍Hadoop集群的最主要瓶颈，并通过代码示例展示如何优化这些瓶颈，以提高Hadoop集群的性能。
## 1. 数据传输瓶颈
在Hadoop集群中，数据传输是一个主要的瓶颈。在MapReduce任务中，数据需要从分布式存储系统（如
原创
2023-10-05 04:56:58
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# Hadoop集群最主要的瓶颈分析
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和存储。它通过将数据分散到多个计算节点上，使得用户可以在海量数据上进行分析和计算。然而，在实际应用中，Hadoop 集群的性能受到多种因素的影响，其中主要的瓶颈可以归结为数据传输、计算资源、存储性能和集群管理。
## 1. 数据传输瓶颈
数据传输是Hadoop集群运行中的首要瓶颈。当多个节点需传
1.1 Hadoop基础（☆☆）1.1.1 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈（C）A.CPUB.网络C.磁盘 IOD.内存1.1.2 下列哪项可以作为集群的管理？（C）C.ClouderaManagerD.Zookeeper1.1.3 下列哪个是Hadoop运行的模式？（ABC）A.单机版B.伪分布式C.完全分布式1.1.4 列举几个hadoop生态圈的组件并做简要描述1）Zookeeper:是一个
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2023-09-14 13:57:47
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腾讯大规模Hadoop集群实践2014-02-19 21:26|
16556次阅读| 来源
《程序员》|
40| 作者
翟艳堂
《程序员》杂志
2014年2月刊
hadoop集群
腾讯
分布式计算
数据存储
云计算
大数据
TDW
摘要：TDW是腾讯最大的离线数据处理平台。本文主要从需求、挑战、方案和未来计划等方面，介绍了TD
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2024-06-07 12:21:52
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关于Hadoop生死的讨论已经进入后半场，KPI当前，企业继续专注自己的业务发展，厂商继续包装自己的产品，重心都不再是Hadoop的命运走向。在这之中，我们可能忽略了一些问题，比如Hadoop核心组件与边缘组件的边界正在变得越来越清晰；Spark、Flink正在逐渐成长，生态渐渐庞大；可供选择的组件越来越多，企业对于如何选择毫无头绪。本期走访嘉宾：刘译璟，百分点集团技术副总裁兼首席架构师。作为Ha
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2024-08-02 10:35:07
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1.磁盘是hadoop集群运行时的最主要瓶颈2.snappy，Gzip压缩不能被切分3. 4. HDFS-HA工作要点中元数据管理，描写正确的是？[多选]A、俩个namenode内存中各自保存一份元数据B、Edits日志只有Active状态的NameNode节点可以做写操作C、两个NameNode都可以读取EditsD、共享的Edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两
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2023-09-02 11:18:23
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