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标签:Hadoop

Hadoop

Uber 是如何提高 HDFS I/O 利用率的 24小时内最新

Uber 是如何提高 HDFS I/O 利用率的
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施,同时保持高性能和服务可靠性并非易事。 为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长,数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层,以扩展 Apache Hadoop® HDFS :HDFS Federation、Warm Storage、YARN 在 HDFS 数据节点上共存,以及 YARN 利用率的提高提高了系统的 CPU 和内存使用效率将多

w397090770   10小时前 5℃ 0评论0喜欢

Hadoop

LinkedIn 是如何将 Hadoop YARN 集群扩展到超过一万个节点

LinkedIn 是如何将 Hadoop YARN 集群扩展到超过一万个节点
在 LinkedIn,我们使用 Hadoop 作为大数据分析和机器学习的基础组件。随着数据量呈指数级增长,并且公司在机器学习和数据科学方面进行了大量投资,我们的集群规模每年都在翻倍,以匹配计算工作负载的增长。我们最大的集群现在有大约 10,000 个节点,是全球最大(如果不是最大的)Hadoop 集群之一。多年来,扩展 Hadoop YARN 已成为

w397090770   1个月前 (09-18) 87℃ 0评论1喜欢

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汽车之家离线计算平台的演进之路

汽车之家离线计算平台的演进之路
本次的分享内容分成四个部分: 1.汽车之家离线计算平台现状2.平台构建过程中遇到的问题3.基于构建过程中问题的解决方案4.离线计算平台未来规划 汽车之家离线计算平台现状 1. 汽车之家离线计算平台发展历程如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:过往记忆大数据 2013年的时候汽

w397090770   2个月前 (08-30) 146℃ 0评论2喜欢

Hadoop

Apache Hadoop 基础设施容器化在 Uber 的实践

Apache Hadoop 基础设施容器化在 Uber 的实践
如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:过往记忆大数据过往记忆大数据备注:以下的我们均代表 Uber 的 Hadoop 运维团队。介绍随着 Uber 业务的增长,Uber 公司在 5 年内将 Apache Hadoop(本文简称为“Hadoop”)部署扩展到 21000 台以上的节点,以支持各种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有各

w397090770   2个月前 (08-22) 213℃ 0评论2喜欢

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HDFS RBF 在车好多的应用

HDFS RBF 在车好多的应用
背景随着集群规模的不断扩张,文件数快速增长,目前集群的文件数已高达2.7亿,这带来了许多问题与挑战。首先是文件目录树的扩大导致的NameNode的堆内存持续上涨,其次是Full GC时间越来越长,导致NameNode宕机越发频繁。此外,受堆内存的影响,RPC延时也越来越高。针对上述问题,我们做了一些相关工作:控制文件数增长

w397090770   4个月前 (07-02) 322℃ 0评论2喜欢

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蚂蚁绊倒大象?不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿

蚂蚁绊倒大象?不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿
在使用Hadoop过程中,小文件是一种比较常见的挑战,如果不小心处理,可能会带来一系列的问题。HDFS是为了存储和处理大数据集(M以上)而开发的,大量小文件会导致Namenode内存利用率和RPC调用效率低下,block扫描吞吐量下降,应用层性能降低。通过本文,我们将定义小文件存储的问题,并探讨如何对小文件进行治理。什么是小

w397090770   8个月前 (02-24) 641℃ 0评论2喜欢

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恭喜!新一代分布式对象存储 Ozone 成为顶级项目

恭喜!新一代分布式对象存储 Ozone 成为顶级项目
刚刚获悉,Apache基金董事会通过一致表决,正式批准分布式文件对象存储Ozone从Hadoop社区孵化成功,成为独立的Apache顶级开源项目。这意味着,作为腾讯大数据团队首个参与和主导的开源项目,Ozone已得到全球Apache技术专家的一致认可,成为世界顶级的存储开源项目之一。Ozone 是Apache Hadoop社区推出的面向大数据领域的新一代分布

w397090770   11个月前 (12-09) 708℃ 0评论4喜欢

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HDFS 2.x 升级 3.x 在车好多的实践

HDFS 2.x 升级 3.x 在车好多的实践
本文来自车好多大数据离线存储团队相关同事的投稿,本文作者: 车好多大数据离线存储团队:冯武、王安迪。升级的背景HDFS 集群作为大数据最核心的组件,在公司承载了DW、AI、Growth 等重要业务数据的存储重任。随着业务的高速发展,数据的成倍增加,HDFS 集群出现了爆炸式的增长,使用率一直处于很高的水位。同时 HDFS文件

w397090770   11个月前 (11-24) 709℃ 0评论2喜欢

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HDFS 慢节点监控及处理

HDFS 慢节点监控及处理
HDFS集群随着使用时间的增长,难免会出现一些“性能退化”的节点,主要表现为磁盘读写变慢、网络传输变慢,我们统称这些节点为慢节点。当集群扩大到一定规模,比如上千个节点的集群,慢节点通常是不容易被发现的。大多数时候,慢节点都藏匿于众多健康节点中,只有在客户端频繁访问这些有问题的节点,发现读写变慢了,

w397090770   11个月前 (11-12) 769℃ 0评论5喜欢

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HDFS 归档存储编程指南

HDFS 归档存储编程指南
介绍HDFS 归档存储(Archival Storage)是从 Hadoop 2.6.0 开始引入的(参见 HDFS-6584)。归档存储是一种将增长的存储容量与计算容量解耦的解决方案。我们可以在集群中部署一些具有更高密度、更便宜的存储且提供更低计算能力的节点,并且可以用作集群中的冷数据存储器。根据我们的设置,可以将热数据移到冷存储介质中。通过添加更

w397090770   2年前 (2020-04-15) 1351℃ 0评论3喜欢