这个是nameNode的IP,每个dataNode需要和NameNode通信的。
其实你这个问题很有代表性,当有海量数据的时候RegionServer宕机了重启启动的确需要比较多的时间。建议你从以下几个方面考虑问题:1、如果条件允许增加RegionServer的数量,分担每个RegionServer管理的region数量2、为了防
hadoop是一个分布式计算框架,核心是MapReduce和HDFS,用来处理和存放海量数据,它只是一个框架,并不涉及到业务本身。建模方式应该根据业务需要,hadoop可以通过MapReduce或者hive来统计分析数据。
不管采用哪种框架模型,storm前端一定要有一个消息队列,因为消息产生的速度远远大于处理消息的速度,增加一个消息队列用来做消息的缓冲。可以通过netty将数据放入消息队列(metaq或者kafka都可以),然后在和spout集成。
在海量数据的背景下Rowkey设计必须考虑如下条件:1、数据分布均衡,以免产生region热点问题2、Rowkey的内容要尽可能短小, 例如存放日期201505151357如果按字符串再转成字节存放的话,需要12个字节。实际上8个字节可以存
hive可以访问hbase的表,同时hbae也可以访问hive的表。因为都是基于hdfs的文件访问。因此数据只有一份,存放于hdfs上。目前用的最多的是hive去访问hbase的表,因为hbase的rowkey是经过特殊优化的,以提高访问速率。反过来的
HIVE的数据倾斜一般不好处理,优化可以从以下几方面考虑:1、设置合理的Map数量2、设置合理的Reduce数量3、考虑采用中间表的方式做数据过度,以减少多个MapReduce作业。同时还需要考虑优化hadoop的架构。总之,优化是一门大
eclipse上的hadoop插件的用途是用来做开发和调试使用,如果在eclipse上去调优上传的速度这个没有任何实际意义。现实生产环境中,如果希望调优上传的速度,可以从以下几个方面考虑问题:1、网络:交换机调整为万兆交换机2、网络
对于HBASE里面的数据,可以使用2种方式分析1、MapReduce 当然这个需要JAVA基础2、可以通过HBASE和HIVE集成,通过HQL执行相关count,group by,join操作 HIVE是一个数据仓库,也可以理解为一个统计分析的工具,他讲HQL转化为MapR
如果在集群环境里面,需要把jar包也放到集群里面,否则会报找不到类的。
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