≈ 32M/s 三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s 所有网络资源都已经用满。 如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘 或者增加磁盘个数。 （2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算 2.2 测试 HDFS 读性能 1）测试内容：读取 HDFS 集群 10 个 128M 的文件 NameNode 多目录配置 1）NameNode 的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 2）具体配置如下 （1）在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 dfs.namenode.name.dir file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1 3.2 DataNode 多目录配置 1）DataNode 可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本） 2）具体配置如下 在 hdfs-site.xml 文件中添加如下内容 dfs.datanode.data.dir file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1

第 2 章 Hadoop 运行环境搭建（开发重点） 2.1 模板虚拟机环境准备 0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（入门） ————————————————————————————— 更多 Java –大数据 权限，方便后期加 sudo 执行 root 权限的命令 [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers 修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示： ## Allow root to run any commands anywhere root ALL=(ALL) ALL ## Allows people /etc/hostname hadoop102 （2）配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts [root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts 添加如下内容 192.168.10.100 hadoop100 192.168.10.101 hadoop101 192.168.10.102 hadoop102 192.168.10.103

英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置：6核Intel E5 CPU, 48GB内存，8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录，峰值在2万条记录  每台服务器，从磁盘扫描数据，每秒完成400个扫描。

业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在这些新兴的Hadoop市场阶段，请仔细分辨听到的所有 资购买昂贵的EDW容量。 • 数据被转储到EDW之前未清理数据，一旦进入EDW环 境将永远无法进行清理工作，继而导致数据质量较差。 • 企业持续严重依赖手动编码SQL脚本来执行数据转换。 • 添加新数据源或修改现有ETL脚本较为昂贵并且需要很 长的时间，限制了快速响应最新需求的能力。 • 数据转换相对简单，因为无法使用ETL工具将较为复杂 的逻辑推送到RDBMS。 • 数据质量受到影响。 （包括Hadoop环境，但不仅限于此）创建完全受治理的数 据生命周期。以下是创建全面数据生命周期的建议步骤： • 查找：利用条款、标记和集合来查找接受治理和监管的 数据源 • 监管：为相关资产添加标记、条款和自定义属性 • 收集：通过收集来捕获资产，并开展具体的分析或治理 工作 • 协作：共享其他内容管理和治理集合 • 治理：创建并引用信息治理策略和规则；应用数据质 量、屏蔽、归档和清除操作

hadoop queue -showacls | grep SUBMIT 命令查看 queue name ② 修改 odps-data-carrier/extra-settings.ini，添加 mapreduce.job.queuename=root.hadoop.plarch 6.4.3 方案 B：使用 Dataworks 服务迁移 Meta 和数据 6.4.3.1 操作步骤 表】参考《MaxCompute Spark 开发指南》第三节编译 datasource 并安装到本地 maven 仓库，在 pom 中添加依赖后重新打包即可。 3. 【作业需要访问 OSS】参考《MaxCompute Spark 开发指南》第四节在 pom 中添加依赖后重新 打包即可。 6.6 外表迁移 1. HDFS-> MaxCompute 的数据迁移，原则上全部迁到 MaxCompute

httpfs_uhadoop.txt?op=CREATE&user.name=root&data=true" 注解： 1. 需要在执⾏此命令机器加上集群master1的host 2. url中需添加user.name，否则会报"HTTP Status 401 - Authentication required"错误 2.3.2 append⽂件 ⽂件 数据准备 touch append_httpfs