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使用python构建基于hadoop的mapreduce日志分析平台

出处:http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1340057 流量比较大的日志要是直接写入Hadoop对Namenode负载过大,所以入库前合并,可以把各个节点的日志凑并成一个文件写入HDFS。 根据情况定期合成,写入到hdfs里面。 咱们看看日志的大小,200G的dns日志文件,我压缩到了18G,要是用awk perl当然也可以,但是处理速度肯定没有分布式那样的给力。 Hadoop Streaming原理 mapper和reducer会从标准输入中读取用户数据,一行一行处理后发送给标准输出。Streaming工具会创建MapReduce作业,发送给各个tasktracker,同时监控整个作业的执行过程。 任何语言,只要是方便接收标准输入输出就可以做mapreduce~ 再搞之前我们先简单测试下shell模拟mapreduce的性能速度~ 看下他的结果,350M的文件用时35秒左右。 这是2G的日志文件,居然用了3分钟。 当然和我写的脚本也有问题,我们是模拟mapreduce的方式,而不是调用shell下牛逼的awk,gawk处理。 ...

yarn划分队列示例

修改Yarn服务的配置,修改Capacity Scheduler配置项如下: 修改部分: yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=60 yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity=60 yarn.scheduler.capacity.root.queues=default,dev 新增部分: yarn.scheduler.capacity.root.dev.capacity=40 yarn.scheduler.capacity.root.dev.maximum-capacity=40 yarn.scheduler.capacity.root.dev.state=RUNNING yarn.scheduler.capacity.queue-mappings=u:etl:dev,u:ETL:dev,u:gotop:dev,u:hive:default,g:hadoop:dev,g:hdfs:dev yarn.scheduler.capacity.queue-mappings-o...

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