如何为大数据处理搭建高性能Hadoop集群
发布时间：2023-02-15 12:49:25 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。 大数据是松散的数据集合
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越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。 “大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成 为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“moves jobs to data”，而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。 Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分： Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。 MapReduce引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)： Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间。 对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。 每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。 在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，且不会导致系统整体性能下降。 （编辑：莱芜站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
