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基于Hadoop的大数据方案越来越多地被企业所采用。但是,如何进行合理地规划和配置Hadoop平台是很多用户头痛的事情。在我们接触或合作的很大一部分客户,他们在给Hadoop配置硬件的时候,通常没有考虑到对大数据处理的特性,造成后续Hadoop集群的性能无法满足要求。
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫 Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper提供的 Client API的使用,第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。
在Hadoop生态繁荣的背后,是开发者们夜以继日的开发与支持。而在用户得益甚至赞赏这些应用的时候,开发者们却不得不面对Hadoop平台中一些可用性较差的地方。本文列举了网络上一些关于Hadoop的缺点,供大家探讨,部分观点来自InfoWorld及开发者博客。
国内外使用Hadoop的公司比较多,全球最大的Hadoop集群在雅虎,有大约25000个节点,主要用于支持广告系统与网页搜索。国内用Hadoop的主要有百度、淘宝、腾讯、华为、中国移动等,其中淘宝的Hadoop集群属于较大的(如果不是最大)。
当下大数据之热使得技术界对Hadoop的话题热火朝天。但在日常工作中,企业往往还是遵循既有模式,对于Hadoop到底能否真正帮到企业的应用依然心存顾虑。Hadoop是不是很年轻?这个开源的事物能否符合公司业务级的严谨要求?有没有企业真的应用过?一系列问题萦绕人们心头。这可以理解,毕竟任何一个新生事物出来都要有一个接受过程 。
在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。
本文作者Raymie Stata是Hadoop即服务公司Altiscale的创始人兼CEO,也是雅虎前任CTO,协助雅虎完成开源策略,并参与Apache Hadoop项目的发起。Hadoop的扩展和运维是非常复杂的过程,在其具体的实施过程中隐藏着潜在的危机,Raymie根据经验罗列了7项危机信号和相应的解决方案,帮助使用者提前避免灾难的发生。
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