hadoop集群最主要瓶颈
@庄黛3569：大数据面试题目有什么 -
甄映18785081826…… 原发布者:eking0681 单项选择题1.下面哪个程序负责HDFS数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker2.HDfS中的block默认保存几份? a)3份 b)2份 c)1份 d)不确定3.下列哪个程序通常与...
@庄黛3569：怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群 -
甄映18785081826…… 越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键...
@庄黛3569：hadoop怎样运行mapreduce代码 -
甄映18785081826…… 一、 首先要知道此前提 转载 若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序,需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下,让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性).
@庄黛3569：hadoop 对实时处理不好的原因 -
甄映18785081826…… Hadoop可以处理大规模数据集,包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,但Hadoop是按照批量处理系统来设计的,这也就限制了它的反应速度. 阻碍Hadoop实现实时分析的主要有两点: 首先,大部分的新的Hadoop查询引擎运行速度没能像主流关系型数据库中的查询那样快.在Impala和Hawq这样的工具中,最终用户可以用SQL语言写查询指令,在Hadoop集群执行的时候,这些指令要翻译成MapReduce语言.整个过程是很慢的,远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询. 其次,与关系型数据库相比,Hadoop目前还是一个只读的系统.数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS),用户很难插入、删除或修改存储的数据.
@庄黛3569：数据量这么小为什么用hadoop -
甄映18785081826…… 数据量小就不要用hadoop了,oracle足矣.如果 数据量慢慢累积而业务规定不能删除,日积月累,数据量增加,就需要使用hadoop了,因为它是横向扩展,而oracle总会有瓶颈.
@庄黛3569：hadoop主要解决什么问题 -
甄映18785081826…… 主要解决了海量数据的存储、分析和学习问题,因为随着数据的爆炸式增长,一味地靠硬件提高数据处理效率及增加存储量,不仅成本高,处理高维数据的效率也不会提高很多,遇到了瓶颈了,hadoop的搭建只需要普通的pc机,它的hdfs提供了分布式文件系统,mapreduce是一个并行编程模型,为程序员提供了编程接口,两者都屏蔽了分布式及并行底层的细节问题,用户使用起来简单方便.
甄映18785081826…… 原发布者:eking0681 单项选择题1.下面哪个程序负责HDFS数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker2.HDfS中的block默认保存几份? a)3份 b)2份 c)1份 d)不确定3.下列哪个程序通常与...
@庄黛3569：怎么为大数据处理构建高性能Hadoop集群 -
甄映18785081826…… 越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键...
@庄黛3569：hadoop怎样运行mapreduce代码 -
甄映18785081826…… 一、 首先要知道此前提 转载 若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序,需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下,让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性).
@庄黛3569：hadoop 对实时处理不好的原因 -
甄映18785081826…… Hadoop可以处理大规模数据集,包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,但Hadoop是按照批量处理系统来设计的,这也就限制了它的反应速度. 阻碍Hadoop实现实时分析的主要有两点: 首先,大部分的新的Hadoop查询引擎运行速度没能像主流关系型数据库中的查询那样快.在Impala和Hawq这样的工具中,最终用户可以用SQL语言写查询指令,在Hadoop集群执行的时候,这些指令要翻译成MapReduce语言.整个过程是很慢的,远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询. 其次,与关系型数据库相比,Hadoop目前还是一个只读的系统.数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS),用户很难插入、删除或修改存储的数据.
@庄黛3569：数据量这么小为什么用hadoop -
甄映18785081826…… 数据量小就不要用hadoop了,oracle足矣.如果 数据量慢慢累积而业务规定不能删除,日积月累,数据量增加,就需要使用hadoop了,因为它是横向扩展,而oracle总会有瓶颈.
@庄黛3569：hadoop主要解决什么问题 -
甄映18785081826…… 主要解决了海量数据的存储、分析和学习问题,因为随着数据的爆炸式增长,一味地靠硬件提高数据处理效率及增加存储量,不仅成本高,处理高维数据的效率也不会提高很多,遇到了瓶颈了,hadoop的搭建只需要普通的pc机,它的hdfs提供了分布式文件系统,mapreduce是一个并行编程模型,为程序员提供了编程接口,两者都屏蔽了分布式及并行底层的细节问题,用户使用起来简单方便.
