hadoop的优缺点： 一、优点 （一）高可靠性。 元数据记录节点与数据块信息 （二）高扩展性。 存储与计算节点可以动态增添；部分框架可以按需替换 （三）高效性。 移动计算而非数据，适用于批处理 （四）高容错性。 数据自动备份，副本丢失后自动恢复 （五）可以构建在廉价机器上；适合大规模数据存储与计算 &
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2023-09-19 01:48:12
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Apache Hive 是一个 Hadoop 之上构建起来的数据仓库，用于数据的分析、汇总以及查询。Hive 提供了一种类 SQL 的接口来查询被存储在各种数据源和文件系统中的数据。 使用 Tez Engine Apache Tez Engine 是一种用来构建高性能批处理与交互式数据处理的可扩展框架。在 Hadoop 中它借助 YARN 实现协作。Tez 通过提高处理速度来对 MapReduc
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2023-08-15 18:40:41
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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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Hadoop 是一个能对大量数据进行分布式处理的软件架构。可靠：假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。 高效：以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。可伸缩：可以处理PB级数据。主要特点： 扩容能力（Scalable），可靠的存储和处理千兆字节（PB）数据。 &
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2023-09-01 08:43:38
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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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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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2023-07-03 16:04:06
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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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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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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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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-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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1、Hadoop的介绍 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台。2、Hadoop的特点 (1) 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。 (2) 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。 (3) 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所
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2023-08-07 17:35:06
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Hadoop的优势及组成 作者：jh940514
Hadoop的优势
1、高可靠性，因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分部处理
2、高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3、高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并
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2023-11-22 19:31:13
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6.2.4 任务一般性能问题 这部分将介绍那些对map和reduce任务都有影响的性能问题。技术37 作业竞争和调度器限制即便map任务和reduce任务都进行了调优，但整个作业仍然会因为环境原因运行缓慢。问题需要判断作业是否运行得比集群中其它作业要慢。方案将正在执行的reduce任务数和Hadoop集群的最大reduce任务数相比较。讨论如果根据前几节的技术，发现作业已经正确配置，任务
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2023-08-27 12:08:35
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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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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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随着MapReduce的流行，其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇。在Hadoop系统中，有一个组件非常重要，那就是调度器，它的作用是
将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。在Hadoop中，调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。Hadoop中常见
的调度器有三种，分别为：（1）默认的调度器FIFOHadoop中默认的调度器，它先按照作业的优先级高低，再按照到达
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2023-07-26 23:01:05
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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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