别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。 ?...这些问题综合起来，即便是一个很简单的系统，我们也很难获得一个解析解 而且，在现实生活往往会更加的复杂 只有一些特定的员工可以做一些交易 客户可能被引导给其他员工 出纳员可能共享资源 如打印机或复印机 不同的员工可能有不同的技术和能力...假设被构建对象高度聚合：人、产 品、事件及其他离散物品在模型中 用数量代表。 比如说现在武汉疫情的变化趋势，我们就可以通过系统动力学来进行建模。 ?...在安装的过程中我们要注意不要点击install，而是点击下面的按钮，这样我们就可以选择软件语言，当然，我们也可以在这里直接点击install，在进入软件之后再调节语言，但是能简便一点是一点嘛。...本次案例的效果如下： 在本例中，我们简单的把疫情的几个模块分为 易感染者 感染者 移出者（包括死亡者和治愈者） 参数有： 总人口=5000 接触人数=10 传染概率=0.1 疾病周期=10 在最初，我们认为
分布式是将资源分布存储或者分布计算的统称,分布式是指资源不再单一的再单独的服务器上进行存储或者计算, 而是通过很多服务器来进行存储或者计算 hadoop 的组成部分 HDFS 分布式文件存储系统...工作者：NodeManager HDFS副本存放机制 第1个副本存放在客户端，如果客户端不在集群内，就在集群内随机挑选一个合适的节点进行存放； 第2个副本存放在与第1个副本同机架且不同节点，按照一定的规则挑选一个合适的节点进行存放...； 第3个副本存放在与第1、2个副本不同机架且距第1个副本逻辑距离最短的机架，按照一定的规则挑选一个合适的节点进行存放； Namenode作用 一:管理维护文件系统的元数据/名字空间/目录树 二:管理...安全模式中只能读取数据，不能修改数据 在安全模式下集群在做什么？...在配置文件目录添加dfs.hosts白名单文件,文件中加入包括新增节点在内的所有节点 在hdfs.site.xml中配置白名单文件生效 dfs.hosts /export/install
HDFS的放置策略： 是将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个位于不同（远程）机架中的节点上，而最后一个位于不同节点上远程机架。...而edits存储的是日志信息，在Namenode启动后所有对目录结构的增加，删除，修改等操作都会记录到edits文件中，并不会同步的记录在fsimage中。...若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。 ...若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。...那么读取的时候，遵循的规律是： 优选读取本机架上的数据。 运算和存储在同一个服务器中，每一个服务器都可以是本地服务器 补充 元数据 元数据被定义为：描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。
，将会占用15T的存储空间。...，但是对于I/O活动相对较低的数据，在正常期间很少访问其他块副本，但是仍然消耗与第一个副本相同的资源量。...所有丢失的数据和奇偶校验块一起解码。 将生成的数据块传输到目标节点：解码完成后，恢复的块将传输到目标DataNodes。...对于机架少于条带宽度的群集，HDFS无法保持机架容错，但仍会尝试在多个节点之间分布条带化文件以保留节点级容错。 7....例如，对于具有9个机架的群集，像RS-10-4-1024k这样的策略将不会保留机架级的容错能力，而RS-6-3-1024k或RS-3-2-1024k可能更合适。
，但是对于I/O活动相对较低的数据，在正常期间很少访问其他块副本，但是仍然消耗与第一个副本相同的资源量。...，7,8,9代表原始数据块 Parity代表校验数据，50,122代表校验数据块 所以3个原始数据块，如果使用2个校验块，EC编码总共占用5个数据块的磁盘空间，与2副本机制占用6个数据块的磁盘空间容错能力相当...所有丢失的数据和奇偶校验块一起解码。 将生成的数据块传输到目标节点：解码完成后，恢复的块将传输到目标DataNodes。...对于机架少于条带宽度的群集，HDFS无法保持机架容错，但仍将尝试在多个节点之间分布条带化文件以保留节点级容错。...例如，对于具有9个机架的群集，像RS-10-4-1024k这样的策略将不会保留机架级的容错能力，而RS-6-3-1024k或RS-3-2-1024k可能更合适。
，但是对于I/O活动相对较低的数据，在正常期间很少访问其他块副本，但是仍然消耗与第一个副本相同的资源量。...所有丢失的数据和奇偶校验块一起解码。 将生成的数据块传输到目标节点：解码完成后，恢复的块将传输到目标DataNodes。...这意味着在读写条带化文件时，大多数操作都是在机架上进行的。因此，网络二等分带宽非常重要。 对于机架容错，拥有至少与配置的EC条带宽度一样多的机架也很重要。...对于机架少于条带宽度的群集，HDFS无法保持机架容错，但仍将尝试在多个节点之间分布条带化文件以保留节点级容错。...例如，对于具有9个机架的群集，像RS-10-4-1024k这样的策略将不会保留机架级的容错能力，而RS-6-3-1024k或RS-3-2-1024k可能更合适。
为存储在另一正常datanode的当前数据块制定一个新的标识，并将该标识传给namenode，以便故障节点datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块。 ...6）client完成数据的写入后，就会在流中调用close()。 7）在向namenode节点发送完消息之前，此方法会将余下的所有包放入datanode管线并等待确认。 ...若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。 ...若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。 ...与普通文件系统不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。
为存储在另一正常datanode的当前数据块制定一个新的标识，并将该标识传给namenode，以便故障节点datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块。 ...6）client完成数据的写入后，就会在流中调用close()。 7）在向namenode节点发送完消息之前，此方法会将余下的所有包放入datanode管线并等待确认。 ...若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。 ...若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。 ...与普通文件系统不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。 2）文件切分 ? 3）DN分配 ? ? 4）数据写入 ? ?
2 调度器（scheduler） 调度器是集群作业调度系统的核心，主要功能是按照作业的资源需求，从集群中挑选出满足资源需求的节点，将作业派发到节点运行。...如果作业异常退出或者运行超时，需及时释放作业占用的资源，以供其他作业使用。 4 作业（job） 在集群系统中，作业可以理解成用户需要提交到集群中运行的应用。...比如一个仿真程序、编译程序或者并行计算程序等等，简单来说作业是一个可以在集群中运行的程序。每个作业又有不同的资源需求，如cpu、gpu、mem和storage。...，如机架、许可证等等。...需要注意的是，资源总是节点的某个属性，因为调度器就是通过作业的资源需求，在集群中寻找适合的节点供作业运行。
保留合并后的镜像文件，以防数据节点失败时恢复数据 fsimage和edits合并过程 将hdfs更新记录写入一个新的文件edit.new 将fsimage和edit log通过http发送到secondary...DataNode服务器节点上 第二个副本放置在与第一个DataNode不同的机架的一个节点上。...第三个副本放置在与第二个DataNode相同的机架的不同节点上。 更多副本：随机节点放置 这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。...HDFS读 客户端向NameNode获取每个数据块DataNode的列表 就近挑选一台DataNode服务器，请求建立输入流，读取数据 读取完当前block的数据后，关闭与当前DataNode的连接，并为读取下一个...YARN资源调度 有三种：先进先出、容量调度、公平调度 FIFO：将所有的应用放到一个队列中，按照提交的顺序执行，不适合大型集群 容量调度器：保留一个小队列保证小作业一提交就可以启动，以整个集群的利用率为代价
所谓抢占，就是允许调度器终止那些占用资源超过了其公平共享份额的Container，例如，有两个队列，每个队列的公平份额是50%的资源，单个队列中的全部job也是公平使用队列中的资源，两个job应该各自拥有...50%的队列中的资源，3个job应该各自拥有33%的队列资源...资源分配以Container为单位，如果某个Container占用太多资源(超过它的公平份额)，那么抢占机制就会终止这个Container...在一个繁忙的集群中，如果一个应用程序请求在某个节点上执行task（因为数据就在该节点上），此时极有可能该节点的资源是不够的，显然此时应该放宽数据本地化需求，在同一机架的其他节点启动Container。...可以配置为[0, 1]之间的浮点数，例如0.5，这意味着需要错过集群中节点数量的一半次调度机会后，才将当前请求的Container启动在同机架的其他节点上。...可以配置为[0, 1]之间的浮点数，例如0.5，这意味着需要错过集群中节点数量的一半次调度机会后，如果无法在同机架的节点上开启Container，才将当前请求的Container启动在跨机架的其他节点上
这种凭空倍增的结论违反很多人的直觉，但确实符合数学定理。而现实中的数据中心，也存在类似的方法，可以通过在一个机房中混合部署两个环境，来实现原本两个机房才能办的事情。...新型绿色数据中心是数据中心高质量发展的重要方向。在供给方：数据中心机架规模持续稳步增长。...因处在用户态，所以对于整体CPU计算资源使用率能做到消峰填谷、平滑占用。...在利旧硬件方面，存储资源盘活系统支持异构硬件，集群中的每个Linux操作系统实例可以具有不同的硬件配置，例如不同数量的CPU、不同的内存大小、不同容量的本地硬盘等。...可以在使用过程中，随时按需添加服务器或磁盘，这些硬件可以是机房中任何淘汰或者使用率不高的硬件，添加过程中不会中断业务。
若Client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同Client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。...若Client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。...上面例子中，Client位于机架外，那么如果Client位于机架内某个DataNode上，例如,Client是host6。那么读取的时候，遵循的规律是：优选读取本机架上的数据。...在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占用情况，如果两个大内存消耗的 task 被调度到了一块，很容易出现 OOM...在 TaskTracker 端，把资源强制划分为 map task slot 和 reduce task slot, 如果当系统中只有 map task 或者只有 reduce task 的时候，会造成资源的浪费
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。...②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。...而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取 上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。...无论是读还是写，client都需要向NameNode发送请求，之后由NameNode“指挥”DataNode进行读或者写的操作，文件在HDFS中需要进行分块（Block），采用备份（DataNode执行...）的策略在DataNode中存储以实现高可用性。
成功添加主机后，您既可以添加角色，一次添加一项服务，也可以应用主机模板，该模板可以为多个角色定义角色配置。 重要 不合格的主机名（短名称）在Cloudera Manager实例中必须唯一。...，都标记为过时 添加主机后的方便点，您应该重新启动陈旧的服务以选择新配置。...从集群中删除主机 从集群中删除主机将保留由Cloudera Manager管理的主机，并保留Cloudera Management Service角色（例如，事件服务器，活动监控器等）。...例如，如果将HDFS配置为默认复制因子3，则NameNode会将副本块放置在3个不同的“升级域”中的DataNode主机上以及至少两个不同的机架上。...这些计算是在机架识别脚本的帮助下执行的。 Cloudera Manager包含内部机架感知脚本，但是您必须指定集群中主机所在的机架。
②运行在廉价的机器上。（商用机） ③适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。...若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。...若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。...②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。...而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取； 上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode上，例如,client是host6。
副本放置策略： 第一个副本在本地机器。 第二个副本在远端机架的节点。 第三个副本看之前连个副本是否在同一机架，如果是则选择其他机架，否则选择和第一个副本相同机架的不同节点。...第二份副本将从本地客户端机器或机架组中的随机节点（当客户端机架组不为强制机架组时）选出。 第三份副本将从其他机架组中选出。 各副本应放在不同的机架组中。...如果所需副本的数量大于可用的机架组数量，则会将多出的副本存放在随机机架组中。...NN ---- HDFS文件同分布的特性，将那些需要进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算是避免了到其他数据节点上获取数据，大大降低了网络带宽的占用。...而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入HDFS集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块映射是最新的。
一、实验目的 配置实现vSAN、vMotion、HA、FT、DRS等功能 二、名词解释 资源池：将CPU和内存资源抽象化，如双路双核2Ghz换算为CPU资源为8Ghz vmtools：VM增强功能，可以在主机与客户机之间传递消息...，进行更进一步虚拟机状态检测 vSAN：基于软件的分布式存储方案，也是HCI超融合架构的基础之一 RDM：原始设备映射，即硬件直通，可以将硬件控制器如SATA硬盘、PCI设备映射到虚拟机中 故障域：如有三机架...（在标准化机房中，电源和网络都做了冗余设计，机架式故障其实难以发生，默认情况下每台esxi都是一个独立主机故障域） 维护模式：若要关闭并维护esxi主机，务必确保主机进入维护模式，系统会提示将虚拟机和数据撤出...，防止数据丢失和服务中断 HA：高可用性，开启HA后，当一台esxi故障，可在另一台esxi上重启中断的虚拟机 FT：容错，开启FT后，会为目标虚拟机在另一台esxi上创建一个影子虚拟机，数据完全同步，...esxi 声明磁盘（注意：左侧192.168.20.51红标提示的是内存不足） 为vmkernel启用vSAN网络 容量自动扩容至600G 为vSAN配置存储策略，默认策略为RAID1 查看容量双倍占用
接下来我们就可以在集群中运行一些MapReduce/Spark作业进行基准测试，来分析它们的bound方式。可以通过一些监控工具来确定工作负载的瓶颈。...每个硬件厂商都提供了专门的工具来监控耗电和散热，以及如何改良的最佳实践。 3.为CDH集群挑选硬件 ---- 在挑选硬件的时候，第一步是了解您的运维部门所管理的硬件类型。...随着集群规模的扩大，跨越多个机架时，我们在机架之上还要配置冗余的核心交换机，带宽一般为40GigE，用来连接所有机柜的柜顶(TOR)交换机。...当搭建好Hadoop集群后，我们就可以开始识别和整理运行在集群之上的工作负载，并且为这些工作负载准备基准测试，以定位硬件的瓶颈在哪里。...还需要注意一点，Hadoop平台往往都会使用多种组件，资源的使用情况往往都会不一样，专注于多租户的设计包括安全管理，资源隔离和分配，将会是你成功的关键。
首先，它屏蔽了文件的概念，如果你存一个超大的文件，文件的大小大于你任何一个单个磁盘的大小，在HDFS中会把你的文件切割成多个数据块，存储到不同机器的不同磁盘中。...（在Hadoop3中支持配置多个NameNode，进一步解决NameNode的单点问题）。...NameNode将元数据信息保存在内存中，内存就是NameNode的性能瓶颈，如果集群中小文件过多会产生大量元数据信息占用NameNode的内存。所以HDFS对大文件的支持更好。...NameNode会占用较多的内存和I/O资源，所以运行NameNode的节点不会启动DataNode或者执行MapReduce任务。...这里需要注意的是一个大型的HDFS文件系统一般都是需要跨很多机架的，不同机架之间的数据传输需要经过网关，并且，同一个机架中机器之间的带宽要大于不同机架机器之间的带宽。
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