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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享用好Hadoop的方法有哪些

2019-05-28 14:07:01 2602瀏覽

現(xiàn)如今的Hadoop正在不斷完善，也讓海量數(shù)據(jù)挖掘成為可能，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)們更是想將這個(gè)工具發(fā)揮到極致，本篇文章扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)小編給大家整理了一些用好Hadoop的方法，對(duì)此感興趣的小伙伴就隨小編來了解一下吧。

問題一：Hadoop存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)沒有問題，但是如何能夠做到海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)檢索，這個(gè)有什么好的建議，我們現(xiàn)在是通過跑腳本來檢索的，數(shù)據(jù)量大了就需要等待很長時(shí)間才會(huì)有結(jié)果。

答：海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)檢索可以考慮HBase，建議可以使用hadoop將數(shù)據(jù)構(gòu)建成以查詢key為鍵的數(shù)據(jù)集，然后將集合寫入Hbase表中，Hbase會(huì)自動(dòng)以key為鍵進(jìn)行索引，在數(shù)十億甚至以上的級(jí)別下，查詢key的value響應(yīng)時(shí)間也估計(jì)再10毫秒內(nèi)。

如果檢索條件是多個(gè)組合的情況下，可以適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)多個(gè)hbase表格，這樣的檢索也是很快的，同時(shí)Hbase也是支持二級(jí)索引。在符合條件下查詢，Hbase也是支持MapReduce的，如果對(duì)響應(yīng)時(shí)間要求不高的情況下，可以考慮將hive和Hbase系統(tǒng)結(jié)合來使用。

如果數(shù)據(jù)量不是很大的情況下也可以考慮支持類似SQL的NOSLQ系統(tǒng)。

問題二：大的文件拆分成很多小的文件后，怎樣用Hadoop進(jìn)行高效的處理這些小文件?以及怎樣讓各個(gè)節(jié)點(diǎn)盡可能的負(fù)載均衡?

答：1、怎樣用Hadoop進(jìn)行高效的處理這些小文件?

你這個(gè)問題提的很好，hadoop在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)是很高效的，但是處理大量的小文件時(shí)就會(huì)因?yàn)橄到y(tǒng)資源開銷過大而導(dǎo)致效率較低，針對(duì)這樣的問題，可以將小文件打包為大文件，例如使用SequcenFile文件格式，例如以文件簽名為key，文件內(nèi)容本身為value寫成SequcenFile文件的一條記錄，這樣多個(gè)小文件就可以通過SequcenFile文件格式變?yōu)橐粋€(gè)大文件，之前的每個(gè)小文件都會(huì)映射為SequcenFile文件的一條記錄。

2、怎樣讓各個(gè)節(jié)點(diǎn)盡可能的負(fù)載均衡?

在hadoop集群中負(fù)載均衡是非常關(guān)鍵的，這種情況的導(dǎo)致往往是因?yàn)橛脩舻臄?shù)據(jù)分布的并不均衡，而計(jì)算資源槽位數(shù)確實(shí)均衡分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣在作業(yè)運(yùn)行時(shí)非本地任務(wù)會(huì)有大量的數(shù)據(jù)傳輸，從而導(dǎo)致集群負(fù)載不均衡，因此解決不均衡的要點(diǎn)就是將用戶的數(shù)據(jù)分布均衡，可以使用hadoop內(nèi)置的balancer腳本命令。

對(duì)于因?yàn)橘Y源調(diào)度導(dǎo)致的不均衡則需要考慮具體的調(diào)度算法和作業(yè)分配機(jī)制。

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