普通Hadoop集群和配置了Kerberos和SSL的安全Hadoop集群在性能上会有差异吗？考虑到两种类型的集群的机器配置相同，完成一项工作所需的时间是否不同？如果是，我们是否有关于时差的任何已知时间指标？喜欢，普通集群-1.5小时安全集群-2.5小时 最佳答案 是的。由于Kerberos和SSL，所有API调用都会产生开销。作业完成时间会有所不同，但如果不知道API在作业中被调用了多少次，就无法知道这是多少时间。一般来说，影响很小，但由于您正在将另一个网络组件引入您的工作流程(KDC)，您可能会遇到显着的性能下降取决于您的集群有
在Hadoop中，我有一个看起来像这样的Reducer，用于将数据从先前的映射器转换为一系列非InputFormat兼容类型的文件。protectedvoidsetup(Contextcontext){LocalDatabaseld=newLocalDatabase("localFilePath");}protectedvoidreduce(BytesWritablekey,Textvalue,Contextcontext){ld.addValue(key,value)}protectedvoidcleanup(Contextcontext){saveLocalDatabaseInHD
我在同一台机器上有一个Spark集群和一个Hdfs。我已经在每台机器的本地文件系统和hdfs分布式文件系统上复制了一个大约3GB的文本文件。我有一个简单的字数统计pyspark程序。如果我提交从本地文件系统读取文件的程序，它会持续大约33秒。如果我提交从hdfs读取文件的程序，它会持续大约46秒。为什么？我期望完全相反的结果。根据sgvd的要求添加:16从1主没有特殊设置的SparkStandalone(复制因子3)版本1.5.2importsyssys.path.insert(0,'/usr/local/spark/python/')sys.path.insert(0,'/usr/l
这是我的控制器。我使用邮递员测试它是否有效，但我得到的回复空洞。我用了@EnableAsync在应用程序配置中@Async在服务上。如果我删除@Async在服务层上起作用，但不会异步运行。@ApiOperation(value="searchpersonbypassingsearchcriteriaevent/title/role/host/is_current",response=ElasticSearchResultData.class)@RequestMapping(value="/async2/searchPerson",produces="application/json",meth
我目前使用的是ApacheHBase的库存配置，其中RegionServer堆为4G，BlockCache大小为40%，因此约为1.6G。未配置L2/BucketCache。这是向RegionServer发出约2K次请求后的BlockCache指标。如您所见，已经有block被逐出，可能导致了一些未命中。为什么他们在我们甚至没有接近限制时就被驱逐了？Size2.1M当前正在使用的block缓存大小(字节)Free1.5G当前可用于存储更多缓存条目的总空闲内存(字节)Count18block缓存中的block数Evicted14被驱逐的block总数驱逐1,645发生驱逐的总次数平均10
我需要同步将数据推向数组。第一个API请求获取图像关键基础，该基础需要在循环中获取图像数据。vardeasync=require('deasync');router.get('/a',function(req,res){varusername="user";varpassw="pass";varop=[];varargs={headers:{'Authorization':'Basic'+newBuffer(username+':'+passw).toString('base64')}};//thisisfirstapirequestclient.get(global.apiUrl+"V1/P
有谁知道如何提高HIVEJDBC连接的性能。详细问题:当我从HiveCLI查询配置单元时，我会在7秒内得到响应，但从HIVEJDBC连接中我会在14秒后得到响应。我想知道是否有任何方法(配置更改)可以提高通过JDBC连接进行查询的性能。提前致谢。 最佳答案 使用连接池帮助我提高了配置单元JDBC的性能。在Hive中，当我们查询时会发生许多转换，因此使用连接池中的现有连接对象而不是打开新连接并为每个请求关闭是非常有帮助的。如果遇到相同问题的其他人会发布详细答案，请告诉我。 关于perfor
当我们想要执行持续时间较长的查询时，执行异步操作是一个很好的选择。在这篇文章中，我们将学习如何管理异步查询。异步操作由 asyncsearchAPI 执行。异步搜索API具有与_searchAPI相同的参数，因此你无需构建特殊查询。在我之前的文章“Elasticsearch：异步搜索-asyncsearch”对异步请求有一个描述。我再之前的文章“Elasticsearch:Python客户端现在支持异步I/O”也对这个API在Python中的使用进行了描述。在今天的文章中，我们在Kibana中来模拟这个请求。在今天的展示中，我将使用ElasticStack8.6.0来进行展示。准备数据我们使用
我知道我们可以设置属性“mapred.job.reuse.jvm.num.tasks”来重新使用JVM。我的问题是:(1)如何决定这里要设置的任务个数，-1还是其他一些正整数？(2)在mapreduce作业中重用JVM并将此属性设置为-1的值是个好主意吗？非常感谢! 最佳答案 如果您有非常小的任务，这些任务肯定会在彼此之后运行，将此属性设置为-1很有用(意味着生成的JVM将被无限次重复使用)。因此，您只需生成(集群中可供您的作业使用的任务数)-JVM，而不是(任务数)-JVM。这是一个巨大的性能改进。在长时间运行的作业中，与设置新J
我已经实现了基于MapReduce范例的localclusteringcoefficientalgorithm.但是，对于更大的数据集或特定的数据集(节点的平均度数高)，我遇到了严重的麻烦。我试图调整我的hadoop平台和代码，但结果并不令人满意(至少可以这么说)。不，我已经将注意力转移到实际更改/改进算法上。下面是我目前的算法(伪代码)foreach(NodeinGraph){//Job1/*Transformedge-basedinputdatasettonode-baseddataset*///Job2map(){emit(this.Node,this.Node.neighbou
