所有这些程序运行在一个约1800台机器构成的集群上。每台机器配置为2个2G主频、支持超线程的Intel Xeon处理器,4GB物理内存,两个160GB IDE硬盘和一个千兆以太网卡。这些机器部署在一个两层树形交换网络中,root节点具有100-200GBPS的传输带宽。所有机器采用相同的部署,因此任意两点之间的网络来回时间小于1毫秒。在4GB内存中,大约有1-1.5G用于运行集群上的其他任务。测试程序通常在周末下午开始执行,此时主机的CPU、磁盘和网络基本处于空闲状态。GREP分布式grep程序需要扫描大约10^10个由100字节组成的记录,查找出现概率较小的3个字符的模式(在92337个记录中出现)。输入数据被拆分成大约64M的Block(M=15000),整个输出数据存放在一个文件中(R=1)。
集群配置优化方案-gn25l95-semtech
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除了文档中已有的示例,以下列举了一些有趣的简单例子,可以很容易地使用 MapReduce 模型来表示:
分布式 Grep: Map 函数负责查找并输出匹配特定模式的行,Reduce 函数则是一个恒等函数,将接收到的中间数据直接复制到输出结果中。
计算 URL 访问频率: Map 函数负责处理日志文件中记录的网页请求,并为每个请求输出 (URL, 1) 键值对。Reduce 函数则将相同 URL 的值进行累加,最终生成 (URL, 记录总数) 的结果,用于表示每个 URL 的访问频率。
倒转网络链接图: Map 函数负责在源页面中搜索所有
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备用任务机制的设计真的挺妙,专门对付那些拖后腿的任务节点。MapReduce 里的“落伍者”不是什么稀奇事,磁盘慢、CPU 抢资源、初始化 bug……哪一个都能让你排查半天。Google 那套逻辑就是聪明:快结束时,master会悄悄再丢几个同样的任务出去,哪个先跑完就用哪个,完美避坑。任务分片也挺讲究,M和R不是随便设的,太少负载不均,太多又爆内存,最合适的是让每个 Map 任务16M~64M的数据,这样本地磁盘读取才有效率,Map=200000,Reduce=5000配上 2000 台 worker,跑得飞快。哦对,输入文件默认放本地磁盘,靠GFS分块复制,每块64MB有三个副本,这样 M
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Storm 配置文件:storm.yaml
storm.zookeeper.servers:
-- 192.168.61.130
-- 192.168.61.134
-- 192.168.61.135
nimbus.host:192.168.61.130
storm.local.dir:/data/storm/data
ui.port:8080
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Oracle 11g R2 RAC 的集群配置方案,还蛮适合想搞高可用架构的朋友,尤其是那种业务量一上来就怕崩的情况。它能让多个数据库实例一起工作,一台挂了也不怕,负载还能分担下去,挺靠谱。
RAC 的架构本身就挺讲究,得搭配上Grid Infrastructure才完整。这东西不光管集群,还顺手把网络、存储啥的一起打包,配置一次,省心多。
你要玩转它,前期准备不能少。服务器配置统一是第一步,系统建议用Oracle Enterprise Linux或者RHEL,跑起来更稳。是网络接口,一个跑业务,一个搞节点通信,别混了。
还有个细节挺关键的:SSH 互信。你不搞个ssh-copy-id,后面自
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