
大數(shù)據(jù)Hadoop環(huán)境網(wǎng)絡(luò)特性
Hadoop集群中的各節(jié)點通過網(wǎng)絡(luò)連接起來,而且MapReduce中的以下過程會在網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)。
(1) 寫數(shù)據(jù)。當(dāng)向HDFS寫入初始數(shù)據(jù)或者大塊數(shù)據(jù)時,會發(fā)生數(shù)據(jù)寫入過程。寫入的數(shù)據(jù)塊需要備份到其他節(jié)點,需要在網(wǎng)絡(luò)中傳輸這些數(shù)據(jù)。
(2) 作業(yè)執(zhí)行。
1) Map階段。在算法的Map階段,幾乎不需要在網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)。在Map開始階段,當(dāng)HDFS數(shù)據(jù)沒有本地性(數(shù)據(jù)塊不在本地存儲,需要從其他節(jié)點拷貝)時,才需在網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)。
2) Shuffle階段。這是作業(yè)執(zhí)行中在網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)的階段,數(shù)據(jù)傳輸?shù)某潭纫蕾囉谧鳂I(yè)。Mapper階段的輸出內(nèi)容,會在這個時候傳輸?shù)絉educer進(jìn)行排序。
3) Reduce階段。因為Reducer需要的數(shù)據(jù)已經(jīng)從Shufle階段傳來,所以此階段不需要網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。
4) Output復(fù)制。MapReduce的輸出作為文件存儲在HDFS上。當(dāng)將輸出結(jié)果寫入HDFS時,產(chǎn)生的備份會在網(wǎng)絡(luò)中傳輸。
(3) 讀數(shù)據(jù)。當(dāng)應(yīng)用程序如網(wǎng)站、索引或者SQL數(shù)據(jù)庫從HDFS讀取數(shù)據(jù)時,會發(fā)生數(shù)據(jù)讀取的過程。
另外,網(wǎng)絡(luò)對Hadoop的控制層非常重要,比如HDFS的信令和運維操作,以及MapReduce架構(gòu)都受到網(wǎng)絡(luò)影響。
五種網(wǎng)絡(luò)特性
針對Hadoop集群環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行測試,測試結(jié)果顯示,一個有彈性的網(wǎng)絡(luò)對Hadoop集群非常重要;對Hadoop集群具有重要影響的網(wǎng)絡(luò)特性,以其影響程度從大到小依次排序為:網(wǎng)絡(luò)可用性和彈性、Burst流量突發(fā)處理和隊列深度、網(wǎng)絡(luò)過載比、Datanode網(wǎng)絡(luò)接入和網(wǎng)絡(luò)延遲。
(1) 網(wǎng)絡(luò)可用性和彈性。要部署一個高冗佘性和可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò),支持Hadoop集群的增長。在Datanode之間部署多條鏈路的技術(shù)要比那些有單點失效或兩點失效的技術(shù)要好。交換機和路由器已經(jīng)在業(yè)界被證明能夠為服務(wù)器提供網(wǎng)絡(luò)可用性。
(2) Burst流量突發(fā)處理和隊列深度。HDFS的有些操作和MapReduce Job會產(chǎn)生突發(fā)流量,如向HDFS加載文件或者把結(jié)果文件寫入HDFS都需要通過網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)如果處理不了突發(fā)流量,就會丟棄數(shù)據(jù)包,所以適當(dāng)?shù)木彺婵梢跃徑馔话l(fā)流量的影響。確保選擇使用緩存和隊列的交換機和路由器,來有效處理流量突發(fā)。
(3) 網(wǎng)絡(luò)過載比。一個好的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計需要考慮到網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點的擁塞情況。一個ToR交換機從服務(wù)器接收20Gbps的數(shù)據(jù),但是只有2個1Gbps的上聯(lián)口會造成數(shù)據(jù)包丟失(10:1的過載比),嚴(yán)重影響集群的性能。過度配置的網(wǎng)絡(luò)的價格又非常昂貴。一般情況下,服務(wù)器接入層可以接受的過載比在4:l左右,接入層和匯聚層之間,或者核心層的過載比在2:l左右。
(4) Datanode網(wǎng)絡(luò)接入。要基于集群工作負(fù)荷來推薦帶寬配置。一般集群中的節(jié)點有1到2根1GB的上聯(lián)12.是否選擇10Gbps的服務(wù)器要權(quán)衡價格和性能。
(5) 網(wǎng)絡(luò)延遲。交換機和路由器延遲的變化對集群性能的影響有限。相比網(wǎng)絡(luò)延遲,應(yīng)用層延遲對任務(wù)的影響比例更大。但是網(wǎng)絡(luò)的延遲會對應(yīng)用系統(tǒng)造成潛在的影響,例如造成不必要的應(yīng)用切換等。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10