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Apache Hadoop是大数据处理与批处理的事实标准,而Twitter Storm则很快地成为实现大规模事件处理的一种标准。遗憾的是,直到最近,实现Storm和Hadoop所需要的集群在物理上仍然有所不同。上周,Yahoo!宣布开放运行在Hadoop集群上的Storm ...
Apache Hadoop是大数据处理与批处理的事实标准,而Twitter Storm则很快地成为实现大规模事件处理的一种标准。遗憾的是,直到最近,实现Storm和Hadoop所需要的集群在物理上仍然有所不同。上周,Yahoo!宣布开放运行在Hadoop集群上的Storm ...
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了。 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数(如MD5),映射到一个很大的空间里,如图所示。数据的存储时,先得到一个hash值,对应到这个环中的每个位置,如k1对应到了图中所示的位置,然后沿顺时针找到一个机器节点B,将k1存储到B这个节点中 ...
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了。 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数(如MD5),映射到一个很大的空间里,如图所示。数据的存储时,先得到一个hash值,对应到这个环中的每个位置,如k1对应到了图中所示的位置,然后沿顺时针找到一个机器节点B,将k1存储到B这个节点中 ...
consistent hashing算法早在1997年就在论文Consistenthashing and random trees中被提出,目前在cache系统中应用越来越广泛; 1基本场景 比如你有N个cache服务器(后面简称cache),那么如何将一个对象object映射到N个cache上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算object的hash值,然后均匀的映射到到N个cache; hash(object)%N 一切都运行正常,再考虑如下的两种情况; 1 一个cache服务器m down掉了(在实际应用中必须要考虑这种情况),这样所有映射到cache m的对象都会失效 ...
consistent hashing算法早在1997年就在论文Consistenthashing and random trees中被提出,目前在cache系统中应用越来越广泛; 1基本场景 比如你有N个cache服务器(后面简称cache),那么如何将一个对象object映射到N个cache上呢,你很可能会采用类似下面的通用方法计算object的hash值,然后均匀的映射到到N个cache; hash(object)%N 一切都运行正常,再考虑如下的两种情况; 1 一个cache服务器m down掉了(在实际应用中必须要考虑这种情况),这样所有映射到cache m的对象都会失效 ...
hadoop作业提交时可以指定相应的队列,例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通过对mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以对不同的队列实现不同用户的提交权限. 先编辑mapred-site.xml,修改配置如下(增加四个队列): <property> <name>mapred.queue.names</name> <value>default,queue1,queue2,queue3,queue4</value> <description>Com ...
hadoop作业提交时可以指定相应的队列,例如:-Dmapred.job.queue.name=queue2通过对mapred-queue-acls.xml和mapred-site.xml配置可以对不同的队列实现不同用户的提交权限. 先编辑mapred-site.xml,修改配置如下(增加四个队列): <property> <name>mapred.queue.names</name> <value>default,queue1,queue2,queue3,queue4</value> <description>Com ...
1. 介绍 本文介绍的Hadoop权限管理包括以下几个模块: (1) 用户分组管理。用于按组为单位组织管理,某个用户只能向固定分组中提交作业,只能使用固定分组中配置的资源;同时可以限制每个用户提交的作业数,使用的资源量等 (2) 作业管理。包括作业提交权限控制,作业运行状态查看权限控制等。如:可限定可提交作业的用户;可限定可查看作业运行状态的用户;可限定普通用户只能修改自己作业的优先级,kill自己的作业;高级用户可以控制所有作业等。 想要支持权限管理需使用Fair Scheduler或者 Capacity Scheduler(作业管理需用到Hadoop的ACL(Access Contr ...
1. 介绍 本文介绍的Hadoop权限管理包括以下几个模块: (1) 用户分组管理。用于按组为单位组织管理,某个用户只能向固定分组中提交作业,只能使用固定分组中配置的资源;同时可以限制每个用户提交的作业数,使用的资源量等 (2) 作业管理。包括作业提交权限控制,作业运行状态查看权限控制等。如:可限定可提交作业的用户;可限定可查看作业运行状态的用户;可限定普通用户只能修改自己作业的优先级,kill自己的作业;高级用户可以控制所有作业等。 想要支持权限管理需使用Fair Scheduler或者 Capacity Scheduler(作业管理需用到Hadoop的ACL(Access Contr ...
http://blog.csdn.net/wdzxl198/article/details/8805736
监控指标大致如下:<wbr></wbr><wbr></wbr>default.shuffleInput<wbr></wbr><wbr></wbr>dfs.datanode<wbr></wbr><wbr></wbr>
监控指标大致如下:<wbr></wbr><wbr></wbr>default.shuffleInput<wbr></wbr><wbr></wbr>dfs.datanode<wbr></wbr><wbr></wbr>
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得zookeeper能够应用于很多场景。网上对zk的使用场景也有不少介绍,本文 ...
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得zookeeper能够应用于很多场景。网上对zk的使用场景也有不少介绍,本文 ...
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