大数据处理过程中,如何让Hadoop运行得更快一些?
在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者,我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域,一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说,如何提升它的速度呢?来看看下文。
Hadoop是用以下的方式来解决速度问题:
1 使用分布式文件系统:这使得负载分摊,并壮大系统
2 优化写入速度:为了获得更快的写入速度,Hadoop架构是设计成先写入记录,然后在进行处理
3 使用批处理(Map/Reduce)来平衡数据传送速度和处理速度。
批处理所带来的挑战
批量处理的挑战在于,数据必须要间断性地进入才能保证流程正常运作,而如果数据源连续地输入,就会造成系统崩溃。
如果我们增加批处理窗口的话,