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hbase分布式集群搭建

hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境,因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章:hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper,使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-bin.tar.gz 完成hadoop集群环境搭建 安装hbase 首先在hadoop-master安装配置好之后,在复制到从节点 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-bin.tar.gz #解压 tar -xzvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /usr/local/ #重命名 mv hbase-1.3.1 hbase 配置环境变量vim /etc/profile #内容 ex...

MapReduce优化----Shuffle过程剖析及性能优化

1.Map端 当Map开始产生输出时,它并不是简单的把数据写到磁盘,因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂,数据首先是写到内存中的一个缓冲区,并做了一些预排序,以提升效率。 每个Map任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区。这个缓冲区默认大小是100MB,可以通过io.sort.mb属性来设置具体大小。当缓冲区中的数据量达到一个特定阀值(io.sort.mb * io.sort.spill.percent,其中io.sort.spill.percent默认是0.80)时,系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容spill到磁盘。在spill过程中,Map的输出将会继续写入到缓冲区,但如果缓冲区已满,Map就会被阻塞直到spill完成。spill线程在把缓冲区的数据写到磁盘前,会对它进行一个二次快速排序,首先根据数据所属的partition排序,然后每个partition中再按Key排序。输出包括一个索引文件和数据文件。 如果设定了Combiner,将在排序输出的基础上运行。Combiner就是一个Mini Reducer,它在执行Map任务的节点本身运行,先对M...

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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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