云计算与hadoop基础论文 基于hadoop的大数据分析和处理

昭棠笔记 2023-02-13

mycar-我把青春献给党

2022年4月29日发

(作者:中国有嘻哈小鬼)

2013年第22卷第3期 http:Hwww.c-S・a.org.ca 计算机系统应用 

基于参数优化的Hadoop云计算平台① 

李寒姚金刚,唐兴兴 

(桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林541004) 

摘要:传统的数据分析潍坊网络推广,很难满足现阶段大数据处理效率的要求.Hadoop云计算技术的应用上海做网站公司,实现了海量数据 

存储和分析如何学习网络推广,提高了数据存储和分析的效率.在总结传统系统利弊的基础上网络营销企业,以Hadoop分布式文件系统(I-LDFS) 

取代现有的单机数据存储,以map/reduce应用程序取代传统的单机数据分析网站建设服务公司,并对其做出优化.实验证明刷下拉框, 

Hadoop系统架构在生产上部署、投入使用的可行性. 

关键词:云计算;Hadoop;数据分析;map/reduce 

Hadoop Cloud Computing Model Based on Parameters Optimization 

LIHan百度搜索,TANGXing-Xing 

(School ofComputer Science and Engineering,Guilin University ofElectronic Technology,Guilin 541004旺格子软件,China) 

Abstract:The traditional data analysis,it is diifcult to meet data processing efifciency requirements at this stage. 

Application of Hadoop cloud computing technology,realization of data storage and analysis软文营销,improve the efifciency of 

data storage and analysis.This paper is on the basis of summing up the pros and cons of traditional system甘肃网站建设,with Hadoop 

Distributed File System(HDFS)to replace the existing stand・alone data storage,map/reduce application instead of the 

traditional stand-alone data analysis,and make the optimization.The experiment approves htat hte feasibility of Hadoop 

system architecture in hte production deployment and using. 

Key words:cloud computing;Hadoop;data naalysis;map/reduce 

云计算在大数据处理方面,尤其针对几百MB、 表l Apache与Google云计算产品性能比较 

几百GB、甚至几百TB大小的文件推广,有了很好的应用郑州网站推广, Experiment Run Mapfile0.19.0 BigTable 

目前已经有存储PB级数据的Hadoop集了【1J. Random reads 768 1212 

Google关于GFS、MapReduce【 、BigTable的三篇论 Random erads(mem) Lagbadly lO8l】 

文是云计算领域的经典.Apache按照这三篇论文,用 Randomwrites Lagbadly 8850 

Java实现了开源的云计算Hadoop系统教育推广,性能上 Sequential erads aLgbadly 4425 

Hadoop不比Google优良怎么设计网站,却也不影响Hadoop被业 Sequential rwites 75l9 8547 

界广泛接受. Scans 55555 15385 

HDFS保留了传统文件系统特征的同时义乌网站优化,也有海量 

l Hadoop系统介绍 数据存储、高性价比、可靠性、可扩展性等云计算领域 

Hadoop由两个核心构件组成,Hadoop分布式文件系 的特征.HDFS集是由一个名字节点(NarneNode)l和多 

统HDFS(HadoopDistributedFile System)和map/reduce计 个数据节点(DataNode)构成.一个大数据文件被分成多 

算模型. 个块软文营销,这些块存储在DataNode中奏鸣网,由NameNode确定每 

①收稿时间:20l2-o8-o7:收到修改稿时间:2012-09.11 

System Construction系统建设21 

2013年第22卷第3期 http://www.C-S-a.org.cn 计算机系统应用 

Windows下,不必将块大小设置为小于512byte. 3实验结果 

3.1实验平台 

图3电驴关键词,在配置Pentium Dua1.core CPU T4300 

2.1GHzrobots文件,4G DDR3 1600mHz内存,250G WDC ATA硬 

Replication属性配置了数据块的复本数,体现了 

HDFS容错机制,一旦有节点意外停机沧州seo,用户可以从 

其他节点读取数据块.实验证明,随着Replication值 

增加网络营销优化公司,实际写入的数据量是原数据量的Replication倍网络营销成本, 

盘,32bit-Windows7 spl的机器上,运行三台虚拟机 

fedora101、fedoral02、fedoral03,操作系统是32位 

导致HDFS的写速度降低.因此,在不同场合,应对 

Replication属性有所取舍. 

2.2 map/reduce程序设计 

map/reduce程序设计的关键湘潭网络公司,是构建与应用相关 

的key/value键值,也就是map函数输出的中间结果. 

另外,中间结果的优化也影响了数据分析的效率. 

map函数对源数据提取需要分析的字段搜索引擎优化方法,过滤无 

效数据,进行预处理后优化培训,交由reduce进行规约.map函 

数中间输出(ke V),被写入context.reduce对map的 

输出context的内容进行归类pr查询,同一key值的(key,V) 

放在一个列表中生成(key,list(V))张家界网站制作,然后对(key,list(V)) 

进行规约Volt-result(1ist(V))烟台网站建设,任务结果为(key,V。ut). 

1. read line 

2.1ine=substring(1ine) 

Stepl: 3. while lnie.hasmore;do 

map函数 key=whichlevel() 

done 

4. context.write(key草根seo,value) 

Step2: 

Call reduce0 

combiner函数 

1. input(key,list(value)) 

2. OBJECT VⅢ: 

Step3: 3. foreachVin list(value);do 

reduce函数 VⅢ+--r-esult(value) 

done 

4. context.write(keyseo关键字,Vou1) 

为了优化map/reduce程序app推广方案,对map函数的输出在当 

前节点进行中间处理,然后交予reduce函数,这种方式 

称为Hadoop数据局部性.Hadoop提供了一个优化数据 

局部性的函数combiner,实质上combiner也是一个 

reduce规约函数,它不影响reduce的处理结果.map函 

数完成百度搜索优化,在当前节点进行combineL实质上是减少了 

map函数和reduce函数之间的数据传输,因此提高了效 

率.为此,文献【5】提出了一种改进的数据局部性算法. 

本实验中,用reduce函数作为combiner函数. 

Fedora Core 15.fedoral01是Master节点,fedoral01、 

fedoral02、fedoral03是Slave节点.由于实验资源有 

限,Master节点fedoral01,也运行了Slave节点的实例. 

但是百度绿萝算法,在实际生产上蜘蛛搜索引擎,尽量避免这样做什么是权重,不仅Master 

与Slave要物理上隔离苏州旺道seo,SecondaryNameNode也要与 

NameNode隔离. 

feda

........

r1

............

.—

— 

...

..

....

..

...

...

..

3 

—Datanode 

Da ̄node 

taslaracker 

taslaracker 

图3实验环境系统架构 

3.2实验分析及优化 

Hadoop的性能表现在两个方面:一是HDFS大数 

据存储的效率:二是map/reduce程序大数据分析的效 

率.以此将应用分为载入数据和分析数据两个阶段搜索量, 

这两个阶段的效率直接影响了用户感受.对于云计算 

来说,影响这两个效率的瓶颈是网络传输效率和磁盘 

I/O广告创意文案,在网络环境理想的LAN中链接查询,暂不予考虑网络传输 

效率. 

HDFS的Replication属性很大程度上影响了数据 

载入效率网站营销策略,是磁盘I/O对性能的影响.它确保了在发生 

数据块、磁盘、机器故障后数据不丢失.当系统发现 

一个错误的块,会从其他节点读取另一个复本诺亚大陆倒闭,保证 

复本数回到Replication的值.当Replication过大时, 

会影响写数据的效率505美分,因为数据量比原数据大了 

Replication倍都江堰seo,并且在WAN中应考虑网络数据传输的 

开销.当应用仅仅是为了分析数据时崇左网站建设,可以将 

Replication设置为1.表2列出了不同Replication值对 

HDFS效率的影响. 

当数据达到GB规模,内存已不能满足需求危机公关的5s原则,必定 

System Construction系统建设23 

计算机系统应用 http://www.c-S-a.org.cn 2013年第22卷第3期 

有中间数据被写入磁盘等待处理.因此归元寺网站,磁盘I/O的效 

率直接关系了map/reduce数据处理的效率.文献[6]和 

验结果表明温州网站建设,HDFS文件系统能够很好的容错www baidu com cn, 

map/reduce具有高效的数据分析能力444ke,完全可以替代 

文献[7】给出了两种基于map/reduce的优化方案,本质 

传统的单机的数据存储、分析.今后要实践解决的问 

题是如何让百度收录网站,如何快速的跨平台向Hadoop提交数据,降低数 

据移植给Hadoop带来的效率影响. 

本文的局限性在于资源有限,只能构建虚拟集, 

是开发基于map/reduce程序的分类算法网站推广的方法,提高数据分 

析的效率.这两种方法外链发工具,没有从本质上解决大数据处 

理所面临的I/O压力 

并没有构成规模.所以seo关键词排名优化,主要验证了Hadoop投入生产 

存储457M数据l Rep1ication:l Replication=2 Replication=3 

所需时间(秒)l 3lo 473 580 

本文给出了两种优化map/reduce性能的方法.根 

使用的可行性,以及在技术上遇到的问题,通过优化 

系统配置和程序代码,提高数据分析的效率. 

据对Hadoop系统的研究无线运营,提出了数据局部性优化和 

I/O缓存优化ww baidu com,本质上都是提高磁盘I/O性能.数据局 

部性优化提供了combiner函数泊君超级站,减少了map到reduce 

的I/O.I/O缓存优化是配置Hadoop数据I/O缓冲区的 

大小,从默认的4096字节bbaidu,增加到65536字节.实验 

证明黄s网,map/reduce程序性能有了明显提高.表3列出了 

两种典型的优化方案. 

表3 map/reduce程序处理时间比较 

单位(秒) 

未优化 

局部优化 

I/O优化 

2005. 

参考文献 

1 TOM Wbite.Hadoop:The Definitive Guide.US:O’Reilly. 

2 Dean J镇江百度,Ghemawat S.MapReduce:simpliied datfa processing 

on large clusters.Communications of the ACM衡阳seo,2005,5l(1): 

107-113. 

3 Dhruba B.The Hadoop Distributed File System:Architecture 

and Design.2007. 

4 Dean J,Ghemawat S.Distributed programming with 

第一组数据 

284 

2l7 

l34 

第二组数据 

223 

157 

140 

第三组数据 

25l 

154 

Mapreduce.In:Oram Wilson G eds.Beautiful Code. 

Sebastopol:O’Reilly Media,Inc.百度推广技巧,2007:371-384. 

5李丽英,唐卓bandu,李仁发.基于LATE的Hadoop数据局部性改 

149 

进调度算法.计算机科学,2011,11. 

4结语 

本文应用Hadoop云计算模型qq空间排名,提高了数据存储的 

安全性友情链接系统,数据分析的效率,满足了应用的要求产品推广策划,提供 

了更好的用户体验.同时,分析了map/reduce计算模 

型的瓶颈,从而根据应用对环境进行优化博客营销,并进行验 

6丁光华网络推广玄家配资网,周继鹏韶山网,周敏.基于MapReduce的并行贝叶斯分类 

算法的设计与实现.微计算机信息上海百度推广电话,2OLObaidu竞价,9. 

7李应安.基于MapReduce的聚类算法的并行化研究.微计算 

机信息,2010,9. 

8 Hadoop.http://wiki.apache.org/hadoop/I-Ibase/PerformanceEv 

aluation. 

证电脑优化大师,得出map/reduce程序的优化应从I/O性能着手.实 

(上接第2O页) 

2009:4ll_4l6. 

16 Xu Z.Building a power-aware database management system 

14 Jejurikar 1L Gupta R.Dynamic slack reclamation with 

procrastination scheduling in real-time embedded systems. 

Pine.of the 42nd Annual Design Automation Conference. 

一 

2005:l11-116. 

l 5 Lang W Patel J.Towards eco-friendly database management 

一 一 一

Systems.Proc.of the 4也Biennial Conference on 

Innovative Data Systems Research.2009. 

Proc.of the 4th SIGM0D PhD Workshop on Innovative 

一 

Database Research.2010:l_6. 

一‘ 一 

1 7 Btown L怎样做好品牌推广。Keshavamurthy A.Li DS.ACPI in Linux: 

rchiAtecture,Advances and Challenges.Intel Open Source 

TechnologyCenter陶水水,2005. 

24系统建设System Construction 

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