hdfs网络带宽10 hdfs性能调优

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1、因为是写10个文件，由此推断在集群大部分时间内应该是10个进程并发的。

2、文件以block为单位被写入hdfs，默认情况下一个block会被放在三台机器上。所以写入速度取决于内存，硬盘带宽以及网络带宽。就我的经验，这些参数都大致在100MB/s以上，就是1G文件5-10秒。

3、第二磁盘写入速度也是受到环境影响如卡磁盘磁盘质量不行，有坏道或者是磁盘快满了等等都会造成读写速度下降。

4、查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

5、支持超大文件：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。

6、然后，你看看Spark的Web UI图，看看任务的执行情况，任务是不是几乎同时结束的？如果不是的话，可能存在数据倾斜，或者是某些节点计算速度比较慢。你的代码里是否涉及Shuffle操作，Shuffle操作可能会成为Spark作业的性能瓶颈。

1、硬件环境：两台四核cpu、4G内存、500G硬盘的虚拟机。软件环境：64位Ubuntu104 LTS；主机名分别为sparkspark2，IP地址分别为1**.1*.**.***/***。JDK版本为7。

2、官方网站只是要求内存在8GB之上即可（Impala要求机器配置在128GB）。当然，真正要高效处理，仍然是内存越大越好。若内存超过200GB，则需要当心，因为JVM对超过200GB的内存管理存在问题，需要特别的配置。

3、学大数据的电脑配置主要在内存方面，至少8G，上不封顶，一般16G够用。当然这只是学习层面，自己搭虚拟机玩玩。工作中，公司自然会给你分配服务器让你工作。有哪些方向？数据开发、数据分析、数据挖掘。

4、只有提高磁盘I/O性能才能对系统的整体性能进行优化。SparkSQL作为Spark的一个组件，在调优的时候，也要充分考虑到上面的两个原理，既要考虑如何充分的利用硬件资源，又要考虑如何利用好分布式系统的并行计算。

以下选项中NameNode程序负责hdfs数据存储。根据查询相关信息显示，在Hadoop中，HDFS的数据存储是由NameNode程序负责的。NameNode程序是HDFS的主要组件之一，它管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。

JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker，然后由JobTracker创建每一个Task(即MapTask和ReduceTask)并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。

HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。即使硬件出现故障，它也能以可靠的方式存储数据。Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。

大数据存储：Hadoop可以将大数据以分布式的方式存储在多个节点上，保证数据的安全性和可靠性。Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据，HDFS将数据划分为多个块并分散存储在多个节点上。

从HDFS中读取作业对应的job.split信息，为后面的初始化做好准备。创建并初始化map和reduce任务。

HDFS纠删码可以利用ISA-L去加速编解码计算，ISA-L支持大多数开源的操作系统，包括linux和windows，ISA-L默认是不启动的，有关如何启动ISA-L，请看下面的说明。

④ HDFS EC优势与劣势。在存储系统中，纠删码技术主要是通过利用纠删码算法将原始的数据进行编码得到校验，并将数据和校验一并存储起来，以达到容错的目的。异或运算：相同为0，不同为1。

是有的，目前比较成熟的方案就是纠删码技术，类似raid5，raid6，HDFS 0版本以后支持这种模式，叫做Erasure Coding(EC)方案。

与HDFS类似的框架有以下几种：Ceph：是一个开源分布式存储系统，可以在一组服务器上提供对象存储和文件系统服务。

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