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

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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