Hadoop集群优化与实战：负载均衡与业务划分策略

"Hadoop集群优化、业务数据划分、信用卡数据分析" 在Hadoop集群的优化方面，确保集群的高效运行和负载均衡至关重要。`start-balancer.sh` 命令是用于平衡Hadoop集群中DataNode的数据分布，通过调整`-threshold`参数（默认值为10）来设定数据平衡的目标，其值范围为0-100。当每个DataNode的存储使用率与集群总存储使用率的差值小于这个阈值时，认为集群是平衡的。设置较小的阈值可以使得集群更加均衡。此外，利用Ambari进行集群的部署和管理，Ganglia监控各类性能指标，Nagios则用于配置报警系统，确保在IO、网络、内存、CPU、磁盘空间以及关键服务如NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker出现问题时能及时通知。 在规划Hadoop集群规模时，需要根据业务需求、数据量和节点数量来划分不同的业务。如果总数据量达到PB级别，通常会按照业务类别存储数据，将不同业务的数据放置在不同的HDFS路径下。在这个示例中，使用的是Hadoop 2.2.0、HBase 0.96和Hive 0.12，并选择了华为RH2288系列服务器，每台配置为2核、2.4GHz处理器、256GB内存和124TB硬盘，总计160个节点，配置了HA的两个NameNode，处理PB级别的数据。 详细项目经验涉及信用卡数据分析，数据量约为300GB，经过清洗后剩下250多GB。四年的数据包含了多个表，涵盖了所有业务，这些数据在60台机器上运行完成所有Job大约需要1到1.5小时。数据每月存储到Hadoop中，通过Hive按月分区。主要数据包括交易日志（持卡人信息、终端信息、消费金额、商家信息、交易类型和状态等）、人员信息（姓名、身份证号、年龄等）和商家信息（名称、地址和经营类型）。 数据分析流程如下： 1. 使用FTP将数据文件传输到Hadoop服务器，然后通过shell命令上传至HDFS。 2. 使用MapReduce进行数据清洗，处理包括时间格式标准化、空字段处理、去除重复和冗余数据、特殊字符处理及编码格式转换。 3. 清洗后的数据导入Hive表，进行深度分析。 4. 分析指标包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失等。例如，通过分析信用卡交易数量最多的区域，可以洞察人群活跃度；结合消费频度可推断区域在特定时段的热度；通过商户类型统计刷卡消费数据，进一步分析不同经营类型的消费行为，帮助决策者了解餐饮类、零售类等行业的消费趋势，以支持业务决策和市场营销策略。