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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科MRS 在基于Apache Hadoop開源軟件的基礎(chǔ)上，在主要業(yè)務(wù)部件的可靠性方面進(jìn)行了優(yōu)化和提升。 管理節(jié)點(diǎn)均實(shí)現(xiàn)HA Hadoop開源版本的數(shù)據(jù)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)已經(jīng)是按照分布式系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，單節(jié)點(diǎn)故障不影響系統(tǒng)整體運(yùn)行；而以集中模式運(yùn)作的管理節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)的單點(diǎn)故障，就成為整個(gè)系統(tǒng)可靠性的短板。 MRS來自：百科
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別的任務(wù)，有些事空閑的，為了讓各個(gè)slave既要飽和狀態(tài)又要性能最好，就需要調(diào)整；再例如：原本有8個(gè)子節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在擴(kuò)充了2個(gè)子節(jié)點(diǎn)，原先的8個(gè)子節(jié)點(diǎn)都要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也有相應(yīng)的任務(wù)需要執(zhí)行，而后加的2個(gè)子節(jié)點(diǎn)是空的，此時(shí)也需要負(fù)載均衡進(jìn)行重新分配數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和任務(wù)的執(zhí)行。手動(dòng)啟動(dòng)該機(jī)制運(yùn)行：來自：百科![]()
3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ)，并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS 是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)，具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，適合高性能基于索引查詢的場(chǎng)景。 4、數(shù)據(jù)融合處理來自：專題![]()
量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。當(dāng)數(shù)據(jù)完成存儲(chǔ)和計(jì)算，可終止集群服務(wù)。當(dāng)然您也可以選擇長(zhǎng)期運(yùn)行集群。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spa來自：百科![]()
使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 企業(yè)級(jí) 一鍵式集群安裝部署和擴(kuò)容，用戶無需關(guān)注硬件的購(gòu)買和維護(hù)；可視化的企業(yè)級(jí)集群管理系統(tǒng)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、告警短信提醒。補(bǔ)丁主動(dòng)推送，一鍵安裝，業(yè)務(wù)不中斷。來自：百科![]()
本課程主要介紹MRS服務(wù)的基本概念，MRS集群部署過程中重要參數(shù)的解析、注意事項(xiàng)，以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解MRS服務(wù)的基本概念以及組件的基礎(chǔ)知識(shí)及使用場(chǎng)景。 2、掌握MRS集群部署，深入理解部署過程中各項(xiàng)參數(shù)的選擇和配置對(duì)集群的影響。 3、來自：百科![]()
同使用場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。公有云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS)能夠無縫地接入到公有云Hadoop平臺(tái)MRS服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個(gè)特性，提供跨平臺(tái)，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創(chuàng)新的同時(shí)，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉(cāng)）庫(kù)方來自：百科![]()
000701.html 華為云推薦： MapReduce服務(wù)：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
ess架構(gòu)的 DLI 還具有以下優(yōu)勢(shì)： 函數(shù)工作流 FunctionGraph 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件，無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。此來自：百科![]()
Colocation接口，可以將存在關(guān)聯(lián)關(guān)系或者可能進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作的數(shù)據(jù)存放在相同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上。 Hive支持HDFS的Colocation功能，即在創(chuàng)建Hive表時(shí)，通過設(shè)置表文件分布的locator信息，可以將相關(guān)表的數(shù)據(jù)文件存放在相同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上，從而使后續(xù)的多表關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)計(jì)算更加方便和高效。 HDFS來自：專題![]()
高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：專題![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力來自：百科![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：百科![]()
Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本與MRS集群版本的對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.2- LTS .3版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系 Classroom入門視頻指導(dǎo)有哪些？ Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本與MRS集群版本的對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.5版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系來自：百科![]()
它承載了與所有MRS大數(shù)據(jù)組件交互的應(yīng)用。Hue主要包括了文件瀏覽器和查詢編輯器的功能： 文件瀏覽器能夠允許用戶直接通過界面瀏覽以及操作HDFS的不同目錄。 查詢編輯器能夠編寫簡(jiǎn)單的SQL，查詢存儲(chǔ)在Hadoop之上的數(shù)據(jù)，例如HDFS，HBase，Hive。 用戶可以方便地創(chuàng)建來自：專題
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