前言: Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large d
前言:
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
1,系统架构
集群角色:
2.2 用户目录创建
创建hadoop运行账户:
2.3 配置ssh免密码登陆
参考文章地址:http://blog.csdn.net/ab198604/article/details/8250461
2.3.1 每个节点分别产生密钥
# 提示:
2.3.2 在data01(192.168.52.129)上面执行:
useradd hadoop #设置hadoop用户组
2.3.3 在data01(192.168.52.130)上面执行:
useradd hadoop #设置hadoop用户组
2.3.4 构造3个通用的authorized_keys
在name01(192.168.52.128)上操作:
2.3.5 解决ssh name01失败的问题
[hadoop@data01 ~]$ ssh name01
2.3.6 验证name01、data01、data02任何ssh免密码登录
[hadoop@data02 ~]$ ssh name01
3.2,安装hadoop
下载软件包:
3.3,hadoop配置文件
hadoop群集涉及配置文件:hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-env.sh slaves yarn-site.xml
3.3,格式化文件系统
在name01主库上面执行 hadoop namenode -format操作,格式化hdfs文件系统。
3.4,hadoop管理
3.4.1 格式化完成后,开始启动hadoop 程序启动hadoop 的命令脚本都在$HADOOP_HOME/sbin/下,下面的所有命令都不再带有完整路径名称:
distribute-exclude.sh hdfs-config.sh slaves.sh start-dfs.cmd start-yarn.sh stop-dfs.cmd stop-yarn.sh
3.4.2,第一种,一次性全部启动:
执行start-all.sh 启动hadoop,观察控制台的输出,可以看到正在启动进程,分别是namenode、datanode、secondarynamenode、jobtracker、tasktracker,一共5 个,待执行完毕后,并不意味着这5 个进程成功启动,上面仅仅表示系统正在启动进程而已。我们使用jdk 的命令jps 查看进程是否已经正确启动。执行以下jps,如果看到了这5 个进程,说明hadoop 真的启动成功了。如果缺少一个或者多个,那就进入到“Hadoop的常见启动错误”章节寻找原因了。
3.4.2.1,检查后台各个节点运行的hadoop进程
[hadoop@name01 hadoop]$ jps
3.4.2.3,再去data02节点下检查
[hadoop@data02 ~]$ jps
进入http://192.168.52.128:50070/dfshealth.html#tab-overview,看集群基本信息,如下图所示:
进入http://192.168.52.128:50070/dfshealth.html#tab-datanode,看datanode信息,如下图所示:
进入http://192.168.52.128:50070/logs/,查看所有日志信息,如下图所示:
3.4.2.5,关闭hadoop 的命令是stop-all.sh,如下所示:
[hadoop@name01 src]$ /home/hadoop/src/hadoop-2.3.0/sbin/stop-all.sh
3.4.3,第二种,分别启动HDFS 和yarn:
执行命令start-dfs.sh,是单独启动hdfs。执行完该命令后,通过jps 能够看到NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 三个进程启动了,该命令适合于只执行hdfs
3.4.3.2 再启动yarn
执行命令start-yarn.sh,可以单独启动资源管理器的服务器端和客户端进程,关闭的命令就是stop-yarn.sh
3.4.3.3 依次关闭,先关闭yarn再关闭HDFS
[hadoop@name01 sbin]$ stop-yarn.sh
3.4.4,第三种,分别启动各个进程:
[root@book0 bin]# jps
3.5,另外一种检查状态hadoop集群的状态
:用"hadoop dfsadmin -report"来查看hadoop集群的状态
参考网址:
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7237395

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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