deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡 2）注意：如果测试过程中，出现异常 （1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false yarn.nodemanager.vmem-check-enabled ≈ 32M/s 三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2 测试 HDFS 读性能 1）测试内容：读取 HDFS 集群 10 个 128M 的文件 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ [atguigu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/ （3）格式化集群并启动。 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs

第 2 章 Hadoop 运行环境搭建（开发重点） 2.1 模板虚拟机环境准备 0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 （2）etc 目录：Hadoop 的配置文件目录，存放 Hadoop 的配置文件 （3）lib 目录：存放 Hadoop 的本地库（对数据进行压缩解压缩功能） （4）sbin 目录：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本 （5）share 目录：存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例 第 3 章 Hadoop 运行模式 1）Hadoop 官方网站：http://hadoop 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 7）单点启动 8）配置 ssh 9）群起并测试集群 3.2.1 虚拟机准备 详见 2.1、2.2 两节。 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync 1）scp（secure copy）安全拷贝

英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置：6核Intel E5 CPU, 48GB内存，8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录，峰值在2万条记录  每台服务器，从磁盘扫描数据，每秒完成400个扫描。

........................................................................................ 7 3 格式化并启动集群 ................................................................................................ .............................................. 7 3.2 启动 NAMENODE 和 DATANODE 守护进程 ................................................... 7 3.3 启动 RESOURCEMANAGER 和 NODEMANAGER 守护进程 ................... 上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供 一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster，它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的 任务。由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。 YARN 的基本组成结构，YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、

图 3. 启动 Mapper 作业并检索数据 第 1 步是确定由谁作为查询协调器。对此我们采用一种将具有相同键值的记录写入表的简单 机制。首个插入胜出，作为此进程的查询协调器 (QC)。请注意，QC 表函数调用同时也承担 着处理角色。 在第 2 步中，该表函数调用 (QC) 使用 dbms_scheduler（图 3 中的作业控制器）启动一个异步 作业，该作业接着在 作业，该作业接着在 Hadoop 集群上运行同步 bash 脚本。这个 bash 脚本就是图 3 中的启动程 序 (launcher)，它在 Hadoop 集群上启动 mapper 进程（第 3 步）。 5 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中，我们选择了一个在集群 数据库的数据和来自队列 中的数据，并将来自两个来源的数据整合为单一结果集提供给最终用户。 图 4. 监控进程 Hadoop的进程 (mapper) 启动之后，作业监控器进程将监视启动程序脚本。一旦mapper 完成 Hadoop 集群中数据的处理之后，bash 脚本即完成，如图 4 所示。 作业监控器将监视数据库调度程序队列，并在 shell 脚本完成时发出通知（第

操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有 Actions 操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。 2. 操作(Actions) (如：count, collect, save 等)，Actions 操作会返回结果或把 RDD 数据写 到存储系统中。Actions 是触发 Spark 启动计算的动因。 1.2.3 血统（Lineage） 利用内存加快数据加载,在众多的其它的

Httpfs是cloudera提供的⼀个HDFS的http接⼝，可以通过WebHDFS REST API对HDFS进⾏读写等访问。与WebHDFS的区别是，Httpfs不需要客⼾端访问集群的每⼀个节点，只需授权 访问启动了Httpfs服务的单台机器即可（UHadoop默认在master1:14000开启Httpfs）。由于Httpfs是在内嵌的tomcat中⼀个Web应⽤，因此性能上会受到⼀些限制。 Hadoop开发指南