如何通过处理需求来优化Hadoop性能？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-27
像Hadoop这样的大数据平台有什么用呢？Hadoop通常在分布式计算环境中进行处理？
作为大数据处理的平台，Hadoop没有与大型机相同的强大系统管理工具，造成这种情况的部分原因是由于分布式计算作为商品平台的传统，与购买大型机相比，它可以为站点提供更便宜的硬件替代品，而没有大型机以前可用的许多高级系统管理技术，选择分布式硬件的站点之间的权衡仅仅是增加更多服务器，以弥补系统吞吐量和存储性能的较差优化。
许多公司的大数据战略已经远远超出了概念验证阶段
并且他们正在整个组织中部署大数据应用程序，资源管理正变得越来越重要，公司发现的结果是，每个人都在争夺数据中心中相同的大数据处理集群，这也意味着，当要在流行的软件（如流行的软件）上处理大数据查询时，IT必须在多租户场景中满足内部客户的需求，这些内部客户还要求性能的服务水平协议。
用户希望自己的专用Hadoop群集，而不必共享
但是对于对数百甚至数千个Hadoop节点进行大量投资的企业，必须共享这些资源才能满足所有大数据需求，这是有效管理和优化Hadoop集群的地方，他的公司为注册该公司的公司提供72小时的Hadoop集群运行状况检查，我们提供了运行状况检查程序，该程序将在72小时内收集生产集群上的所有Hadoop性能数据，然后生成具有对常见问题的详尽洞察力的高级诊断报告。
这些问题包括问题用户或工作，它们消耗大量的系统资源
浪费的群集容量（可以重新部署和优化）以及确定用于根本原因分析的性能瓶颈。它正在帮助公司处理其Hadoop群集资源管理，例如一家大型电信公司拥有数百个Hadoop集群节点，可处理IoT（物联网）遥测工作负载，数据一直在不断地流传输，并以很高的优先级进行排名-但与此同时，该公司正在处理来自各个用户部门的临时Hadoop查询作业，并且开发人员也在测试与之相反的软件同一Hadoop群集中的数据，找到一种方法来按优先级对各种作业进行排名，以便高优先级的IoT工作将获得对集群资源的高级访问权限，而其他作业的处理优先级较低。
没有管理软件提供的见解，工作将开始进行备份
作为大数据处理的平台，Hadoop没有与大型机相同的强大系统管理工具，造成这种情况的部分原因是由于分布式计算作为商品平台的传统，与购买大型机相比，它可以为站点提供更便宜的硬件替代品，而没有大型机以前可用的许多高级系统管理技术，选择分布式硬件的站点之间的权衡仅仅是增加更多服务器，以弥补系统吞吐量和存储性能的较差优化。
许多公司的大数据战略已经远远超出了概念验证阶段
并且他们正在整个组织中部署大数据应用程序，资源管理正变得越来越重要，公司发现的结果是，每个人都在争夺数据中心中相同的大数据处理集群，这也意味着，当要在流行的软件（如流行的软件）上处理大数据查询时，IT必须在多租户场景中满足内部客户的需求，这些内部客户还要求性能的服务水平协议。
用户希望自己的专用Hadoop群集，而不必共享
但是对于对数百甚至数千个Hadoop节点进行大量投资的企业，必须共享这些资源才能满足所有大数据需求，这是有效管理和优化Hadoop集群的地方，他的公司为注册该公司的公司提供72小时的Hadoop集群运行状况检查，我们提供了运行状况检查程序，该程序将在72小时内收集生产集群上的所有Hadoop性能数据，然后生成具有对常见问题的详尽洞察力的高级诊断报告。
这些问题包括问题用户或工作，它们消耗大量的系统资源
浪费的群集容量（可以重新部署和优化）以及确定用于根本原因分析的性能瓶颈。它正在帮助公司处理其Hadoop群集资源管理，例如一家大型电信公司拥有数百个Hadoop集群节点，可处理IoT（物联网）遥测工作负载，数据一直在不断地流传输，并以很高的优先级进行排名-但与此同时，该公司正在处理来自各个用户部门的临时Hadoop查询作业，并且开发人员也在测试与之相反的软件同一Hadoop群集中的数据，找到一种方法来按优先级对各种作业进行排名，以便高优先级的IoT工作将获得对集群资源的高级访问权限，而其他作业的处理优先级较低。
没有管理软件提供的见解，工作将开始进行备份
在这种情况下，该公司通过将未使用的硬件数量减少了30％至50％，获得了40％的吞吐量并提高了效率，这是否解决了所有Hadoop性能问题？不，但是确实使IT部门可以更好地管理非常昂贵且需求很高的资源，通过为商品处理平台配备关键任务应用程序所需的各种强大的系统管理功能，它还具有更大的信誉。
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