1.首先确保hadoop集群能跑mr
vi mapred-site.xml
<!--指定运行mapreduce的环境是yarn -->
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
&
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2024-03-17 00:02:44
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文章目录HDFS—核心参数(生产调优)1 NameNode 内存生产配置1.1 NameNode 内存计算1.2 Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存1.3 Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存1.3.1 相关描述及操作1.3.2 配置hadoop-env.sh2 NameNode 心跳配置2.1 hdfs-site.xml 配置2.2 企业经验3. 开启回收
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2024-03-26 16:21:03
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hbase在写入数据之前会先写hlog，hlog目前是sequencefile格式，采用append的方式往里追加数据。之前团队的同学测试关闭hlog会一定程序上提升写hbase的稳定性。而在我之前的想象中，hlog的写入速度应该是稳定的。于是写了个append程序专门测试hdfs的append...
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2013-11-25 12:41:00
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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
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2023-08-18 20:19:40
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HDFS的的读写性能主要受网络(写)和磁盘(读)的影响较大。 100Mbps的单位是bit；10M/s的单位是byte，1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。 测试网速：来到 hadoop102 的/opt/software 目录，创建一个[pcz@hadoop2 software]$ python -m SimpleHTTPServer然后浏览器输入hadoop2:8000即
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2024-03-18 10:24:39
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测试上传数据到集群和拉取数据的时间。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虚拟机网络的带宽都设置为100Mbps。100Mbps/8=12.5M/s。1 测试HDFS写性能写测试原理： 向磁盘写测试文件，然后通过MapTask读文件写到HDFS，写的过程中会记录每个Map向HDFS写的总时间和平均速度，然后把
一些测试的描述如下内容最为详细，供你参考：测试对于验证系统的正确性、分析系统的性能来说非常重要，但往往容易被我们所忽视。为了能对系统有更全面的了解、能找到系统的瓶颈所在、能对系统性能做更好的改进，打算先从测试入手，学习Hadoop几种主要的测试手段。本文将分成两部分：第一部分记录如何使用Hadoop自带的测试工具进行测试；第二部分记录Intel开放的Hadoop Benchmark Suit: H
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2024-03-18 19:38:04
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前言目前在主流存储中，使用的比较多的是机械硬盘和固态硬盘（SSD）。机械硬盘具有容量大，价格便宜，容错性好，寿命较长等优点；缺点是读写性能相对固态硬盘有比较大的差距。固态硬盘的优点是读写性能较好，特别是随机读写性能；缺点是价格比较昂贵，容量小，写入寿命有限，一旦损坏数据难以恢复等。因此，有些情况下我们希望结合两者优点，于是SSD缓存技术方案应运而生，SSD缓存的方案最终性能接近SSD的性能，使得我
分布式文件系统HDFSHDFS架构HDFS工作机制HDFS概念HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。HDFS优缺点优点:1）高容错性：数据自动保存多个副本，当一个副本丢失后，可以自动回
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2024-03-26 09:08:54
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HDFS 相关脚本命令Hadoop Distributed File System (HDFS) 是 Hadoop 的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。在 Hadoop 集群中，我们可以通过一些命令行工具来管理和操作 HDFS。本文将介绍一些常用的 HDFS 命令行工具及其用法。1. HDFS 客户端Hadoop 提供了 hdfs 命令行工具，它是 HDFS 的默认客户端
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2024-07-29 15:19:27
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文章目录前言HDFS扩展性测试的适用场景Dy...
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2020-01-12 19:08:00
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本文以唯品会HDFS实际应用场景和问题导向触发，介绍了优化方案的局限性，分享了这些局限性的解决和实施经验。这对于技术运营较大规模的HDFS集群有一定借鉴意义。\n
\n 1. 性能挑战\n HDFS 是一个分布式系统，只要有足够的资源，可以扩容上千个节点支持100PB以上的集群。我们发现Hadoop集群升级（2.5.0-cdh5.3.2–\u0026gt;2.6.0-cdh5.13.1）以后，N
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2024-05-20 17:58:59
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在大数据时代，HDFS作为Hadoop生态系统中重要的分布式文件系统，被广泛应用于大规模数据的存储和处理。对HDFS进行性能测试的目的在于评估其在不同工作负载和环境下的性能表现，找出性能瓶颈，为系统的优化和调优提供依据。本文章的范围涵盖了HDFS性能测试的各个方面，包括常见的测试指标、测试方法、测试工具以及实际应用案例等。本文的预期读者包括大数据领域的开发人员、系统管理员、测试工程师以及对HDFS性能测试感兴趣的技术爱好者。开发人员可以通过本文了解如何对HDFS进行性能测试，以便在开发过程中优化代码；系统管
开篇之前我们在这里先明确下hdfs是一个分布式文件存储系统，其和linux是相似的，linux也能算是一个文件存储系统(当然严格意思上是一个操作系统，但其所有的配置和命令都是以文件的形式存储，所以我们在这里就全当他是文件系统理解吧)，但不是分布式的。其次，在我们日常的学习过程当中，我们使用的是伪分布式，就是我们的NameNode，DataNode和SecondaryNameNode是被部署到同一台
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2024-06-03 10:13:30
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1、分布式文件系统的理解2、hdfs的优缺点 hdfs的优点(1) 高容错性1) 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。2) 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。(2) 适合批处理1) 它是通过移动计算而不是移动数据。2) 它会把数据位置暴露给计算框架。(3) 适合大数据处理1) 数据规模：能够处理数据规模达到
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2024-03-15 10:30:19
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【目录】1. HDFS介绍 2. HDFS优点 3. HDFS缺点 4. HDFS架构图 5. HDFS数据存储单元 6. HDFS结构 7. Block的副本放置策略 8. Hadoop之HDFS文件读写过程 9. 安全模式 10. HDFS常用命令1、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是分布式存储系统，提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务。2、HDF
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2024-03-25 16:29:24
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分布式文件系统HDFS简述HDFS的优缺点简述HDFS的体系结构请论述HDFS中SecondaryNameNode的作用和工作原理请论述HDFS写数据原理 简述HDFS的优缺点HDFS的优良特性： ①兼容廉价的硬件设备。在成百上千台廉价服务器中存储数据，常会出现节点失效的情况，因此HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制，可以实现持续监视、错误检查、容错处理和自动恢复，从而在硬件出错的
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2024-04-16 10:35:09
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1.1 测试方案1.1.1 测试目标为了验证本地文件系统和HDFS存储能力对比，将1G文件组存储进各个文件系统，记录存储任务消耗的时间。l 测试HDFS的高可用性和高稳定性l 测试HDFS的高性能和高扩展性l 测试HDFS的读写速率大于15M/s 1.1.2 测试过程将测试过程分为两组进行：第
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2023-07-21 12:28:33
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文章目录HDFS介绍HDFS体系HDFS的Shell介绍HDFS的常见Shell操作HDFS案例实操Java操作HDFS配置环境HDFS的回收站HDFS的安全模式实战：定时上传数据至HDFSHDFS的高可用和高扩展HDFS的高可用(HA)HDFS的高扩展(Federation) HDFS介绍HDFS是一个分布式的文件系统假设让我们来设计一个分布式的文件系统，我们该如何设计呢？ 这个统一由文件系统
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2024-09-11 15:01:54
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HDFS客户端写文件示例代码
FileSystem hdfs = FileSystem.get(new Configuration());
Path path = new Path("/testfile");
FSDataOutputStream dos = hdfs.create(path);
byte[] readBuf = "H
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2024-09-27 14:53:51
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