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当我将节点添加到Hadoop群集时，为什么吞吐量和平均io速率变慢？

当将节点添加到Hadoop群集时，吞吐量和平均IO速率变慢可能是由以下几个因素导致的：

网络带宽限制：当节点数量增加时，群集内部的数据传输量也会增加，可能会超过网络带宽的限制，导致吞吐量和IO速率变慢。解决方法可以是增加网络带宽或者优化数据传输算法。
资源竞争：随着节点数量增加，群集中的资源（如CPU、内存、磁盘）会被更多的任务和数据访问请求所竞争，导致吞吐量和IO速率下降。解决方法可以是增加节点的资源配置，或者优化任务调度算法以减少资源竞争。
数据分布不均衡：当节点添加到Hadoop群集时，数据可能没有均匀地分布在各个节点上，导致某些节点负载过重，而其他节点负载较轻。这会导致吞吐量和IO速率的不均衡。解决方法可以是重新分布数据或者优化数据均衡算法。
磁盘性能限制：当节点数量增加时，磁盘的读写操作也会增加，可能会超过磁盘的性能限制，导致吞吐量和IO速率变慢。解决方法可以是使用更高性能的磁盘设备，或者优化数据存储和访问模式。
数据冗余和复制：Hadoop群集通常会对数据进行冗余和复制，以提高数据的可靠性和容错性。当节点数量增加时，数据的冗余和复制操作也会增加，导致吞吐量和IO速率下降。解决方法可以是优化数据冗余和复制策略，或者增加节点的存储容量。

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独家 | 一文读懂Hadoop（四）：YARN

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Kafka 性能实践知多少

理解数据吞吐率在整个 Kafka 体系中，Partition 分区是吞吐量性能所基于的存储层。每个分区的数据速率是消息的平均大小乘以每秒的消息数。...不同的分区能够被放置到不同节点的机器上，而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度而进行的，这样每个节点的机器都能独立地执行各自分区的读写请求处理，并且，我们还可以通过添加新的节点机器来增加整体系统的吞吐量...在实际的业务场景中，我们希望每个分区都支持类似的数据量和吞吐率。实际上，数据速率随着时间的推移而变化，生产者和消费者的原始数量也是如此。...这就是为什么有的时候、有的场景，随机分区是我们推荐的关键 Apache Kafka 最佳实践之一。它为消费者平均分配负载。因此，扩展消费者变得更加容易。...除此，当没有足够的磁盘空间时，线程执行会变慢并受到限制。最重要的 Apache Kafka 最佳实践之一是增加网络请求缓冲区的大小。这样做将可以帮助应用提高吞吐量。

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