大数据-学习实践-5企业级解决方案
大数据-学习实践-5企业级解决方案
(大数据系列)
文章目录
- 大数据-学习实践-5企业级解决方案
- 1知识点
- 2具体内容
- 2.1小文件问题
- 2.1.1 SequenceFile
- 2.1.2 MapFile
- 2.1.3 小文件存储计算
- 2.2数据倾斜
- 2.3 YARN
- 2.3.1 YARN架构
- 2.3.2 YARN调度器
- 2.3.2 YARN多资源队列配置和使用
- 2.4Hadoop官方文档
- 2.5总结
- 3待补充
- 4Q&A
- 5code
- 6参考
1知识点
- 小文件问题
- 小文件存储计算
- 数据倾斜
- YARN
- Hadoop官方
2具体内容
2.1小文件问题
MapReduce框架针对大数据文件设计,小文件处理效率低下,消耗内存资源
- 每个小文件在NameNode都会占用150字节的内存,每个小文件都是一个block
- 一个block产生一个inputsplit,产生一个Map任务
- 同时启动多个map任务消耗性能,影响MapReduce执行效率
2.1.1 SequenceFile
- SequenceFile是二进制文件,直接将<k,v>对序列化到文件
- 对小文件进行文件合并:文件名为k,文件内容为v,序列化到大文件
- 但需要合并文件的过程,文件大且合并后的文件不便查看,需要遍历查看每个小文件
- 读、写试验
- SequenceFile在hdfs上合并为一个文件
2.1.2 MapFile
- 排序后的MapFile,包括index和data
- index为文件的数据索引,记录每个record的key值,并保存该record在文件中的偏移位
- 访问MapFile时,索引文件被加载到内存,通过索引映射关系快速定位到指定Record所在文件位置
- 相对SequenceFile而言,MapFile的检索效率是高效的,缺点是会消耗一部分内存来存储index数据
- MapFile在hdfs上包括2个文件,index和data
2.1.3 小文件存储计算
使用SequenceFile实现小文件存储计算
- java开发,生成SequenceFile;(人工将一堆小文件处理成一个较大文件,进行MapReduce计算)
- 开发MapReduce(借助底层),读取Sequencefile,进行分布式计算
2.2数据倾斜
- 一般不对Map任务进行改动,但为了提高效率,可增加Reduce任务,需要对数据分区
- job.getPartitionerClass()实现分区
- 当MapReduce程序执行时,大部分Reduce节点执行完毕,但有一个或几个Reduce节点运行很慢,导致整个程序处理时间变长,表现为Reduce节点卡着不动
- 倾斜不严重,可增加Reduce任务个数
job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));
- 倾斜严重,要把倾斜数据打散(抽样确定哪一类,打散)
String key = words[0];
if ("5".equals(key)) {//把倾斜的key打散,分成10份key = "5" + "_" + random.nextInt(10);
}
2.3 YARN
2.3.1 YARN架构
- 集群资源的管理和调度,支持主从架构,主节点最多2个,从节点可多个
- ResourceManager:主节点负责集群资源分配和管理
- NodeManager:从节点负责当前机器资源管理
- YARN主要管理内存和CPU两种资源
- NodeManager启动向ResourceManager注册,注册信息包含该节点可分配的CPU和内存总量
- 默认单节点:(yarn-site.xml文件中设置)
- yarn.nodemanager.resourece.memory-mb:单节点可分配物理内存总量,默认8Mb*1024,8G
- yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores:单节点可分配的虚拟CPU个数,默认是8
2.3.2 YARN调度器
- FIFO Scheduler 先进先出
- Capacity Scheduler FIFO Scheduler 多队列版本(常用)
- Fair Scheduler 多队列,多用户共享资源
2.3.2 YARN多资源队列配置和使用
- 增加online队列和offline队列
- 修改 capacity-scheduler.xml 文件,并同步其他节点
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name><value>default,online,offline</value><description>The queues at the this level (root is the root queue).</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name><value>70</value><description>Default queue target capacity.</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.online.capacity</name><value>10</value><description>Online queue target capacity.</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.offline.capacity</name><value>20</value><description>Offline queue target capacity.</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name><value>70</value><description>The maximum capacity of the default queue.</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.online.maximum-capacity</name><value>10</value><description>The maximum capacity of the online queue.</description>
</property>
<property><name>yarn.scheduler.capacity.root.offline.maximum-capacity</name><value>20</value><description>The maximum capacity of the offline queue.</description>
</property>
- 重新启动
stop-all.sh
start-all.sh
- 向offline队列提交MR任务
- online队列里面运行实时任务
- offline队列里面运行离线任务
#解析命令行通过-D传递参数,添加至conf;也可修改java程序解析各参数
String[] remainingArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(WordCountJobQueue.class);#必须有,否则集群执行时找不到wordCountJob这个类
#重新编译上传执行
hadoop jar db_hadoop-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar com.imooc.mr.WordCountJobQueue -Dmapreduce.job.queue=offline /test/hello.txt /outqueue
2.4Hadoop官方文档
- 官方文档
- 在CDH中的使用
- 在HDP中的使用
-(1080端口) Ambari组件,提供web界面
2.5总结
- MapReduce
- 原理
- 计算过程
- 执行步骤
- wordcount案例
- 日志查看:开启YARN日志聚合,启动historyServer进程
- 程序扩展:去掉Reduce
- Shuffle过程
- 序列化
- Writable实现类
- 特点
- 源码分析
- InputFormat
- OutputFormat
- 性能优化
- 小文件
- 数据倾斜
- YARN
- 资源管理:内存+CPU
- 调度器:常用CapacityScheduler
3待补充
无
4Q&A
无
5code
无
6参考
- 大数据课程资料
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