文件系统中采集数据时,应该考虑以下内容.数据源系统设备的读取速率在所有处理流水线中,磁盘I/O通常都是主要瓶颈.但是优化采集流程时通常要看一下检索数据的系统系统.一般来说,Hadoop的读取速度在20MB/s到100MB/s之间,而且主板或者控制器从系统所有的磁盘中读取时有一定的限制.为了读取速度达到最高,需要确保尽量充分利用系统中的磁盘.某些网络附加存储(Network Attached Sto
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2023-12-31 20:04:14
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# Hadoop FS CP 很慢？了解性能优化技巧
Hadoop 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据存储和分析。在使用 Hadoop 的过程中，许多用户可能会遇到 `hadoop fs cp` 命令运行缓慢的问题。这篇文章将探讨这一问题的原因，并提供一些优化建议，同时通过代码示例和图表帮助读者理解。
## 为什么 `hadoop fs cp` 可能很慢？
1. **网络带宽限制**
原创
2024-10-17 11:53:31
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【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之客户端作业提交
一、概要描述 仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。二、 流程描述 Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。 在J
HDFS-HA概述HA（High Availablity），即高可用（7*24小时不中断服务）。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理
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2024-03-02 11:08:14
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作业一 目录 安装HADOOP的步骤安装虚拟机（1）确认系统版本（2）安装Ubuntu2.安装Hadoop（1）创建Hadoop用户（2）SSH登陆权限设置（3）安装Java环境（4）配置Hadoop遇到的问题和解决方法问题1：关于MacBook的尝试问题2：在MacBook上，使用VMware虚拟机的尝试问题3：SSH无密码登录状态问题4：下载Java速度过慢导致安装不全问题5：配置JAVA_H
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2023-10-20 16:52:06
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### Hadoop 任务
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。在Hadoop中，任务是分布式计算的基本单位，可以分为Map任务和Reduce任务。Map任务用于将输入数据划分成若干个片段，并对每个片段进行处理；Reduce任务用于将Map任务的输出进行合并和整理。
#### MapReduce任务
在Hadoop中，MapReduce任务由Mapper和Reduce
原创
2024-04-24 03:58:49
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目录前言一、Yarn 基础架构二、Yarn 工作机制三、作业提交全过程四、Yarn 调度器和调度算法1. 先进先出调度器 (FIFO)2. 容量调度器 (Capacity Scheduler)3. 公平调度器 (Fair Scheduler)五、Yarn 常用命令1. yarn application 查看任务2. yarn logs 查看日志3. yarn applicationattempt
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2023-07-12 13:58:17
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https://github.com/azkaban/azkaban 在调度 Hadoop 的相关作业时，有以下几种方式： 基于 Linux 系统级别的 Crontab。 Java 应用级别的 Quartz。 第三方的调度系统。 自行开发 Hado
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2023-07-24 10:12:02
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Hadoop MapReduce之jar文件上传 在提交作业时，我们经常会执行下面类似命令：hadoop jar wordcount.jar test.WordCount，然后等待作业完成，查看结果。在作业执行流程中客户端会把jar文件上传至HDFS内，然后由JT初始化作业，并发放给TT执行具体的任务，这里我们主要看客户端的操作，了解这些我们可以自定义更为方便的作业提交方
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2023-07-12 13:58:29
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还有一个月这个学期的大数据课程就结束了，到现在居然还在装软件- -关键我还没装好- -花了一个周末的时间来配环境，中间重装了两次虚拟机，因为没有拍摄最初系统的快照，每次重装系统都要花费一小时左右所以建议大家空间够的话，可以多拍几张快照 做一个步骤拍一个快照，这个教程基本没什么问题了，毕竟也是我花了两天的时间写出来的衷心希望能帮到各位，别像我一样浪费两天只是在配环境基本操作就不讲了，连怎么编辑保存l
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2024-09-03 19:07:21
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概述一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包含一个或多个ResultTask，前面的stages会包含一个或多个ShuffleMapTasks。ResultTask运行并将结果返回给driver application。ShuffleMapTask将task的output依据task的partition分离到多个buckets里。一个ShuffleMapTask相应一个Sh
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2024-06-11 16:53:19
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map 把Job分割成map和reduce 合理地选择Job中 Tasks数的大小能显著的改善Hadoop执行的性能。增加task的个数会增加系统框架的开销，但同时也会增强负载均衡并降低任务失败的开销。一个极 端是1个map、1个reduce的情况，这样没有任务并行。另一个极端是1,000,000个map、1,000,000个reduce的情况，会由于 框架的开销过大而使得系统资源耗
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2023-07-25 00:28:50
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YARN：资源调度平台 YARN的调度器可以这样理解，Hadoop相当于一台虚拟计算机（由多台计算机构造的集群），那么HDFS就是这台虚拟计算机的文件系统，管理磁盘资源；而YARN负责管理虚拟计算机的CPU和内存资源。在YARN上跑的MapReduce程序（上一节跑的PI和wordcount两个应用程序）就是在这台虚拟计算机跑的应用程序，需要磁盘、内存和CPU等资源。所以，我们可以这样认
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2023-06-28 21:10:21
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**Jobclient 准备运行环境 Jobtracker 接收作业 Taskscheduler 初始化作业**作业提交： 总体来言，作业提交还是比较简单的，主要涉及创建目录、上传文件等操作；一旦用户提交了作业以后，Jobtracker端便会对作业进行初始化，初始化的作业主要是根据输入数据量和作业的配置参数将作业分解成若干个map task 和reduce task整个过程： 用户使用ha
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2023-08-03 14:28:00
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前言YARN 是 Hadoop 资源管理器。负责协调任务作业的服务器资源。使任务有序对资源进行利用。除了支持原生 MapReduce任务，他还提供了Spark等任务接入的入口。基本概念 Yar主要由 4 种组件组成，它们的主要功能如下ResourceManager (RM)ResourceManager 是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配， 它主要由两个组件组成：Schedule
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2023-08-18 22:24:29
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今天聊一下，分布式任务调度，现在项目为了高可用，一般都是集群部署，这样一来，有些定时执行的任务，为了防止多台机器都执行。就需要分布式调度。介绍XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度
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2023-07-24 09:27:00
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1、客户端，提交MapReduce作业2、YARN的资源管理器（Resource Manager），协调集群中计算资源的分配3、YARN的节点管理器（Node Manager），启动并监控集群中的计算容器4、MapReduce的Application Master，协调MapReduce作业中任务的运行。Application Master和MapReduce任务运行于容器中，这些容器
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2023-07-24 09:28:19
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原文链接：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-hadoop-scheduling/index.htmlHadoop 是一个通用系统，可以对一组分散的节点上的数据进行高性能处理。这样的定义也说明，Hadoop 是一个多任务系统，它可以同时为多个用户、多个作业处理多个数据集。这种多处理的能力也意味着 Hadoop 能以更优的方式将作业
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2023-07-24 09:27:23
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创建Hadoop用户创建用户sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash 设置密码sudo passwd hadoop 给hadoop用户增加管理员权限（这样可以方便部署）sudo adduser hadoop sudo更新apt&安装Vim编辑器sudo apt-get update
sudo apt-get install vi
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2024-08-02 10:02:53
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简介: Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障，难以应用于在线场景 HA NameNode压力过大，且内存受限，影扩展性 F MapReduce存在的问题响系统 JobTracker访问压力大，影响系统扩展性 难以支持除MapReduce之外的计算框架，比如Spark、Storm HDFS HA 解
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2023-11-11 15:21:15
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