一、目的：使用TestDFSIO测试hadoop-2.7.7集群性能。二、环境：2台虚拟机，CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)，内存3G，硬盘45G。192.168.10.156 hmaster156192.168.10.162 hslave162三、测试过程：3.1 测试读写性能在任意节点（hmaster156、hslave162）的/usr/local/h
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2023-07-05 10:46:51
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下面是对hadoop的一些基本测试示例Hadoop自带测试类简单使用这个测试类名叫做 hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar，位置在 hadoop/share/hadoop/mapreduce/ 目录下不带任何参数可以获取这个jar的帮助信息$ yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.8.5.jar1. Test
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2023-07-03 15:50:21
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1、建立一个测试的目录 [root@localhost hadoop-1.1.1]# bin/hadoop dfs -mkdir /hadoop/input 2、建立测试文件[root@localhost test]# vi test.txt
hello hadoop
hello World
Hello Java
Hey man
i am a programmer 3、将测试文
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2023-07-03 17:13:12
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相对于传统的软件测试，大数据平台的测试有新的特征体现，也需要测试人员做好相关的准备。以大部分企业都选择的Hadoop大数据平台为例，今天我们来聊聊Hadoop大数据测试的一些流程和注意事项。 虽然说针对于大数据平台的测试有自己的新的特征，但是总体来说，测试这份工作，万变不离其宗，Hadoop大数据测试与传统的软件测试，主要的流程还是基本一致的—— 需求分析→测试计划→线上验收测试→测试总结。 &n
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2023-07-12 11:28:24
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1、测试HDFS写性能向HDFS集群写10个128M的文件cd /data/hadoop/hadoop/
bin/hadoop jar /data/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize
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2023-07-05 11:03:48
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一、运行Hadoop自带的hadoop-examples.jar报错 Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/user":hdfs:supergroup:drwxr-xr-x解决办法：1.进入hdfssu - hdfs2.查看目录权限hdfs dfs -ls /3.修改权限hadoop fs -chmod 777 /user运行Had
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2023-06-01 18:40:52
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测试结论第一组数据作表格作图： 第二组数据作表格作图： 根据以上图分析得出以下结论：1、 本地存储的读写速率基本保持23M左右，说明本地存储比较稳定。2、 HDFS存储两个数据节点的读写速率性能比较好，当文件大小为1G时与本地存储性能接近，说明具备高可用性，测试过程中停掉一个节点，正常读写文件，说明也具备高稳定性。3、 HDFS存储两个数据节点的读写速率比HDFS存储单个数据节
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2023-07-31 14:27:29
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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MapReduce性能的影响因子，如何诊断Map的性能瓶颈。
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Hadoo
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2023-09-15 14:57:03
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在我的认识里，传统硬盘的写速度应该能够到120M/s的样子，网络传输速度也能够达到10M/s至少，在使用千兆交换机的前提下，甚至能够达到100M/sPS:附上测试的环境参数： 机器配置如下： 机器数量：7 DataNode:7 内存：64G 硬盘：12T 5400转 磁盘 网络情况：公司内部局域网写测试： 往HDFS上写100个128M的文件： 使用命令 ：bin/hadoop jar ./sha
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2023-08-15 18:28:56
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排序可以说是很多日志系统的硬指标（如按照时间逆序排序），如果一个大数据系统不能进行排序，基本上是这个系统属于不可用状态，排序算得上是大数据系统的一个“刚需”,无论大数据采用的是hadoop,还是spark，还是impala,hive，总之排序是必不可少的，排序的性能测试也是必不可少的。 有着计算奥运会之称的Sor
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2024-08-13 09:25:41
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在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？ 为了搞清楚 HDFS 的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。HDFS 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将 hadoop102、 hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。100Mbps 单位是 bit；10M/s
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2023-10-06 20:34:34
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【Hadoop-HDFS压测】针对HDFS进行读写性能测试1）测试工具2）写入数据测试3）读取数据测试4）清除数据 1）测试工具Hadoop自身集成的工具包：hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1.jar注意：1、如果是Apache版本安装的Hadoop默认在lib目录下，如果是CDH版本安装的Hadoop需要自己去对应目录下找。2、此工具测试需要执行ha
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2023-07-05 10:24:18
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PerformanceEvaluation该工具是hbase自带的性能压测工具，基本原理是用多线程模拟多用户同时访问集群的情况。 命令为：hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation 可以简写为 hbase pe 直接在linux shell里输入命令，可以看到用法介绍options：（搭配例子一起学习更好理解）nomapred hbase
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2023-07-05 10:52:37
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hadoop自身就有测试方法：测试写入数据： 测试代码：hadoop jar /opt//soft/hadoop260/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.6.0-cdh5.14.2-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128M //路径请结合自己的实际
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2023-06-01 18:41:09
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在编写完成MapReduce程序之后，调优就成为了一个大问题。如何使用现有工具快速地分析出任务的性能？
对于本地的java应用程序，进行分析可能稍微简单，但是hadoop是一个分布式框架，MapReduce任务可能在集群中的任意机器上被调度运行。而且本地Job运行器是一个与集群差异非常大的环境，数据流的形式也不同，应该在实际集群上
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2023-12-04 17:37:17
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win_eclipse_hadoop2.5.2_WordCount测试用例准备 apache-ant-x-binhadoop-2.5.2hadoop-2.5.2-srchadoop2.5软件包(我这里用的时别人提供的2.6)hadoop-common-2.2.0-bin-masterhadoop-eclipse-plugin-2.5.2（这个一定要和hadoop的版本一致）环境变量配置—找不到ha
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2024-07-24 14:15:21
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作者： 【法】Khaled Tannir 2.3 性能监测工具Hadoop MapReduce性能优化监测Hadoop集群节点的系统资源（如CPU利用率和磁盘平均数据传输率）有助于理解硬件资源的总体利用情况，并在诊断性能问题时找出瓶颈。Hadoop集群监测包括集群节点上系统资源使用情况的监测和核心服务指标的监测。最常监测的资源包括I/O带宽、每秒磁盘I/O操作的次数、平均数据传输率、网络延迟、平均
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2023-07-25 00:11:27
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我们常常需要对HDFS或者mapreduce进行一些性能方面的测试，比如测试rpc的性能，测试DFS的IO读写性能，测试DFS的吞吐率性能，测试namenode的benchmark性能，mapreduce的sort性能等等。在hadoop的发行版中，其实已经提供了许多类似的工具，并已经打包成jar，供我们使用。以下是0.20.2中自带的一系列工具列表：DFSCIOTestDistributed i
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2023-07-05 10:49:40
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项目经验之基准测试在企业中非常关心每天从Java后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从HDFS上拉取需要的数据？为了搞清楚HDFS的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。 HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将hadoop102、hadoop103、hadoop104虚拟机网络都设置为100mbps。100Mbps单位是bit；10M/s单位是b
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2023-08-15 18:54:08
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一、测试目的主要是测试hadoop集群分布式计算的速率跟数据大小和计算节点数量的关系。二、环境 硬件：浪潮NF5220。系统：CentOS 6.1Master节点在母机CentOS上，分配4CPU，13G内存。其余三个slave节点在母机的KVM虚拟机上，系统一样是CentOS6.1。硬件配置：内存1G，4 CPU，每个100G容量大小的硬盘。三、步骤及测试结果首先将原始数据大小为260
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2023-07-29 20:08:57
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