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Hadoop核心组件之HDFS

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/50935586 HDFS构架三大特点 大数据量:TB甚至PB以上的数据量都可以存储在集群中 流式数据访问:HDFS中的数据一般都是一次写入,多次读取的模式 廉价的商用硬件:可以将集群部署在大量的普通硬件上实现一个功能强大的集群 不适用于HDFS的场景: 要求低延迟的数据访问:HDFS是为了高吞吐量而设计的,代价就是延迟高,适合批处理(实时响应的可以选择HBase) 大量的小文件:HDFS存储的文件元数据都是保存在NameNode内存中的,大概估计一个文件、目录或者数据块占用的内存空间为150个字节,如果有上亿个小文件,那么NameNode将会奔溃 多用户写入和随意修改文件的要求:HDFS文件只能有一个写入用户,并且内容都是追加在末尾,不支持随机写入和修改 Block块的概念 先不看HDFS的Block,每台机器都有磁盘,机器上的所有持久化数据都是存储在磁盘上的 磁盘是通过块来管理数据的,一个块的数据是该磁盘一次能够读写的最小单位,...

YARN和MapReduce的内存设置参考

如何确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关参数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集、内存密集)我们需要根据经验提供给我们一个参考配置值,来作为基础的配置。 完成这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们可以使用HDP工具脚本进行内存配置设定 运行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN、MapReduce需要的内存,执行以下命令 python hdp-configuration-utils.py options 其中可选项如下: 选项 描述 -c CORES 每一个客户机的核数目 -m MEMORY 每一个客户机拥有的内存总数 -d DISK 每一个客户机拥有的磁盘数目 -k HBASE 如果Hbase安装了为”True”,否则为”False” 注:需要python26的运行环境 我们可以使用-h或-help来显示描述选项的帮助信息。 例子 运行下面的命令 python hdp-configuration-u...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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