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華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科MRS 在基于Apache Hadoop開源軟件的基礎(chǔ)上，在主要業(yè)務(wù)部件的可靠性方面進(jìn)行了優(yōu)化和提升。 管理節(jié)點(diǎn)均實(shí)現(xiàn)HA Hadoop開源版本的數(shù)據(jù)、計算節(jié)點(diǎn)已經(jīng)是按照分布式系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計的，單節(jié)點(diǎn)故障不影響系統(tǒng)整體運(yùn)行；而以集中模式運(yùn)作的管理節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)的單點(diǎn)故障，就成為整個系統(tǒng)可靠性的短板。 MRS來自：百科
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別的任務(wù)，有些事空閑的，為了讓各個slave既要飽和狀態(tài)又要性能最好，就需要調(diào)整；再例如：原本有8個子節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在擴(kuò)充了2個子節(jié)點(diǎn)，原先的8個子節(jié)點(diǎn)都要數(shù)據(jù)存儲，也有相應(yīng)的任務(wù)需要執(zhí)行，而后加的2個子節(jié)點(diǎn)是空的，此時也需要負(fù)載均衡進(jìn)行重新分配數(shù)據(jù)的存儲和任務(wù)的執(zhí)行。手動啟動該機(jī)制運(yùn)行：來自：百科![]()
量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當(dāng)數(shù)據(jù)完成存儲和計算，可終止集群服務(wù)。當(dāng)然您也可以選擇長期運(yùn)行集群。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spa來自：百科![]()
使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢 企業(yè)級 一鍵式集群安裝部署和擴(kuò)容，用戶無需關(guān)注硬件的購買和維護(hù)；可視化的企業(yè)級集群管理系統(tǒng)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控、告警短信提醒。補(bǔ)丁主動推送，一鍵安裝，業(yè)務(wù)不中斷。來自：百科![]()
由于底層存儲系統(tǒng)的原因，Hive并不能支持對單條表數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除操作，但在Hive on HBase功能中，MRS解決方案中的Hive提供了對HBase表的單條數(shù)據(jù)的刪除功能，通過特定的語法，Hive可以將自己在HBase表中符合條件的一條或者多條數(shù)據(jù)清除。 由于底層存儲系統(tǒng)的原因，Hi來自：專題![]()
據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲，并且支持多種高效的格式來滿足不同計算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS 是對象存儲服務(wù)，具有高可用低成本的特點(diǎn)。來自：專題![]()
同使用場景下的業(yè)務(wù)需求。公有云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS)能夠無縫地接入到公有云Hadoop平臺MRS服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個特性，提供跨平臺，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創(chuàng)新的同時，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：專題![]()
000701.html 華為云推薦： MapReduce服務(wù)：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
ess架構(gòu)的 DLI 還具有以下優(yōu)勢： 函數(shù)工作流 FunctionGraph 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是一項(xiàng)基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務(wù)。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件，無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。此來自：百科![]()
HDFS文件存儲在多種等級的存儲介質(zhì)中，有不同的副本數(shù)。本特性可以手工設(shè)置HDFS目錄的存儲策略，或者根據(jù)HDSF文件最近訪問時間和最近修改時間，自動調(diào)整文件存儲策略、修改文件副本數(shù)、移動文件所在目錄、自動刪除文件，以便充分利用存儲的性能和容量。 HDFS文件存儲在多種等級的存儲介質(zhì)中，有不同的來自：專題![]()
同標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)，如某個文件的數(shù)據(jù)塊的2個副本放置在標(biāo)簽L1對應(yīng)節(jié)點(diǎn)中，該數(shù)據(jù)塊的其他副本放置在標(biāo)簽L2對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中。 支持選擇節(jié)點(diǎn)失敗情況下的策略，如隨機(jī)從全部節(jié)點(diǎn)中選一個。 如圖3所示。 /HBase下的數(shù)據(jù)存儲在A，B，D /Spark下的數(shù)據(jù)存儲在A，B，D，E，F(xiàn) /user下的數(shù)據(jù)存儲在C，D，F(xiàn)來自：專題![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：百科![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算來自：百科![]()
選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 ，全方位貼合您的業(yè)務(wù)訴求。 了解詳情 MRS快速入門 MRS-從零開始使用Hadoop 從零開始使用Hadoop分別通過界面和集群后臺節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè)，它用來統(tǒng)計海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka來自：專題
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