学习计划 - hadoop

Hadoop的入门学习(理论知识) Reduce则并行地对生成的中间结果中相同的Key的所有Value进行规约合并汇总处理后,输出新的Key-Value得到最终结果,这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle. 可以看出,在Map和Reduce中间,其实还有一个过程,就是对Map的输出进行整理并交给Reduce,这个过程就是shuffle. Map和Reduce操作需要我们自己定义相应的Map类和Reduce类,而shuffle则是系统自动帮我们实现的。NM是每个子节点上的资源和任务管理器,或者说是YARN的slave节点。 阅读详情

学习目标

hadoop在什么背景下产生

当时,有一个组织在做全球免费搜索业务,但是面临大量的存储和计算,此时,Google分享了两篇论文,一个是分布式存储,稍后是分布式计算,但是Google并没有释放出源代码,该组织依据分布式存储的论文,做出了hadoop,实现了分布式存储,稍后Yahoo继续维护hadoop hdfs以及研发了mapreduce实现。

hadoop当前发展如何

hadoop当前版本3.0.0 alpha,特点,可以运行3台namenode和5台journalnode。

hadoop的技术术语有哪些

hdfs。 分布式存储。将一个文件分成若干chunk,进行分布式存储,并且有replication,默认是3,用来提高防单点,namenode负责维护chunk的位置信息,或者叫做元数据信息。分布式文件系统的概念也不难理解, 传统的存储介质是硬盘,格式化后会有inode用于文件在磁盘的位置,然后就是存储数据;hdfs就是将inode和data进行了分离,namenode作为元数据(inode)的存储,datanode作为data进行存储。

mapreduce。分布式计算。由于数据是分散存储在一批机器里面的,所以分布式计算也就是把需求者的一个计算任务,分解成很多小任务(map),最后再合并结果(reduce)。

hadoop如何部署

部署分为单机,也就做伪分布式;另外一种就是分布式。前者主要用于学习和研究hadoop的功能,消耗资源小;后者主要用于生产环境部署,包括防单点和运行速度快。

hadoop如何维护

namenode的维护。主要是内存,cpu。
datanode的维护。主要是存储容量,如果datanode上面也在运行jobtracker,那么需要注意网络、内存、cpu。

过去有没有遇到过hadoop运维中棘手的问题

(印象记忆,准确度需核实)THP transparent huge page。CentOS系统在6之后引入了THP的概念,主要是同样的内存,用多少page多少address代表同样一块内存,但是在hadoop环境下,会造成系统负载升高,禁用后系统性能得到提升。CentOS 6.5之后该THP默认就是禁用的了。

TCP Abort问题。
这里写图片描述
在晚高峰期间,hadoop namenode会记录一些连接超时的现象出现,有一次甚至影响到了集群的稳定,发生了切换,经过一周的排查,最终锁定由于网络流量过载,导致namenode等重要节点之间的通信出现TCP Aborted现象。 该机制也就是TCP的错误重传机制。当一个数据包由数据源发出,经过交换机上联以及核心之后到到目的地,由于datanode job之间的流量造成交换机网络上联出现瓶颈,造成namenode通信丢包,情况严重,最终导致namenode发生切换。该问题在上联升级到80Gbps之后得到有效缓解。

制定一份可实施的大数据学习计划 学习其他大数据处理工具:除了Hadoop和Spark,还有其他许多大数据处理工具和框架可供学习,如Hive、Pig、Flink等。学习数据存储和处理技术:学习大数据存储和处理的基本技术,如HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种用于大规模数据处理的编程模型)。学习数据存储和处理技术:学习大数据存储和处理的基本技术,如HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种用于大规模数据处理的编程模型)。学习分布式系统的基本概念、原理和常用技术,如Hadoop和Spark。 阅读详情

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