Apache HadoopのHDFS Erasure Codingの紹介
原文: https://blog.cloudera.com/blog/2015/09/introduction-to-hdfs-erasure-coding-in-apache-hadoop/ 訳注：2015/9/23に公開されたブログの翻訳です。ブログ公開当時とは異なる点もありますので、最新情報はHDFS-7285、HDFS-8031などをご確認ください。 HDFSの新機能であるイレイジャーコーディング(Erasure Coding)は、レプリケーション（複製）と比較して、同等の永続性の保証を維持しながらストレージのオーバーヘッドを約50％削減することができます。 このブログでは、Erasure Codingがどのように動作するかを説明します。 デフォルトでHDFSは各ブロックを3回複製します。 レプリケーションは、ほとんどの障害シナリオを回避するための、シンプルで堅牢な冗長性の形式を提
[HADOOP-1687] Name-node memory size estimates and optimization proposal. - ASF JIRA
I've done some estimates on how much space our data structures take on the name-node per block, file and directory. Brief overview of the data structures: Directory tree (FSDirectory) is built of inodes. Each INode points either to an array of blocks if it corresponds to a file or to a TreeMap<String, INode> of children INodes if it is a directory. [Note: this estimates were made before Dhruba rep
Using CombineInputFormat to Combat Hadoop’s Small Files Problem | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Using CombineInputFormat to Combat Hadoop’s Small Files Problem James Norvell is a Big Data Cloud Support Engineer for AWS Many Amazon EMR customers have architectures that track events and streams and store data in S3. This frequently leads to many small files. It’s now well known that Hadoop doesn’t deal well with small files. This issue can be amplified when migrating from Had
HDFS新機能総まとめin 2015 （日本Hadoopユーザー会 ライトニングトーク＠Cloudera World Tokyo 2015 講演資料）
HDFS新機能総まとめin 2015 （日本Hadoopユーザー会 ライトニングトーク＠Cloudera World Tokyo 2015 講演資料）
Hadoop filesystem at Twitter
Twitter runs multiple large Hadoop clusters that are among the biggest in the world. Hadoop is at the core of our data platform and provides vast storage for analytics of user actions on Twitter. In this post, we will highlight our contributions to ViewFs, the client-side Hadoop filesystem view, and its versatile usage here. ViewFs makes the interaction with our HDFS infrastructure as simple as a
【セッションレポート】『Best Practices of Running Hadoop on EC2 vol.2』 #cmdevio2015E | DevelopersIO
Eトラック最後のセッションは、Hortonworksの蒋逸峰様による「Best Practices of Running Hadoop on EC2 vol.2」です。 中国出身の蒋（ショウ）さんは、日本に来て11年目とのこと。 日本語で自然に話すことは勿論ですが、花粉症に悩まされるくらい日本に順応されているようです。 今回のセッションでは、Hadoop関連と言うことで、先日のJaws Days 2015でのセッション（Hadoop Trends and Best Practices of Running Hadoop on EC2）で話さなかったコアな部分をお話いただきました。 Hadoopの最新状況 はじめに、Jaws Days 2015でのセッションと同様に、Hadoop界隈での動向などを軽く話していただきました。 最近のHadoop界隈の動向を一言で表すならば、『ここ1−2年はコミ
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今日からはじめるお手軽 Hive データ移行 - mixi engineer blog
こんにちは． 昨年知人のオーケストラ演奏会で聴いたメンデルスゾーン交響曲第４番「イタリア」が大好きな，技術部の石川有です． そんな「イタリア」大好きな私ですが Hive のデータ移行も大好きという体で， 今回の記事ではオンプレミスで Hive を頑張って運用している方たちに向けて，どうしてもというときの Hive のデータ移行方法を紹介したいと思います． 弊社では最近，Cloudera's Distribution including Apache Hadoop 3 update 2 (CDH3u2) から CDH 4.1.2 にバージョンアップを行なっています． このようにオンプレミスで Hive を運用している方たちの中には，すでに持っているデータをうまく移行したいという方も多いかと思います． Hive には現状 MySQL の mysqldump のような機能が提供されていないのでバ
Hadoop のチューニングに関してまとめ - 毛無しさん@キレートレモン
1効率の良い HiveQL を書くときに気をつけるべきことをまとめてみる。 以下に書いたことは、ほとんど全部自分なりの解釈なので、間違いが多々あると思います Hadoop一般のチューニングに関しては、ここを参考にした。 http://www.cloudera.co.jp/jpevents/cloudera-world-tokyo/pdf/A3_Hadoop%E3%81%AE%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E8%A8%AD%E8%A8%88_%E9%81%8B%E7%94%A8%E3%81%AE%E3%83%9D%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88.pdf Hadoop本 を参考に、この資料の補足してみた↓ ラック内ネットワークとラック間ネットワークは何が違うのか？ (p.69 「ネットワークトポロジとHadoop」 / p.267
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Hadoop 2 @ Twitter, Elephant Scale
Accessing files in HDFS using Java
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Cloudera Standard のご案内 ~ 無償版 大幅機能強化のお知らせ | Cloudera Japan