JMeter 插件管理管理

嘿是杀数额

   大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
   大数据的定义是4Vs:Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。
  • Volume —— 数据量大

    随着技术的发展,人们收集信息的能力越来越强,随之获取的数据量也呈爆炸式增长。例如百度每日处理的数据量达上百PB,总的数据量规模已经到达EP级。
    
  • Velocity —— 处理速度快

    指的是销售、交易、计量等等人们关心的事件发生的频率。2017年双11,支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。
    
  • Variety —— 数据源多样

    现在要处理的数据源包括各种各样的关系数据库、NoSQL、平面文件、XML文件、机器日志、图片、音视频等等,而且每天都会产生新的数据格式和数据源。
    
  • Veracity —— 真实性

    诸如软硬件异常、应用系统bug、人为错误等都会使数据不正确。大数据处理中应该分析并过滤掉这些有偏差的、伪造的、异常的部分,防止脏数据损害到数据准确性。
    

JMeter管理的插件包括了jmeter-plugins.org上常用底插件与各类第三在插件与JMeter要旨插件。

哪些学习很数额

 在谈到学习大数据的时候,不得不提Hadoop和Spark。
  • Hadoop

Hadoop是一个由于Apache基金会所支付的分布式系统基础架构。
用户可以以无了解分布式底层细节之情下,开发分布式程序。丰裕利用集群的威力进行飞快运算和贮。
[1]
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特性,并且计划用来安排于物美价廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high
throughput)来拜会应用程序的数码,适合那个负有超大数据集(large data
set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的款型拜访(streaming
access)文件系统中之数量。
Hadoop的框架最核心之筹划虽是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数额提供了仓储,则MapReduce为海量的多少提供了算。

简易,Hadoop就是拍卖分外数量的一个分布式系统基础架构。

  • Spark
  • Apache Spark是专为大数据处理要计划之飞跃通用的计引擎。斯帕克(Spark)是UC BerkeleyAMP lab (加州大学伯克利(Berkeley)分校的AMP实验室)所开源之类Hadoop
    MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop
    MapReduce所拥有的亮点;但不同为MapReduce的是——Job中间输出结果好保存在内存中,从而不再要读写HDFS,由此Spark(Spark)能再好地适用于数挖掘和机具上等用迭代的MapReduce的算法。
    Spark 是如出一辙种植和 Hadoop
    相似之开源集群总计环境,然则两者之间还设有有的不同之处,这个中的不同之处使
    斯帕克(Spark)(Spark)
    以一些工作负荷方面显示得越来越优惠,换句话说,Spark(Spark)启用了内存分布数据集,除了能提供交互式查询外,它还足以优化迭代干活负荷。
    Spark(Spark) 是以 Scala 语言中落实之,它以 Scala 用作其应用程序框架。与
    Hadoop 不同,斯帕克(Spark)(Spark) 和 Scala
    克紧密集成,其中的 Scala
    可以像操作本地集合对象同自在地操作分布式数据集。 就算创制斯帕克(Spark)
    大凡为着援助分布式数据集上的迭代学业,可是实际它是针对性 Hadoop
    的增补,可以当 Hadoop 文件系统中相互运行。通过叫也 Mesos
    的老三在集群框架可以匡助之表现。Spark 由加州大学Berkeley分校 AMP
    实验室 (Algorithms, Machines, and
    People Lab) 开发,可用来构建大型的、低顺延的数码解析应用程序。

简单,Spark是那多少个特地用来针对那个分布式存储的老大数额开展处理的家伙。

至于Hadoop和Spark学习这块,我啊是个新家,对于全体的求学路线时不能让出怪好之答案,不过可以推荐一些修万分数额是的稿子与有关资源,那一个可以在本文底部获取。

JMeter插件管理器首要管理插件安装,卸载,升级等操作。

非常数量的相干技能介绍

第一看张大数以的总体技能图吧,可以爆发只又直观的刺探。
管理 1

注:Shark 近期早已让斯帕克(Spark)(Spark) SQL取代了。

  看到了这么多相关技术,是不是眼花了了呢,这上面的技术别说都精通,全部都能用好的估计也多少。
  那么这些技术应该主要学习那些呢?

先期以这一个技巧做个分类吧。

  • 文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
  • 离线总括:Hadoop MapReduce、斯帕克(Spark)(Spark)
  • 流式、实时统计:Storm、Spark(Spark) Streaming、S4、Heron、Flink
  • K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
  • 资源管理:YARN、Mesos
  • 日记收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
  • 信息网:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
  • 询问分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、Spark(Spark)SQL、Drill、分布式协调服务:Zookeeper、Kylin、Druid
  • 集群管理和监督:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
  • 数码挖掘、机器上:Mahout、Spark MLLib
  • 数据并:Sqoop
  • 任务调度:Oozie

那般全体后,对于什么学习是匪是发只又显眼的途径了吧?

这个人认为始于学习之技能应该来以下那么些:

  • HDFS

         HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。
    
        HDFS存储相关角色与功能:
        Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写。
        Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者。负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等。
        Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等。
    
  • MapReduce

        MapReduce是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
    
  • YARN

      YARN是Hadoop最新的资源管理系统。除了Hadoop MapReduce外,Hadoop生态圈现在有很多应用操作HDFS中存储的数据。资源管理系统负责多个应用程序的多个作业可以同时运行。例如,在一个集群中一些用户可能提交MapReduce作业查询,另一些用户可能提交Spark 作业查询。资源管理的角色就是要保证两种计算框架都能获得所需的资源,并且如果多人同时提交查询,保证这些查询以合理的方式获得服务。
    
  • SparkStreaming

        SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统,可以对多种数据源(如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字)进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作,并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。
    
  • SparkSQL

       SparkSQL是Hadoop中另一个著名的SQL引擎,正如名字所表示的,它以Spark作为底层计算框架,实际上是一个Scala程序语言的子集。Spark基本的数据结构是RDD,一个分布于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce框架强制在分布式编程中使用一种特定的线性数据流处理方式。MapReduce程序从磁盘读取输入数据,把数据分解成键/值对,经过混洗、排序、归并等数据处理后产生输出,并将最终结果保存在磁盘。Map阶段和Reduce阶段的结果均要写磁盘,这大大降低了系统性能。也是由于这个原因,MapReduce大都被用于执行批处理任务
    
  • Hive

       hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
    
  • Impala

       Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理(MPP)查询引擎,提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询,使用HDFS作为底层存储。对查询的快速响应使交互式查询和对分析查询的调优成为可能,而这些在针对处理长时间批处理作业的SQL-on-Hadoop传统技术上是难以完成的。
        Impala的最大亮点在于它的执行速度。官方宣称大多数情况下它能在几秒或几分钟内返回查询结果,而相同的Hive查询通常需要几十分钟甚至几小时完成,因此Impala适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。Impala缺省使用Parquet文件格式,这种列式存储对于典型数据仓库场景下的大查询是较为高效的。
    
  • HBase

        一个结构化数据的分布式存储系统。
        HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
        HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
    
  • Apache Kylin

        Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
    
  • Flume

        Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
    

设置插件管理

参照小说

生数据起先询问
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm

深数量散文
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm

1、下载plugins-manager.jar

推介著作

零基础学习Hadoop
http://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78460840

HBase 应用场景
http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39894265

Hadoop硬件拔取
http://bigdata.evget.com/post/1969.html

希冀解斯帕克(Spark):核心技术与案例实战
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/category/925085.html

一个很是数据列之架构设计与实施方案
http://www.360doc.com/content/17/0603/22/22712168_659649698.shtml

2、将下载的jar包放置于jmeter…/lib/ext目录下

有关文档

Hadoop-10-years
链接:http://pan.baidu.com/s/1nvBppQ5 密码:7i7m

Hadoop权威指南
链接:http://pan.baidu.com/s/1skJEzj3 密码:0ryw

Hadoop实战
链接:http://pan.baidu.com/s/1dEQi29V 密码:ddc7

Hadoop源代码分析
链接:http://pan.baidu.com/s/1bp8RTcN 密码:ju63

Spark最佳学习路径
链接:http://pan.baidu.com/s/1i5MmJVv 密码:qfbt

深深通晓深数量+大数量处理与编程实践
链接:http://pan.baidu.com/s/1dFq6OSD 密码:7ggl

 

3、启动jmeter,在窗口选项菜单下掉现身一个“Plugins
Manager”的选项

4、点击
“Plugins Manager” 选项打开 Jmeter 插件管理

管理 2

  • Installed Plugins:彰显都安装的插件。

  • Available Plugins:
    显示可装之插件。

  • Upgrades:
    显示得荣升之插件。

通过勾选/撤销勾选插件,并点击左侧下角
“Apply Changes and Restart JMeter” 按钮来卸载、安装、升级插件。

 

举例:

添加JMeter备注:安排元件被生一个:jp@gc

  • 备注

管理 3

 

在JMeter目录lib/ext下加加一个readMe.jar包

 

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