大数据组件总结

最新推荐文章于 2021-01-07 22:50:30 发布
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本文分享了作者夜风月圆在技术领域的深入探索与实践经验，涵盖了从编程语言到开发框架，再到算法优化等广泛主题，是一份全面的技术学习资料。

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胖豆儿
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大数据组件各种流程总结
Null的博客
06-10 5004
1.hbase 1.1 hbase的读数据流程：   读数据： (0.98版本以前，0.98及以后没有-ROOT-表) 1、客户端通过 zookeeper 以及-root-表和.meta.表找到目标数据所在的 regionserver(就是数据所在的 region 的主机地址) 2、联系 regionserver 查询目标数据 3、 regionserver 定位到目标数据所在的 reg...
2024年大数据最全大数据组件安装部署、配置文件、启停命令总结，组件化与插件化的差别在哪里
2401_84591685的博客
05-09 442
【代码】2024年大数据最全大数据组件安装部署、配置文件、启停命令总结，组件化与插件化的差别在哪里。
各大数据组件介绍
三方
04-10 1万+
一、zookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper...
大数据常用组件总结
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04-26 4万+
Hadoop生态圈各常用组件介绍 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是YARN,HDFS和MapReduce。Hdfs是分布式文件存储系统，用于存储海量数据；MapReduce是并行处理框架，实现任务分解和调度。Hado
【收藏】全球100款大数据工具汇总
gongyf1977的专栏
07-03 2214
1、 Talend Open Studio  是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。  2、DYSON  探码科技自
大数据组件集成LDAP
11-12
### 大数据组件集成LDAP知识点详解 #### 一、LDAP简介 LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) 是一种基于X.500标准的轻量级目录访问协议，它被广泛应用于构建目录服务，用于存储组织的人员、设备和其他资源...
大数据及其常用组件介绍
11-06
### 大数据及其常用组件介绍 #### 一、大数据概览 大数据(Big Data)指的是那些超出常规软件工具处理能力范围的数据集合。这类数据不仅规模庞大、增长迅速，还具有多样化的特点，要求采用新的处理模式来提升决策能力...
ambari 大数据组件部署手册
07-11
### Apache Ambari 大数据组件部署手册 #### 一、Ambari简介 Apache Ambari是一款基于Web的工具，旨在简化Apache Hadoop集群的部署、管理与监控过程。Ambari支持广泛的Hadoop生态组件，如HDFS、MapReduce、Hive、...
阿里云大数据组件的基本介绍
Song_MJ的博客
07-02 1万+
阿里云大数据组件的基本介绍 注意：本文结合了本人对Hadoop生态和Spark的理解，阅读本文需要对传统的大数据组件有基本的认识和了解。本文不具备权威性，若要准确地了解阿里云大数据组件的特性请直接查看阿里云帮助文档。 目录 阿里云大数据组件的基本介绍 1 MaxCompute 1.1 简介 1.2 分布式 1.3 计算模型 1.4 系统架构 1.5 数据通道 2 Tunnel 2.1 场景 2.2 命令 3 DataHub 3.1 简介 3.2 功能图 3.3 插件支持 3
大数据作业总结
helen3he的专栏
12-20 1227
调了很久，终于调通了。总结一下遇到的几个bug： 1 python 文件流会在每次读以后做标记，下次继续从上一位置开始读，如果每次都需要从头遍历的话，最好每次都重新打开文件，当然这个会影响程序的效率，但是目前我还没有想到什么合适的解决方案 2 读取文件的时候若文件中含有中文，要注意 中文编码问题。其实到目前为止也没想通这个编码怎么时好时不好，搞的心烦 3 Mrjob在输出的时
如何做好项目的培训工作？
走向架构师之路
05-13 3344
一、培训工作在项目实施中的作用 1.1培训工作的目的 在IT管理软件实施项目中，培训是贯穿整个项目过程中，从一开始介入项目，就有培训，在业务调研阶段，我们可能要答复用户一些概念性问题，在现场验证推广阶段，可能我们要花费大量时间传授软件功能，在辅导上线阶段，更是要随时解答用户疑难问题。 好的培训可以让用户熟练掌握实施方法，自主推动项目，增强对项目认同感，可以大大减少软件公司现场服务
服务器JAVA性能测试——SPECjbb2005
认真、专注、坚持
07-03 1万+
首先是关于SPECjbb2005的一些介绍，google一下有很多，简单概述为：     SPECjbb2005(Java Business Benchmark)基准测试模拟一个三层架构环境来进行JAVA 应用服务器测试， 目的是衡量应用服务器端JAVA 应用之性能。正规SPECjbb2005 测试结果发布必须提供bops 值, 即每秒钟完成多少笔JAVA 业务操作(Business Opera
【知乎】能不能用形象的比喻描述一下大数据的技术生态？
崔炳华
02-06 3769
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据。 传统的文件系统是单机的，不能横跨不
大数据相关组件概述
曹利荣的博客
12-19 2615
大数据相关组件概述1、大数据开发和运维      开发: java、scala   hive/spark      运维: shell+CDH平台2、大数据组件:        数据抽取收集: SQOOP1/2、Flume        消息中间件: MQ、Kafka        存储: HDFS(分布式文件系统)、HBase(实时列式数据库)、Hive(离线数据库)、Kudu        计...
大数据平台常用组件_大数据组件介绍
weixin_35539437的博客
01-07 7498
系统逻辑架构图系统逻辑架构图Mysql 传统关系型数据库，为Hive、Hue、Spark组件提供元数据存储服务。Elasticsearch 兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于JAVA/Lucene构建，开源、分布式、支持RESTful请求。Flink 一个批处理和流处理结合的统一计算框架，提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。Flume 一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合...
如何撰写项目的解决方案
yyq411377361的专栏
03-28 2601
一、解决方案难写在哪里？ 很多人对写方案非常没有信心，一涉及到方案的事情，就束手无策，到处求人。 作为一个公认的方案打手，意思是写方案就象打字员一样，我觉得我在这方面确实是有绝活。 我基本上都是在方案提交前一两天接到写方案的任务，而我自己的事情一般又比别人多一点，也不能不做，只好心里大骂一句，骂完后就打电话搞清楚别人的要求，边问就边构思整个方案的推导思路和结构提纲。 因为你
大数据组件资源分配
最新发布
06-04
### 大数据组件资源分配配置与优化方法 大数据组件如HDFS、MapReduce和Hive等在实际应用中需要进行合理的资源配置以确保性能最优。以下是这些组件的资源分配及优化方法： #### 1. HDFS资源分配与优化 HDFS作为分布式存储系统，其资源分配主要涉及磁盘空间、网络带宽以及副本数等方面。 - **磁盘空间分配**：HDFS会根据集群节点的磁盘容量自动分配数据块。为了优化磁盘利用率，可以调整`dfs.datanode.du.reserved`参数，设置每个DataNode保留的磁盘空间[^1]。 - **网络带宽优化**：通过调整`dfs.datanode.handler.count`参数，增加DataNode处理客户端请求的线程数，从而提高网络传输效率[^1]。 - **副本数配置**：默认情况下，HDFS为每个文件块创建3个副本。可以通过修改`dfs.replication`参数来调整副本数，以平衡可靠性和存储成本[^1]。 ```bash # 修改HDFS配置文件hdfs-site.xml <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> ``` #### 2. MapReduce资源分配与优化 MapReduce作为分布式计算框架，其资源分配涉及内存、CPU和任务调度等方面。 - **内存分配**：通过设置`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`参数，分别为Map和Reduce任务分配内存[^3]。 - **CPU资源控制**：YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责管理MapReduce任务的资源分配，可通过`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`和`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`参数调整任务的内存上限和下限。 - **任务并行度优化**：通过调整`mapreduce.job.reduces`参数，控制Reduce任务的数量，以提高任务并行度。 ```bash # 修改MapReduce配置文件mapred-site.xml <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>2048</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>4096</value> </property> ``` #### 3. Hive资源分配与优化 Hive作为离线分析系统，其资源分配主要依赖于底层的MapReduce或Spark引擎。 - **执行引擎选择**：可以通过设置`hive.execution.engine`参数，选择MapReduce或Spark作为执行引擎[^3]。 - **内存优化**：通过调整`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer`参数，控制每个Reduce任务处理的数据量，从而优化内存使用[^3]。 - **并行执行**：启用Hive的并行执行功能，通过设置`hive.exec.parallel`为`true`，允许多个任务同时运行[^3]。 ```sql -- 修改Hive配置参数 SET hive.execution.engine=spark; SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; SET hive.exec.parallel=true; ``` ### 总结 HDFS、MapReduce和Hive的资源分配与优化需要结合具体业务场景进行调整。HDFS重点关注磁盘空间和网络带宽；MapReduce侧重内存和CPU资源分配；Hive则依赖于底层执行引擎的性能优化。
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