Docker技术中Hadoop性能的优化结论与参考文献,码头工人给单机增加了多少系统开销？
Docker技术中Hadoop性能的优化结论与参考文献
对于独立计算机，Docker的核心特性之一是能够将包括Hadoop在内的任何应用程序打包成Docker映像。本教程介绍了使用Docker在单台计算机上快速构建多节点Hadoop集群的详细步骤。在发现Docker项目中当前Hadoop存在的问题后，作者开发了一个接近最小化的Hadoop图像。
docker 同时安装多个应用吗
Docker的核心特性之一是能够将包括Hadoop在内的任何应用程序打包成Docker映像。 本教程介绍了使用Docker在单台机器上快速构建多节点Hadoop集群的详细步骤。 在发现当前HadooponDocker项目中存在的问题后，作者开发了一个几乎最小化的Hadoop映像。此外，用机器直接构建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，特别是对于初学者。 在他们开始运行字数统计之前，他们可能会被这个问题撕成碎片。 不是每个人都有几台机器，对吗 如果您有一台可以与其他人竞争的虚拟机，您可以尝试使用多台虚拟机进行构建。 我的目标是Docker提供一个隔离和打包Hadoop相关应用程序的完美方法 该公司还在研究Slider框架和Docker如何合作来简化这种部署。 目前，霍顿工厂的一个客户已经在考虑如何在自己的数据平台上支持Docker和HDP。 他们利用了云中断，这是一个简单的应用层协议，允许超文本标记语言文档从网络服务器传输到客户端浏览器。 超文本传输协议是一种无状态协议，即这个请求和来自同一个客户端的最后一个请求之间没有对应关系。对于http服务器，它不知道这两个请求来自同一个客户端。1.项目简介git hub:kiwanlau/Hadoop-cluster-doc通过机器直接构建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，特别是对于初学者 在他们开始运行字数统计之前，他们可能会被这个问题撕成碎片。 不是每个人都有几台机器，对吗 您可以尝试使用多个虚拟，
码头工人给单机增加了多少系统开销？
对于独立计算机，Docker的核心特性之一是能够将包括Hadoop在内的任何应用程序打包成Docker映像。本教程介绍了使用Docker在单台计算机上快速构建多节点Hadoop集群的详细步骤。在发现Docker项目中当前Hadoop存在的问题后，作者开发了一个接近最小化的Hadoop图像。
docker 同时安装多个应用吗
Docker技术中Hadoop性能的优化结论与参考文献范文
本文的目录导航:
[标题]讨论码头工艺的Hadoop性能优化方法？？
[第1章]码头工艺Hadoop性能优化研究简介
[第二章]码头工人技术相关知识背景介绍
[3.1-3.2]系统环境构建和内存配置分析
[3.3-3.5]基于码头集装箱的Hadoop架构平台构建
[第五章]纱线性能优化研究
[第6章]异构系统中的数据安全
[第7章]码头工艺中Hadoop性能的优化结论和参考
第6章总结和展望
随着社会和科学技术的飞速发展，出现了一波又一波的技术更新。随着时代的发展，互联网与本文的生活息息相关。每天都会产生大量的数据信息，标志着数据时代的到来。随着大数据的快速发展，如何处理这些海量数据成为人们关注的焦点。
Hadoop技术作为海量数据处理的代表技术，受到了越来越广泛的关注。它具有高容错性、高扩展性和低成本等优点，广泛应用于社交媒体、日志分析、数据中心等大型数据应用。当然，它的性能还存在一些不足。
与传统虚拟化技术相比，Docker容器技术重量轻、易于部署和移植。码头技术逐渐成为未来技术发展的主流技术。提出了一种基于Docker容器技术构建Hadoop平台架构的方案，从内存配置参数和纱线资源管理两方面提高Hadoop性能，并提出了一种新的数据分配方案来保证数据安全。
6.1论文摘要
本文首先从本课题的背景和相关内容出发，介绍了Hadoop技术和Docker容器技术的发展。分析了Docker容器技术相对于传统虚拟化技术的优势，提出在Docker容器中构建Hadoop平台架构。然后，首先分析了hadoop的内存配置。通过比较其默认参数的性能，可以获得更好的内存配置参数。在本文中，通过实验数据，使用CHAIN框架集群管理来设置适当的并发级别，以在有限的资源内最大化Hadoop的性能。最后，结合秘密共享技术，提出了一种新的数据分发方案，以提高异构Hadoop系统中数据存储的安全性。基于Docker容器虚拟化技术，构建了Hadoop平台架构，并完成了以下工作:
(1)讨论和分析了内存参数和Docker容器数量对Hadoop性能的影响。测试结果表明，当内存成为节点瓶颈时，可以通过增加分配给节点的内存来提高Hadoop性能。但是，当内存不是瓶颈时，增加分配给节点的内存可能会导致性能下降。通过分析内存和中央处理器的使用情况，发现随着内存资源的增加，会创建更多的映射和减少任务，并且越来越多的线程在中央处理器上运行。
(2)提出了一种新的安全片段分配方案来提高异构Hadoop系统的安全性。本文开发了一个存储保证模型。通过部署该方案，发现了一些可以提高异构Hadoop系统保障水平的原则。这些原则旨在使系统设计者和异构Hadoop系统能够实现数据存储的安全拷贝分发解决方案。本文还实现了该方案，将数据块和副本放入Hadoop系统。最后，本文在异构Hadoop集群系统中进行了实验，分析了该方案能够在不影响Hadoop性能的情况下显著提高异构环境下的数据安全性。
综上所述，本文通过分析传统Hadoop平台架构在处理海量数据过程中的不足，提出了一种基于Docker容器技术的Hadoop平台架构设计，并从三个方面提出了优化方案。
通过实验，验证了在现有资源的前提下，Hadoop异构环境下，在内存配置、纱线集群管理和数据安全方面取得了良好的解决方案。
6.2论文的不足与展望
实验方案验证了系统模型在Hadoop异构环境下优化了内存配置参数、纱线资源管理和数据安全性，但仍存在一些不足:
(1)基于Hadoop内存配置的优化，虽然Docker容器中的内存配置优化方案已经通过了实验验证，但该方案相对简单被动，但仍然存在一些不足。
(2)在纱线资源管理中，定义少量的大型容器将导致计算资源利用率的降低和执行时间的增加。如果定义了大量的小容器，集群资源将得到更好的利用。但是，由于内存和输入/输出子系统之间的资源争用，执行时间可能不会减少。
在今后的工作中，本文将进一步进行实验，研究Docker环境下Hadoop集群的网络流量和输入输出速率配置。
参考
董春涛，李文婷，沈倪青，等。Hadoop CHANK大数据计算框架及其资源调度机制研究[。信息和通信技术，2015(1):77-84。
[2]怀特·哈多普:权威指南第四版[。奥赖利媒体公司格雷文斯坦高速公路北段，2012，215(11):1 - 4。
田秀霞，周姚俊，毕钟琴，等。基于Hadoop架构的分布式计算与存储技术及其应用[。上海电力学院学报，2011，27(1):70-74。
杨东华，李宁宁，王红志，等。基于任务合并的并行大数据清理过程优化[。中国计算机杂志，2016(1):97-108。
夏静波，魏泽坤，傅凯，等。Hadoop技术在云计算中的研究与应用概述[。《计算机科学》，2016，43(11):6-11。
许德志、刘洋、萨尔弗拉扎赫迈德(SarfrazAhmed)。基于Hadoop的RDF数据存储和查询优化[[]。计算机应用研究，2017，34(2):477-480。
[7]姚旭，莫克贝尔，阿拉拉比，等.基于空间编码的大空间数据分割方法[J]。《计算机与地球科学》，2017年。
邹保平，黄司文，张金文，等。基于文档的应用部署管理平台研究[。电子设计工程，2017，25(12):41-44。
孟莉、曹圣、秦广智。基于Hadoop的小文件存储优化方案[。电子科技大学学报，2016，45(1):141-145。
董新华，李瑞轩，周万湾，等。Hadoop系统性能优化和功能增强概述[。计算机研究与发展，2013，50(s2):1-15。
刘多，曾锋，陈志刚等。一种在Hadoop平台上减少负载平衡的贪婪算法。计算机应用研究，2016，33(9):2656-2659。
[12]库哈。设备故障的udyonPredictionModelTougrouthrough BigDatabasedOnrhadoop[J】。无线个人通信，2017，98(12):1-14。
[13]李福瑞，科济拉吉斯。关于哈多普星团的能量效率[。Acm Sigops操作系统评论，2010，44(1):61-65。
[14]郭毅，饶杰，程迪，等。我洗牌:用写时抽口气提高Hadoop性能[。《并行和分布式系统上的电子交易》，2017年，第99页:1-1页。
[15]卡塔尼奥，彼得里洛，吉安卡洛，等.对准-自由生物序列比较算法适用性的有效扩展.超级计算杂志，2017，73(4):1467-1483。
[16]迪特里希·杰，奎安-鲁伊斯·杰·阿，金达尔·阿，等.哈多普++:让一只黄象像猎豹一样奔跑(甚至没有注意到)[·杰]。Vldb捐赠会议录，2010，3(1-2):515-529。
[17]图苏阿，萨马，贾恩，等.蜂房——一个使用哈多普[的千兆字节规模的数据仓库]。2010年，41(3):996-1005。
[18]可汗，金英，李敏，等.面向工作评估和资源配置的Hadoop性能建模[.并行和分布式系统上的IEEE事务，2016，27(2):441-454。
康蕾杨朝晖。Hadoop平台中的地图简化模型和优化[[]。信息技术与信息化，2017(12):82-85。
[20]郭毅，饶杰，程德东，易建联。我洗牌:与写作中的傻瓜一起提高Hadoop性能。《并行和分布式系统上的电子交易》，2017年，第99页:1-1页。
[21]易卜拉希米，潘TD，卡彭-阿马里阿，顶叶。通过频率缩放来控制能源消耗:分析[。未来一代计算机系统，2016，54(C):219-232。
曾林菀、陈杏树、罗永纲。《面向对象节点资源参数优化策略》，[。计算机工程，2016，42(1):1-6。
[23]苏雷什，戈帕兰，N . p .Ieri Procedia，2014，10:70-75。
李钱慧、魏平海、窦薛莹。基于Hadoop的排序性能优化研究。电子设计工程，2016，24(2):45-47。
严旭。Hadoop开发中地图约简的性能优化和可视化工具开发。北京交通大学，2016。
[26]阿尔梅尔·M·h .云Hadoop地图约简用于遥感图像分析[.计算与信息科学新兴趋势杂志，2012，3(4):637-644。
李·鹰巢。基于Hadoop的云存储系统文件处理及安全性研究[。现代电子技术，2016，39(21):112-115。
[28]李z，沈宏，刘文博，等.基于性能测量的混合扩展Hadoop体系结构设计探索.并行和分布式系统上的IEEE事务，2017，28(2):386-400。
刘娟，窦玉生，陈盒，等。基于调度器的Hadoop性能优化方法研究。《计算机工程与设计》，2013，34(1):190-194。
[30]王凤玲。基于Hadoop的高校教育资源云存储平台建设研究。《计算机技术与发展》，2016，26(3):176-180。
张石磊，武装。基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化研究[[]。计算机科学，2012，39(s2):115-118。
[32]伊斯拉姆·南斯，瓦西里-乌尔-拉赫曼·米，卢克斯，等. HDFS的高性能设计，具有虚拟机和RDMA·[的字节寻址能力]。2016年:1-14。
陈亮。一种在Hadoop异构集群下提高数据局部性的分布算法[[]。信息通信，2014(2):53-54。
[34]麦基·格，塞里什·斯，王杰.改进HDFS小文件的元数据管理.2009年:1-4。
[35]可汗，金英，李敏，等.面向工作评估和资源配置的Hadoop性能建模[.并行和分布式系统上的IEEE事务，2016，27(2):441-454。
[36]张军，李q，周w .高密度缓存:一个面向实时云服务的分布式缓存系统[J]。《网格计算杂志》，2016，14(3):1-22。
[37]张洋。地图约简[数据访问性能优化研究。华中科技大学，2013。
[38]熊文。大数据系统基准测试和性能优化关键技术研究[。中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究所)，2017年。
[39]普雷沃·金明，布伦南·J .碳化硅纱线增强玻璃基复合材料[.材料科学杂志，1982，17(4):1201-1206。
熊谦，张红，郭明，等。地图简化洗牌的性能改进[。计算机应用，2017，37(s1):58-62。
任凯、邓武、颜瑜。基于大数据技术的网络日志分析系统研究[。现代电子技术，2016，39(2):39-41。
[42]欧杰，伯德·阿，帕克·米，等。人类皮肤微生物群的时间稳定性[。手机，2016，165(4):854-866。
[4][43]王伟，朱克，英升，等.具有数据局部性的地图缩减中的地图任务调度:吞吐量和重交通优化[.IEEE/ACM网络交易，2016，24(1):190-203。
冯兴杰，杨贺。改进的Hadoop作业调度算法[[]。《计算机工程与应用》，2017，53(12):85-91。
陈钟毅。基于Hadoop的分布式文件系统[。电子技术与软件工程，2017(9):175-175。
达力雄。引用该论文[。科技信息:学术版，2007(34):229-230。
俞晋亮、朱志祥、李从英。新旧Hadoop地图精简架构对比研究综述[。计算机和数字工程，2017，45(1):83-87。
严松，韩震，李建军，等。支持安全共享的云存储系统研究[。通讯杂志，2017，38(a01):88-96。
许婷婷，李志辉，马敏等。基于局部微分的新量子秘密共享方案。计算机应用研究，2017，34(10):3094-3097。
潘佳怡，王芳，杨静怡，等。异构Hadoop集群下的负载自适应反馈调度策略[。计算机工程与科学，2017，39(3):413-423。
刘林宇，南凯。基于[的开发者服务平台的设计。《科研信息化技术与应用》，2015，6(5):65-72。
纪小站。基于Hadoop平台的网络数据并行处理系统的设计与实现。东南大学，2017年。