文章目录Hadoop优化1、HDFS多目录1.1 NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，进而增加可靠性。1.2 DataNode可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本）1.3 集群数据均衡之磁盘间数据均衡2、HDFS扩容与缩容2.1 白名单2.2 服役新服务器2.3 服务器间数据均衡2.4 黑名单退役服务器 Hadoop优化1、HDFS多目录1.1
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2023-07-12 12:03:05
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yarn架构
4 Hadoop综合调优以上参数配置和优化方法已经满足了大部分调优这里最终汇总一下从三个方向包括四个具体步骤Hadoop小文件优化4.1 数据源头在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS4.2 数据存储Hadoop Archive文件归档,高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使
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2023-07-14 09:55:15
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简介本文将介绍可以优化Hadoop性能的HDFS设置。注意，本文重点在提高HDFS性能，但是修改的部分设置有可能影响系统稳定性。请在了解清楚每个设置的作用后再修改。使用推荐的加载选项经测试，如下加载选项，可以优化Hadoop性能，推荐应用到所有磁盘。设置完毕(如修改/etc/fstab)后，不要忘了重新加载对应文件系统或者重启系统使修改生效。 使用如下加载设置：
ext4 —> "ino
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2024-01-09 22:03:19
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2 Hadoop优化2.1 MapReduce跑的慢的原因计算机性能：CPU、内存、磁盘健康、网络I/O操作优化：
数据倾斜Map和Reduce数设置不合理Map运行时间太长，导致Reduce等待过久小文件过多大量的不可切片的超大压缩文件split次数过多merge次数过多2.2 MapReduce优化方法①数据输入合并小文件大量的小文件会产生大量的map任务，增大了map的装载次数，而任
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2023-10-03 19:30:22
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1 .MapReduce 跑的慢的原因1.1主要有两点：计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络IO 操作优化数据倾斜 2）Map 和 Reduce 数目设置不合理 3）Map 时间过长，导致 Reduce 等待太久 4）小文件过多 5）大量的不可分块的超大文件 6）spill（溢写）次数过多 7）Merge 次数过多1.2 MapReduce 优化方法主要从六个方面考虑：数据输入，Map 阶段、Re
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2023-07-12 10:55:07
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1. MapReduce跑得慢的原因优化方法MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。数据输入Map阶段Reduce阶段I/O传输数据倾斜数据倾斜现象减小数据倾斜的方法常用的调优参数资源相关以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）配置参数参数说明mapreduce.
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2023-07-06 18:29:26
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大量小文件的优化策略在Input时，将小文件组合成大文件如果已存在HDFS中，可以用CombineTextInputFormat进行切片，他可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片上，这样就可以将多个小文件放到一个MapTask中处理1）默认情况下 TextInputformat 对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 maptask，这样如...
原创
2021-08-11 10:30:27
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# Hadoop 优化
Apache Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源软件框架。它是一个分布式系统，可以在成百上千台计算机上同时运行，以实现高效的数据处理。然而，随着数据规模的增长，Hadoop集群的性能可能会受到影响。因此，优化Hadoop集群是非常关键的。
在本文中，我们将讨论一些优化Hadoop集群性能的方法，并提供一些代码示例来说明这些优化技术。我们将重点关注Hadoo
原创
2024-06-30 04:57:24
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hadoop 分散磁盘I/O 配置 dfs.data.dir，将其值配置为多块磁盘 <key>dfs.data.dir</key> <value>/data/data1,/data/data2,/data/data3</value> ####假设多
原创
2014-09-05 14:49:52
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大量小文件的优化策略在Input时，将小文件组合成大文件如果已存在HDFS中，可以用CombineTextInputFormat进行切片，他可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片上，这样就可以将多个小文件放到一个MapTask中处理1）默认情况下 TextInputformat 对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个 maptask，这样如...
原创
2022-03-07 11:48:23
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hive的调优 1.Fetch 抓取 2.本地模式 3.表的优化 4.数据倾斜（准确来说是处理数据倾斜才是调优） 5.并行执行 6.严格模式 7.jvm重用 8.推测执行 9. 执行计划 10.虚拟列 11.压缩** *1.Fetch 抓取 目的： 设置某些查询，在不用计算的情况下，不去执行MR任务，而是直接抓取数据进行显示 None ： 禁用Fetch 如果设置为该参数则所有的查询都会运行MR任
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2023-12-18 18:33:50
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hadoop性能调优与运维硬件选择操作系统调优与JVM调优hadoop参数调优hive性能调优hadoop运维硬件选择hadoop运行环境 如何选择合适的硬件 主从节点可靠性：主节点可靠性要好于从节点单节点选型：多路多核、高频率cpu、大内存 主节点： NameNode的内存决定了集群保存文件数的总量。ResourceManager同时运行的作业会消耗一定的内存。 从节点： 从节点的内存需
1、hdfs存储多目录（避免集群需要重启）<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/da
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2023-10-26 13:52:15
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Hadoop数据优化1.压缩（在下面IO优化中使用）在运行MR程序时，I/O操作，网络数据传输，shuffle和Merge要花大量的时间，因此使用数据压缩很重要。数据压缩对于节省资源，最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。可以在任意MapReduce阶段启用压缩。注意：采用压缩技术减少了磁盘IO，但同时增加了CPU运算负担。所以，压缩特性运用的当可以提高性能，但运用不当也可能降低性能。压缩基本原则
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2023-09-20 10:35:54
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1. HDFS优化
1.1 卷选择策略卷选择策略有两种： 第一种为集群默认的卷轮询方式，实现类：RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java &
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2023-07-13 18:00:17
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（一）MapReduce跑的慢的原因MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能 CPU、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，
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2023-10-11 20:32:13
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面对大数据，Hadoop确实有不少优势，但每个企业的技能特点和需求不同，应该在积累经验的基础上，挖掘数据中的“黄金”。 淘宝网是中国深受欢迎的网购零售平台，也是国内应用Hadoop最早、最为成功的企业，他们希望从海量的客户数据中挖掘真正的商业价值，进而帮助公司、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，这无疑是淘宝网的核心竞争力之一。 而像baidu、中国移动、网易、
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2024-01-23 21:20:11
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文章目录1. HDFS小文件优化2. MapReduce优化2.1 MapReduce程序效率瓶颈2.2 MapReduce优化方法2.2.1 数据输入2.2.2 Map阶段2.2.3 Reduce阶
原创
2024-04-22 11:03:02
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运行spark on yarn时，Hadoop 8088UI界面上所有可以点击的链接均无法打开：可能存在的几种情况： 第一：配置存在问题。 第二：jobhistory没有启动。 第三：本机的host文件没有配置别名。如果是配置存在问题，请参考如下配置：core-site.xml文件<configuration>
<!-- hadoop默认访问nameNode元数据的路径 --&
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2023-08-21 07:12:44
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1 设计初衷提起大数据存储，我们很容易想到HDFS，HDFS上的列式存储技术Apache Parquet，以KV形式存储半结构化数据的Apache Hbase。对于列式存储，一方面体现在存储上能节约空间、减少 IO，另一方面依靠列式数据结构做了计算上的优化。事实上，以上的这些存储技术都存在着一定的局限性。对于会被用来进行分析的静态数据集来说，使用Parquet存储是一种明智的选择。但是目前的列式存
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2023-10-31 20:01:17
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