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Hunk/Hadoop: 性能最佳實(shí)踐
2015-11-19
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Hunk/Hadoop: 性能最佳實(shí)踐

文 | Jonathan Allen

翻譯 | 李建盛

 

無(wú)論有沒有使用Hunk，當(dāng)運(yùn)行Hadoop時(shí)，有很多種方式導(dǎo)致偶爾的性能底下。多數(shù)時(shí)候人們是增加更多的硬件來解決問題，但是有時(shí)候只需要簡(jiǎn)單更改下文件的名稱就可以解決問題。

 

運(yùn)行Map-Reduce任務(wù)[Hunk]

 

Hunk運(yùn)行在Hadoop之上，但是這并不意味著一定做到有效的使用。如果Hunk運(yùn)行在“復(fù)雜模式”，而不是“智能模式”的話，它就沒有真正的用到Map-Reduce。相反它會(huì)直接將所有的Hadoop數(shù)據(jù)拉到Splunk引擎，并在那里處理它。

 

HDFS存儲(chǔ)[hadoop]

 

在Hadoop的很多事項(xiàng)和Hunk有關(guān)聯(lián)時(shí)如何部署文件？你需要在文件路徑中包含時(shí)間戳，Hunk可以使用目錄結(jié)構(gòu)來當(dāng)作一個(gè)過濾器，可以極大的減少被拉到Splunk的數(shù)據(jù)量。

 

在文件名稱中包含時(shí)間戳也可以生效，但是效果較差，因?yàn)?/span>Hunk仍然會(huì)讀取所有的文件名。

 

為了更好的性能，你可以在文件路徑中包含一個(gè)?。祵?duì)。例如 “…/2015/3/2/app=webserver/…” 。在遍歷目錄時(shí)查詢指令會(huì)將包含鍵－值對(duì)的過濾掉，再次減少了被拉到Splunk的數(shù)據(jù)量。

 

基于時(shí)間戳的VIX/indexs.conf[hunk]

 

當(dāng)文件存儲(chǔ)模式對(duì)于任何的Hadoop Map-Reduce有利時(shí)，你就需要修改indexs.conf，以讓Hunk可以識(shí)別目錄結(jié)構(gòu)。

 

文件格式[Hunk]

 

諸如JSON和CSV這樣的自我描述的文件，對(duì)于Hunk來說是很容易讀取的，它們更加的詳細(xì)，且消除了代價(jià)昂貴的映射操作。

 

壓縮類型／文件大小 ［Hdaoop］

 

要避免過大的文件，例如500MB的GZ壓縮且沒有分片的文件。（諸如LZO壓縮的分片文件也是可以接受的。）對(duì)于沒有分片的文件來說，在core和文件之間是一對(duì)一的映射關(guān)系，這就意味著只能有一個(gè)core來處理大文件，而其它定core只能空轉(zhuǎn)等待。也就是說處理沒有分片的文件花費(fèi)了大量的時(shí)間，那么Map－Reduce的任務(wù)就無(wú)法快速的處理。

 

同樣，你也應(yīng)該避免使用大量的大小在幾十KB到幾百KB之間的碎文件。如果文件太小，你會(huì)在啟動(dòng)和管理任務(wù)花費(fèi)大量的時(shí)間，而不是真正的用在處理數(shù)據(jù)本身之上。

 

報(bào)告加速[hunk]

 

Hunk現(xiàn)在可以利用Splunk的報(bào)告加速功能了，這會(huì)在HDFS中緩存搜索的結(jié)果，減少或消除了需要從主的Hadoop集群中讀取數(shù)據(jù)量。

 

在你啟用此功能之前，請(qǐng)確保你的Hadoop集群擁有足夠的空間來存儲(chǔ)緩存。

 

硬件[Hadoop]

 

確保你擁有合適的硬件。雖然Hadoop是能夠運(yùn)行在甚至是雙核的筆記本電腦中，但是你要真正使用它，還是需要每個(gè)節(jié)點(diǎn)擁有至少4顆4個(gè)核的CPU，為了能夠確保擁有足夠的暫存空間，你須配置至少12GB的內(nèi)存，兩塊本地磁盤(10K或固態(tài))

 

搜索Head Clustering[Hunk]

 

搜索Head Clustering在Splunk 6.2中是相對(duì)較新的一個(gè)特性，在Splunk6.3中，對(duì)于基于Hunk的查詢將是一個(gè)可行的屬性。

 

來自InfoQ

 

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