MapReduce 跑的慢 的原因 MapReduce 优化方法 MapReduce 优化方法主要从六个方面考虑:数据输入、Map 阶段、Reduce 阶段、IO 传 输、数据倾斜问题和常用的调优参数。 数据输入 Map 阶段 ...
Hadoop 空间不足,hive首先就会没法跑了,进度始终是 。 将HDFS备份数降低 将默认的备份数 设置为 。步骤:CDH gt HDFS gt 配置 gt 搜索dfs.replication gt 设置为 删除无用HDFS数据和Hbase表格 主要使用命令hadoop fs du,hadoop fs ls,hadoop fs rm空间不足根本的解决办法自然是清理空间。但是清理空间也要有步骤。 ...
2019-12-13 16:09 0 337 推荐指数:
MapReduce 跑的慢 的原因 MapReduce 优化方法 MapReduce 优化方法主要从六个方面考虑:数据输入、Map 阶段、Reduce 阶段、IO 传 输、数据倾斜问题和常用的调优参数。 数据输入 Map 阶段 ...
,共同进步(进群请说明自己的公司-职业-昵称)。 1.应用程序角度进行优化 1.1.减少不必要的re ...
mapreduce程序效率的瓶颈在于两点: 1:计算机性能 2:I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略: 1:输入的文件尽量采用大文件 众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些 ...
最近一直在学习hadoop的一些原理和优化,然后也做了一些实践,也有没有去做实践的,反正个人观点都记录下来 一、yarn的介绍 YARN的基本结构由一个ResourceManager与多个NodeManager组成。ResourceManager负责对NodeManager所持有的资源进行 ...
再写 HDFS Federation机制的时候,发现基础不扎实,需要将之前的hadoop再详细记录一下原理(重点只说Hadoop2.0版本): Hadoop2.0版本,引入了Yarn。核心:HDFS+Yarn+Mapreduce Yarn是资源调度框架 ...
HADOOP学习之HDFS HDFS介绍 HDFS是hadoop自带的分布式文件系统,英文名为:Hadoop Distributed Filesystem,HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件。根据设计,HDFS具有如下特点 HDFS特点 支持超大文件 一般来说,HDFS存储 ...
一、概述 优化前我们需要知道hadoop适合干什么活,适合什么场景,在工作中,我们要知道业务是怎样的,能才结合平台资源达到最有优化。除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程,比如从文件的读取,map处理,shuffle过程,reduce处理,文件的输出或者存储。在工作中 ...
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan ...