要验证每个节点的网络连通性及负载均衡配置是否正确，可以使用以下步骤：首先，检查每个节点的网络连通性，可以使用以下命令ping每个节点的IP地址，并检查是否可以成功接收到回复：ping 节点IP地址>...例如，假设每个节点上都运行了一个Web服务器，可以执行以下命令来检查每个节点的负载均衡配置：curl http://节点IP地址> 依次向每个节点发送HTTP请求，并观察返回的内容是否符合预期。...在安装Ceph过程中，可以选择使用静态配置或动态配置两种方式来管理配置文件。...不灵活：由于静态配置是在安装和启动过程中读取的，因此无法根据不同的场景或需求进行实时调整和重新配置。...可扩展性：动态配置可以很容易地支持添加新的配置项，以及更好地适应集群扩展和升级。缺点：复杂性：动态配置可能需要使用特定的工具或命令进行配置参数的修改，较静态配置更复杂。
Tungsten 项目的引入主要是为了解决 Spark 在处理大规模数据集时的性能瓶颈问题，特别是在内存使用和 CPU 利用率方面。...Tungsten 如何提升内存和 CPU 的性能内存管理优化：二进制格式存储：Tungsten 使用二进制格式直接在堆外内存（Off-Heap Memory）中存储数据，而不是使用 Java 对象。...向量化执行：Tungsten 引入了向量化执行引擎，可以在单个指令中处理多个数据点，从而充分利用现代 CPU 的 SIMD（Single Instruction Multiple Data）特性，进一步提升计算性能...减少序列化和反序列化的开销：自定义序列化器：Tungsten 使用自定义的序列化器，减少了数据在不同节点之间传输时的序列化和反序列化开销。...spark.sql.execution.arrow.enabled配置项启用了 Arrow 优化，这进一步利用了 Tungsten 的优化特性，提高了数据处理的性能。
它们使用的Bigtable集群的配置也有很大的差异，有的集群只有几台服务器，而有的则需要上千台服务器、存储几百TB的数据。 在很多方面，Bigtable和数据库很类似：它使用了很多数据库的实现策略。...每台Tablet服务器配置了1GB的内存，数据写入到一个包括1786台机器、每台机器有2个IDE硬盘的GFS集群上。我们使用N台客户机生成工作负载测试Bigtable。...每台客户机配置2GZ双核Opteron处理器，配置了足以容纳所有进程工作数据集的物理内存，以及一张Gigabit的以太网卡。...比如，随着Tablet服务器的数量增加了500倍，内存中的随机读操作的性能增加了300倍。之所以会有这样的性能提升，主要是因为这个基准测试的瓶颈是单台Tablet服务器的CPU。...表1显示了每个集群上Tablet服务器的大致分布情况。这些集群中，许多用于开发目的，因此会有一段时期比较空闲。
Cloudera的客户数据显示，他们的客户所部署的服务器，2012年每个节点仅有32GB RAM，现如今增长到每个节点有128GB或256GB RAM。...当磁盘速度较慢时，CPU利用率不足的根本原因是磁盘速度导致的瓶颈，当磁盘速度提高了之后，CPU利用率提高，这时候CPU往往成为系统的瓶颈。...三、Kudu是什么 Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。...） 五、Kudu架构 下图显示了一个具有三个 master 和多个 tablet server 的 Kudu 集群，每个服务器都支持多个 tablet。...下面是一些基本概念： 角色 作用 Master 集群中的老大，负责集群管理、元数据管理等功能 Tablet Server 集群中的小弟，负责数据存储，并提供数据读写服务 一个 tablet server
集群规划 ---- 1. 我们需要多大规模的集群 思考方向： 当前的数据量有多大？数据增长情况如何？ 你的机器配置如何？cpu、多大内存、多大硬盘容量？...集群中的节点角色如何分配 节点角色 Master Node：设置 node.master: true 时，节点可作为主节点。...Lucene 索引，会消耗文件句柄、内存及 CPU 资源。 每个分片存储一部分词频统计信息，分片越多，每个分片存储的信息越少，计算出的得分与真实的得分偏差就会越大。...也许这些索引量将达到成百上千，但每个索引的数据量只有 1GB 甚至更小。对于这种类似场景，建议只需要为索引分配一个分片。 5. 分片应该设置几个副本？ 思考 副本的用途是什么？...备份数据，提高查询的并发度。 集群规模没变的情况下，副本过多会有什么影响？ 占用磁盘存储，消耗写入性能（同步时间会更长），Lucene 索引消耗句柄、内存及 CPU 资源。
，若大于该配置仍会以集群方式来运行！... bigTable ON smallTable.key = bigTable.key; 2、开启自动的MapJoin 自动的mapjoin 通过修改以下配置启用自动的mapjoin： set...7.控制Hive中Map以及Reduce的数量 Map数量相关的参数 mapred.max.split.size 一个split的最大值，即每个map处理文件的最大值 mapred.min.split.size.per.node...一个节点上split的最小值 mapred.min.split.size.per.rack 一个机架上split的最小值 Reduce数量相关的参数 mapred.reduce.tasks 强制指定...reduce任务的数量 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 每个reduce任务处理的数据量 hive.exec.reducers.max 每个任务最大的reduce
硬件配置 准备至少三台服务器，推荐配置为：16核 CPU、32GB 内存、1TB 硬盘（SSD 优先）以及千兆网络。...HBase集群的配置详解HBase 的配置文件分为多个部分，每个部分负责不同的功能。...hbase-env.sh 设置 HBase 的环境变量和 JVM 参数。 regionservers 定义 HBase 集群中的 RegionServer 节点。...HBase 环境变量配置在 hbase-env.sh 文件中，您可以设置 HBase 使用的 Java 运行时环境、内存限制以及其他重要的 JVM 参数。...根据节点 CPU 核心数量调整 hbase.hregion.max.filesize 10GB 根据 HDFS 存储规划调整 hbase.hstore.blockingStoreFiles
-e 后面的参数是‘命令行’ hive -f 后面的参数是文件 hive -hiveconf 设置hive运行时候的参数配置 19、hive声明参数有哪些方式，优先级是什么 配置文件(配置文件参数...21、企业中hive常用的数据存储格式是什么？...() rand字段为随机数 ，从而随机的将数据写入到文件中 30、reduce数量的计算是什么 决定reduce数量的因素， 参数1：每个Reduce处理的最大数据量 参数2：每个任务最大的reduce...10 ) b ON a.id = b.id; 36、影响Map数量的因素 当文件大小很小时，影响map的数量的因素是文件的个数 当文件大小很大时，影响map的数量的因素是数据块的数量 37...、什么是MR本地模式 任务提交时，运行在提交HQl 所在的节点，不提交到集群。
集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》和《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的Gateway节点》,本文档在这两篇文档本篇文章基础介绍如何在Kerberos环境的CDH集群外跨OS...版本中在指定目录配置HDFS的Gateway节点。...5.登录集群任意节点，将集群的Java目录拷贝至(vm1.macro.com和rhel66001.localdomain)节点的指定的目录下（/usr/java/jvm/）,两个Gateway节点操作一致...6.登录CDH集群的任意节点，将/opt/cloudera/parcels目录压缩并拷贝至(vm1.macro.com和rhel66001.localdomain)节点的指定目录，两个Gateway节点操作一致...5 问题描述与解决 1.core-site.xml 文件找不到的异常 ? 该问题是由于在CDH中hadoop的客户端配置默认是在/etc/hadoop目录下,确认软链无误，并且配置正确 ?
当运行在yarn集群上时，Yarn的 ResourceMananger 用来管理集群资源，集群上每个节点上的NodeManager用来管控所在节点的资源，从yarn的角度来看，每个节点看做可分配的资源池...配置),当请求10个4G内存的executors时，这些executors可能运行在同一个节点上。...例子：集群有12个节点运行Yarn的NodeManager，每个节点有64G内存和32的cpu核，每个节点可以启动2个executor，每个executor的使用26G内存，剩下的内用系统和别的服务使用...根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。...YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。
-e从命令行执行指定的HQL -f 执行HQL脚本 -hiveconf 设置hive运行时候的参数配置 19、hive声明参数有哪些方式，优先级是什么？...配置文件<命令行参数<参数声明 20.编写hiveUDF代码，方法名称叫什么？ evaluate 21.企业中hive常用的数据存储格式是什么？常用的数据压缩格式是什么？...文件很大时候：影响map数量的因素是块的数量 31.reduce数量的计算是什么 公式： N=min(参数2，总输入数据量/参数1) 参数1：每个Reduce处理的最大数据量 参数2：每个任务最大...什么是MR本地模式 任务在提交SQL语句的节点上"本地执行",任务不会分配到集群 36....37.先join后过滤的优化方案 1.将过滤条件写在join…on 的 on中 SELECT a.id FROM ori a LEFT JOIN bigtable b ON (b.id <= 10
NodeManager：它运行在从机上，负责启动应用程序的容器（应用程序在其中执行它们的部分），监控它们的资源使用情况（CPU、内存、磁盘、网络）并将这些报告给 ResourceManager。...但是根据您的经验，您可以看出，NameNode 是主节点，它存储有关存储在 HDFS 中的所有块的元数据。它需要高内存（RAM）空间，因此NameNode需要是具有良好内存空间的高端机器。 16....如您所知，NameNode 将有关文件系统的元数据信息存储在 RAM 中。因此，内存量会限制我的 HDFS 文件系统中的文件数量。换句话说，过多的文件会导致生成过多的元数据。...块只是硬盘驱动器上存储数据的最小连续位置。HDFS 将每个存储为块，并将其分布在整个 Hadoop 集群中。HDFS 中的文件被分解为块大小的块，这些块作为独立的单元存储。...Hadoop 中的“推测执行”是什么？ 如果某个节点似乎执行任务的速度较慢，则主节点可以在另一个节点上冗余地执行同一任务的另一个实例。然后，首先完成的任务将被接受，另一个被杀死。
Borg是一个集群管理器，它负责对来自于几千个应用程序所提交的job进行接收、调试、启动、停止、重启和监控，这些job将用于不同的服务，运行在不同数量的集群中，每个集群各自都可包含最多几万台服务器。...Borg的高级别架构图，其中只展示了全部几千个工作节点中很少的一部分 这套架构中包含了以下组件： 单元（Cell）：将多个机器的集合视为一个单元。...单元通常包括1万台服务器，但如果有必要的话也可以增加这个数字，它们各自具有不同的CPU、内存、磁盘容量等等。...生产job能够获得一个单元的CPU资源中的70%，并且占用所有CPU数量的大约60%，它们还能够分配到55%的内存，并占用其中的大约85%。...根据论文中所写的内容，某些单元的任务量是每分钟接受1万个新的任务，而一个Borgmaster能够使用10到14个CPU内核，以及50GB的内存。
本文最后一节网络QoS部分，引用了潘晓华的文章。 一、计算资源 在OCP中，每个计算节点（默认是node节点，master节点通过配置也可以运行业务，但不建议这么做。）...二、几个参数 CPU Request pod中的每个容器都可以指定它在节点上请求的CPU量；同时Scheduler使用CPU请求来查找适合容器的节点 CPU Request表示容器可能消耗的最小CPU量...pod中的每个容器都可以指定限制在计算节点上使用的CPU数量上限 CPU Limits控制容器可以使用的最大CPU总数量 如果容器获取的CPU数量不能超过CPU Limits的数值 Memory...四、CPU资源角度：服务等级的划分 BestEffor memory配置：容器能够消耗节点上所有可用的内存，但这种模式有个风险：调度程序可能将容器放在可用内存较少的计算节点上。...七、过量使用 CPU 容器保证其请求的CPU数量得到满足，如果容器未指定相应的limits，则可能会消耗节点上可用的多余CPU 如果多个容器尝试使用多余的CPU，则根据每个容器请求的CPU数量分配CPU
目前已经有几个系统用于存储和处理大数据，他们使用集群技术，集群中的机器使用术语节点(node)表示。...这样的存储系统称为键值存储系统。在前面的用户配置文件示例中，用户配置文件数据的键可以是用户的标识。有些应用在概念上需要连接，但通过应用程序代码或者视图的形式来实现连接。...MongoDB的一个关键目标是支持扩展到非常大的数据规模和查询/更新负载，因此它支持并行处理，数据分片等。下图是一个MongoDB的分片集群的配置架构。...这种重启任务的策略使得并行数据库难以在拥有数以千个节点的集群上处理较长的查询，因为在这类集群中节点的故障经常发生。基于这种分析，并行数据库只适合于资源需求相对固定的应用程序。...如果文件和单词的数量不多，问题还不算复杂，如果将上述问题扩展到一个拥有数万个文件的环境中，每个文件都包含数十至数百兆的数据，按顺序处理如此大量的数据是不可行的。
NoSQL 虽有很多不足，但是随着2000年后互联网业务的大发展，它们面临着大规模的用户数量和并发操作，并且要保证 7*24 小时在线。...传统的关系型数据库要支持这样的业务只能不断地升级内存、CPU和硬盘，显然到最后，硬件的成本会高到企业无法承受。...另外，如果业务对数据库事务有要求，需要“对原有的单节点数据库进行数据分片，并存放到由廉价机器组成的分布式的集群里。...对于应用程序来说，数据库中间件是一个逻辑上的单节点数据库，但实际上它的存储横跨了多台物理机器。当应用向数据库发起操作时，数据库中间件会自动将操作指令发送到集群中的一个或多个节点来执行。...谷歌的搜索系统使用的是GFS 、MapReduce 和 BigTable ，但是广告部门一直使用的是 MySQL 集群。
这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。 ResourceManager 将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN 的每节点代理）。...NodeManager（NM） NodeManager管理一个YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。...ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源 分配）。...请注意，尽管目前的资源更加传统（CPU 核心、内存），但未来会带来基于手头任务的新资源 类型（比如图形处理单元或专用处理设备）。...比如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。
B树： 可以理解为平衡多叉查找树，每个结点有多个关键字，这些关键字有序，且子树是根据这些关键字分裂的。每个结点的子树数量是关键字数量 + 1。...同时，对每个结点的关键字数量做了一个最大最小的限制，所有的叶结点都在同一层上，并且不带信息。...LSM树的设计思想非常朴素, 它的原理是把一颗大树拆分成N棵小树， 它首先写入到内存中（内存没有寻道速度的问题，随机写的性能得到大幅提升），在内存中构建一颗有序小树，随着小树越来越大，内存的小树会flush...LSM vs B+ B+树最大的性能问题是会产生大量的随机IO，随着新数据的插入，叶子节点会慢慢分裂，逻辑上连续的叶子节点在物理上往往不连续，甚至分离的很远，但做范围查询时，会产生大量读随机IO。...，是按照一定的数量大小分段的。
Service 有以下类型： ClusterIP：提供一个集群内部的虚拟 IP 地址，供其他 Pod 访问 NodePort：在每个节点上暴露一个端口，供外部访问 LoadBalancer：为 Service...Deployment：用于管理无状态应用程序的 Pod StatefulSet：用于管理有状态应用程序的 Pod DaemonSet：在每个节点上运行一个 Pod 实例 ReplicaSet：确保指定数量的...它的作用是什么？ 容器网络接口（CNI）是一种插件化的网络解决方案，负责配置 Pod 之间的网络通信 Kubernetes中的调度器是什么？它的作用是什么？...水平 Pod 自动伸缩（HPA）：根据 CPU 利用率或自定义指标自动调整 Pod 副本数量。...- 垂直 Pod 自动伸缩（VPA）：根据应用程序的资源需求自动调整 Pod 的 CPU 和内存资源限制。 - 集群自动伸缩（CA）：根据集群中的资源需求自动调整节点数量。
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