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Hadoop I/O

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/51318453 HDFS中的数据完整性 HDFSZ在写入数据的时候会计算数据的校验和,针对每个由dfs.bytes.per.checksum指定字节的数据计算校验和,默认为512个字节 当客户端读取数据的时候,会对数据的校验和进行检查,如果发现数据出现损坏,则会执行以下步骤: 1.向Namenode报告其正在读取的数据块和所在的Datanode,之后会抛出ChecksumException异常 2.Namenode会将高数据块标记为损坏,让其不再处理请求,或者将该数据块复制到其他节点上 3.Namenode安排该数据块的其他完整的副本复制一份到其他完好的节点上,如此系统中的副本数恢复到期望值 在使用FileSystem的open方法之前,可以通过setVerifyChecksum(false)方法将校验过程停用 压缩 在Hadoop中使用压缩可以带来许多好处,例如:减少存储空间和降低网络传输的消耗 在选择压缩算法的时候通常要权衡时...

Hadoop2.6.0运行mapreduce之Uber模式验证

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/beliefer/article/details/51160494 前言 在有些情况下,运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大,如果此时的任务分片很多,那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container,势必会增加Hadoop集群的资源消耗,并且因为创建分配Container本身的开销,还会增加这些任务的运行时延。如果能将这些小任务都放入少量的Container中执行,将会解决这些问题。好在Hadoop本身已经提供了这种功能,只需要我们理解其原理,并应用它。 Uber运行模式就是解决此类问题的现成解决方案。本文旨在通过测试手段验证Uber运行模式的效果,在正式的生成环境下,还需要大家具体情况具体对待。 Uber运行模式 Uber运行模式对小作业进行优化,不会给每个任务分别申请分配Container资源,这些小任务将统一在一个Container中按照先执行map任务后执行reduce任务的顺序串行执行。那么什么样的任务,mapreduce框...

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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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