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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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# 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
## Hadoop系统通信瓶颈解析
在大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。然而，在Hadoop系统中，通信瓶颈是一个常见的问题，会影响系统的性能和效率。本文将深入探讨Hadoop系统通信瓶颈的原因，并提供一些代码示例来帮助解决这个问题。
### 通信瓶颈原因分析
Hadoop系统主要由HDFS（Hadoop Distributed File Sy
原创
2024-04-09 03:59:16
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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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背景本文整理一些Hadoop YARN的相关内容。简介YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop通用资源管理平台，为各类计算框架（离线MR、在线Storm、内存计算Spark等）提供统一的资源管理和调度。 它提供的功能有：统一资源管理和调度： 集群中所有节点的资源（内存、CPU、磁盘、网络）抽象为Container。计算框架需要向YARN申请Conta
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2023-11-07 07:40:39
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YARN是分布式资源管理，每一台机器都要去管理该台计算机的资源，Yarn负责为MapReduce程序分配运算硬件资源。每一台机器的管理者叫 NodeManager，整个集群的管理者管理着整个集群的NodeManager，叫 ResourceManager。资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统最重要和最基础的两个功能。资源调度由 ResourceManager 完成，而资源隔离由各个Da
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2023-09-01 09:31:59
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为什么数据库、redis都支持了读写分离功能，而kafka却没有？从代码层面上来说，在 Kafka 中完全可以支持这种功能，但是会大大增加代码的复杂度，所以我们要从“收益点”这个角度来做具体分析。主写从读可以让从节点去分担主节 点的负载压力，预防主节点负载过重而从节点却空闲的情况发生。但是主写从读也有 2 个很明 显的缺点:数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间
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2024-04-16 10:18:03
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1、Kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。 2、kafka 有几种数据保留的策略？kafka 有两种数据保存策略：基于过期时间和基于存储的消息大小。 3、什么情况会导致 kafka 运行变慢？cpu 性能瓶颈磁盘读写瓶颈网
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2024-06-08 18:34:24
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一、lvs的优势： cpu方面基本无消耗。 2、配置性低，这通常是一大劣势，但同时也是一大优势，因为没有太多可配置的选项，所以除了增减服务器，并不需要经常去触碰它，大大减少了人为出错的几率。 3、工作稳定，因为其本身抗负载能力很强，所以稳定性高也是顺理成章，另外各种lvs都有完整的双机热备方案，所以一点不用担心均衡器本身会出什么问题，节点出现故障的话，lvs会自动判别，所以系统整体是非常稳定的。
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2024-08-31 13:55:08
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