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大数据||Hadoop分布式部署虚拟机

分布式部署 伪分布式。一台机器运行所有的守护进程,从节点datanode、nodemanager 完成分布式。 有多个从节点。 datanodes、nodeManager。多节点其实就是多了几个datanode和nodemanager。 如何配置多个节点? 在配置文件$Hadoop/etc/hadoop/slaves中添加节点。 0、停掉 hdfs和yarn的服务 1、设置固定ip并重连 机器规划 克隆虚拟机方式1 克隆虚拟机方式2 复制hadoop-senior2重新命名为hadoop-senior3 image.png 在VMware Workstation中打开hadoop-senior3 image.png 修改mac地址 命令 在虚拟机中自动生成mac地址 修改自动生成的eth1 删除eth0 image.png 修改mac地址并reboot 命令 image.png 修改第二台虚拟机的mac及ip mac image.png 修改自动生成的eth1 删除eth0 image.png 修改ip 修改mac文件并重启服务 修改主机名 命令:vi /etc/sysconfig/n...

阿里 Hbase的优化策略(上)

社区开源的做法 常见的HBASE的问题是GC的问题 社区里做的BucketCache MemSore 原生的memstore是跳跃列表 插入的复杂度很高 查询的复杂度很高 是基于ConcurrentSkipListMap实现 但是ConcurrentSkipListMap的MemSore也有很多问题! (1)新老索引的跨代引用,在做youngGC的时候还会扫描Old这样很好效率极低 (2)内存会越来越大,要维护的SKIPLIST索引的对象也会越来越多,然后会造成内存碎片 (3)数据长度不规则也会造成内存碎片 (4)索引对象本身也需要些内存 阿里的优化策略 阿里主要是做了云Hbase的MEMSTORE. 他的优化方面包括了 索引对象&数据内存空间高度聚合使之CPU的缓存效率高了很多无碎片对GC友好、从而避免了Full GC的问题节约了内存、加大了吞吐量节约了YUONGGC的时间阿里优化的MEMSTORE的原理是什么样的呢? 其实也是基于数组实现的SKIPLIST 每次去申请连续的CHURK内存(1个默认为2M的byte[])Node的节点NEXT、KEYVALUE的所有信息全部放...

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