当replication 多时，Hadoop不会自己删；需要人工干预
相同配置的机器不同的存储空间，是否可以混搭？
为什么不能做？
副本存放策略；均等存放，会造成数据倾斜
木桶原理
数据倾斜？
服务器与服务器之间的存储相差比不超过20%（可自主设定，但建议20%）
危害
导致磁盘很容易坏；
计算瓶颈；
为什么会倾斜？
与reduce task 的个数有关
reduce的输出是按照 partition 来的；partition的分区策略很重要； 所以在分区前要分析数据；
partition sort 中的sort 是默认按照字典顺序排序的
如何调整
重新调整存储平衡： 使用命令 start-balancer.sh
参数：
什么时候触发；如20% ，存储容量可用量
start time
end time
为什么 start time = now 也不马上执行？
因为在不影响正常服务的情况下，才会执行。 如果内网流量上线？？？
随机取几台机器，判断是否发生倾斜
要马上执行，需要把没有倾斜的DN挂起；是倾斜的DN的命中率提高； Hadoop就会做副本提升。？？
热门数据
需要任务介入，直接切；步骤不能错，一个都不能错，错了block就丢失
如何做百度
什么情况下只有map没有reduce？
在不做任何聚合操作的时候； 把 setReduceCounter()设置为0
part-m-000000
多个小文件时，需要启动JVM的复用机制
如何在map启动一部分后，立即启动Reduce？
上传时，修改Block的大小—>麻烦，替代方案 splitting
map 前后都有partition ; 前边的partion可以是后边的的整数倍；修改前边partition的大小，从而修改reduce的执行数
怎么修改partition？ mapred-site.xml 里的 mapred.min.split.size
map 在运行20%时，默认启动reduce。但reduce只有在map到80%时，才开始干活。所以 20%—80%之间reduce是空闲的
在 2 代上，把 mapred-site.xml 有一个key值设置为1，可以在map达到100%是再启动reduce
磁盘阵列
冗余不做；如果运维工程师够格，就可以不做
特别在DN上不做
NN上可以做冗余
磁盘坏损
当磁盘支持热插拔；且不是OS盘时；损坏的磁盘可以直接拔
不能直接插入使用，需要format； 生成需要的目录
最小资源数
说的是内存
任务要运行需要：数据、CPU、内存， 更重要的是内存是否到位，决定任务是否可以执行
任务，当前机器资源不足，就把数据数据拷贝到有资源的机器上执行； 如果这种情况多，就会使得hadoop反映慢；
内存给多少？ 有公式，看《hadoop技术内幕》
高配计算，低配存储
hadoop推测机制； 低配执行慢，推测机制，会在启动一台机器做同样的任务，哪个早完成，就以这台计算结果为准，其它执行这个任务的机器全部 Kill
执行 JOIN 操作时，要求把hadoop的推测机制关了；否则，会资源浪费
心跳中包含： 任务状态、资源使用情况、
虚拟化
指的是大数据领域下的虚拟化
虚拟化通常指虚拟化CPU、内存；在大数据领域只有CPU可以造假（虚拟化），内存不能。
为什么内存不能造假？
因为Swap会关闭； 造成虚拟不出内存
为什么CPU可以？
时间片到期，就会保存任务现场，执行任务切换
可以造多少合适？
1个物理核可以对应1个；最多2倍；不要4倍
因为过多会造成频繁的保存和还原现场；实际执行计算的时间太少
通常机器托管，给的是真的内存、磁盘（物理设备），但CPU是虚拟的，假的
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Hadoop 1 代上
client发送任务到job，job管理task ，task初始化任务的执行环境
task 只运行2个map， 2个reduce；
所以，1代是运行在廉价的机器上
Hadoop 2代上
job ----> RM
Tsk —》NM； appmaster 执行 application， client 查询任务状态，直接有APP master 相应
combiner
在map端做一次reduce操作；但有限制，如计算平均值，因为在map端做了一次reduce 所以记录数会减少，导致计算出平均数比实际值大，所以，部分业务不能执行combiner
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hadoop的压缩codec
lzo 需要单独安装； defalate \gzip \ bzip2 不需要安装
所有第三方都需要安装
piqe 压缩比高； 自带的；Spark上的SQL会用到
压缩应该注意
压缩本身是否支持切割；算法本身是否支持切割； 原始文件大小，存放在一个Block中；一个DN上
压缩比：
选择哪个压缩算法？ 如果懒得找可以全部使用quique
应用程序的压缩优先级最高
应用程序
XML
配置文件
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Job 调度器
hadoop 资源管理（slots）
资源划分，需要考虑： 调度算法、管理多少资源、谁能用、任务的等级。
FIFO 调度器
Fair调度器：公平调度器
Capacity 调度器：容量调度器
算法原理待扩展
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Fair和Capacity 什么情况下优先级低的先执行？只要不争抢资源的情况下。
电商里面，查询时模糊查询，为什么速度回那么快？全文检索， ES， 数据放在内存？
按照分词，做index, 词库， 单机做不到（伦策）， 所有转集群， Solr， 和ES
Solr和ES选哪个？
压力测试报告，项目上的。就很明显了，选择哪个
学完这些东西怎么用？-----> 架构
数据
主动
被动
买
爬
爬虫：有专门工具局用专门的工具； 看爬什么数据，选择什么工具； 爬完就可以直接存储或做分析
Flume / Kafka ===> Storme / Spark Streaming ===> 入存储
Storm 处理完随时可以入存储
Spark Streaming
SQL：可以直接返回Web 服务或存储
AI：接入到模型或算法，必须是增量的，不能是全亮的。 还可以再接一个SQL或者AI
存储
HDFS
本地：其次，选择本地
RDB： 最差；在 跟事务有关的情况下选它
Hive：Hive SQL在高版本下 Spark SQL更快（因为Spark 的维护人员少）
HBase：能不上就不上； redis, Cassandra+kylin，kudu+Kylin， Kudu+impala ，做Join时最高到一亿级别； 超过是把 impala 踢掉
Cassandra:无中心节点
Kudu
ES / Solr：不能放在同一个集群内。为什么？他们都要资源抢占，如果资源出现问题，所有的服务会全挂掉。包括HBase和Spark也不可以。
MPP DB：同上
Kafka
Impala
Presto：京东在用； 面向PB和TB级别；与Spark SQL比， Prseto的速度快，要经过大量的优化才可以达到Presto的效果（成本高）
Redis：集群必须要上UPS；是否需要落磁盘，自己定
等等
如框架继续要CPU和内存，则不能部署到同一个集群内
查询
在哪里存就在哪里查
分析
数据挖掘
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Hive
仓库：什么都可放，历史数据
可以自定义函数
没有专门的数据格式：字段的格式
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为什么要MySQL或Orale铁环Derby？ 解决单Session和元数据在任何时候都可以看到和可以被使用
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Hive 不要使用2.1.1 因为它有缺陷
Hive 安装
给Hive创建一个单独的库
MySQL 建库和用户
mysql -uroot -p123456
create database hive1 default character set latin1; 存中文不会乱码？因为它里边存的是MetaData，里边没有中文； 为什么不用UTF-8？ 数据写入的时候，会超出字段长度
create user ‘hive1’@’%’ identified by ‘hive1’;
grant all on hive1 to hive1; // 删除
grant all on hive1.* to hive1@‘localhost’ identified by ‘hive1’; // 远端登录的密码
flush privileges; /// 使其生效
mysql -uhive1 -phive1 //测试用户可以登录（即可用）
解压缩 hive: tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
配置XML文件：hive-site.xml
规范操作下， /user/hive/warehouse 都是表； 在HDFS上
把MySQL 的 Jar 包拷贝到 Hive的 lib目录下
启动Hadoop： ./start-all.sh
schematool
./schematool -dbType mysql -initSchema
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到现在Hive安装完成，但没有启动
