1.Hadoop datanode节点超时时间设置datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为： timeo
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2024-07-25 14:31:41
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# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
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在本文中，我将详细探讨“hadoop清除data”的问题。这一问题在以大数据平台进行数据处理的过程中是相当常见的。随着业务规模的不断扩大，如何高效且安全地清理无用数据，成为了我们需要面对的挑战。
## 背景定位
我的团队负责一个基于Hadoop的大数据分析平台，面对日益增长的数据量，数据清除成为我们关注的重要环节。每当我们的数据量达到一定规模时，我们发现清理无用的数据不仅能够释放存储资源，还能
如何清除Hadoop
在某个项目中，团队决定使用Hadoop来处理大规模的数据。然而，随着时间的推移，底层的Hadoop集群出现了多种问题，导致性能下降，维护困难。最终，团队决定执行清除Hadoop的操作，以重建更高效的环境。接下来，我们将详细阐述这一过程，以便他人参考。
### 用户场景还原
以下是我们针对Hadoop环境的清除过程重现的时间线事件：
- **第1周**：决定使用Hado
# 如何在 Hadoop 中清除日志
在大数据时代，Hadoop 是一个广泛使用的分布式存储和处理框架。随着时间的推移，Hadoop 会生成大量的日志文件，这些日志会占用宝贵的存储空间。在本文中，我们将学习如何有效地清除 Hadoop 日志。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定日志文件的存放位置 |
| 2 | 使用命令行
Hadoop进程：1、Namenode没有Namenode，HDFS就不能工作。事实上，如果运行namenode的机器坏掉的话，系统中的文件将会完全丢失，因为没有其他方法能够将位于不同datanode上的文件块(blocks)重建文件。因此，namenode的容错机制非常重要，Hadoop提供了两种机制。 第一种方式是将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份。Hadoop可以通过配置来让Name
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2023-06-28 09:05:33
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实战hadoop海量数据处理系列05 ： 实现点击流日志的数据清洗模块之前已经实现结构化数据的清洗，下一步我们将实现半结构化（非结构化）数据的清洗。本文假设读者已搭建好了eclipse环境，并且已经导入ClickStreamETL文件夹下面的子工程。 如果遇到环境相关的问题，可以在专门的帖子下面留言。在阅读本文前，强烈建议阅读原书“实现点击流日志的数据清洗模块”章节。 overview经典重现，
1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
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2023-09-02 07:46:44
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通过jps可以查看相应的进程列表，主要进程如下：org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode;
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode;
org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode;
org.apache.hadoop.ma
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2023-07-24 19:53:53
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虚拟机hadoop集群启动时DataNode进程缺失1.出现问题: 在Linux命令窗口中输入Jps查询hadoop启动项目时缺少DataNode进程; 2.问题原因:使用格式化命令之后又再次进行格式化,导致namenodeDatas文件序列号不一致使之启动失败 3.解决方案: 删除三台虚拟机中/opt/hdfs/tmp文件夹， 不
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2023-07-03 15:32:36
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概述：<ignore_js_op> Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。
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2023-07-07 15:13:51
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1、了解妹子的总体状况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job)''，而从一个
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2024-02-05 10:29:34
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Hadoop 启动没有 datanode 进程 解决方法
1 现象说明新搭建的hadoop 3.1.1 的环境，在启动Hadoop时，通过jps目录发现Slave上没有datanode进程。如下：[cndba@hadoopmaster ~]$ jps
23234 ResourceManager
22998 SecondaryNameNode
23575 Jps
22683 NameNode
[c
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2023-06-28 15:45:23
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在 Hadoop1 中，MapReduce 计算框架即负责集群资源的调度，还负责 MapReduce 程序的运行。一，MapReduce 组成MapReduce 的运行过程有三个关键进程：1，大数据应用进程。这是用户启动的 MapReduce 程序进程，主要是指定 Map 和 Reduce 类、输入输出文件路径等，并提交作业给 Hadoop 集群的 JobTracker 进程。2，JobTrack
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2024-02-28 21:35:35
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mysql会给出我们最近执行的SQL命令和脚本；同linux command保存在~/.bash_history一样，你用mysql连接MySQL server的所有操作也会被记录到~/.mysql_history文件中，这样就会有很大的安全风险了，如添加MySQL用户的sql也同样会被明文记录到此文件中。1， 查看你系统的~/.mysql_history 隐藏文件(我的测试环境下，一般linux
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2024-06-28 11:32:57
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# Hadoop 缓存清除项目方案
随着大数据技术的飞速发展，Hadoop 系统在存储和处理海量数据方面扮演着越来越重要的角色。然而，长时间运行的 Hadoop 集群可能会出现缓存数据累积的问题，这些缓存不仅占用内存空间，还可能影响性能。因此，定期清除 Hadoop 缓存是保障集群性能的重要措施。本项目方案旨在提供一种高效的缓存清除方法，确保 Hadoop 系统的流畅运行。
## 项目目标
[ 一]读者朋友们可能经常会碰到这样一个问题，想对某些进行操作时，发现这些文件正在被其它程序使用，处于打开状态，而且是被独占打开，这时是没法对文件进行操作的。因此，要想操作这些文件，必须将打开这些文件的进程清除掉。那么如何干净地清除进程呢？其实，在Windows2000操作系统版本中有一个工具程序叫tskill.exe，用它就可以清除掉某个程序的进程，在输入"tskill 程序名"后就可以清除其运
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2024-07-19 20:33:32
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# MySQL 清除所有进程
在使用MySQL数据库时，有时候会遇到一些问题，比如卡死的进程或者长时间运行的查询。这些进程会占用数据库资源并导致性能下降。为了解决这些问题，我们需要清除所有的进程。
本文将介绍如何清除MySQL数据库中的所有进程，并附带代码示例。
## 清除MySQL进程的方法
要清除MySQL数据库中的所有进程，我们可以使用以下几种方法：
1. 重启MySQL服务：这是
原创
2024-01-19 05:35:45
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分布式三节点主节点：master 子节点：slave0 子节点：slave1注意：只需要在master主节点启动Hadoop服务进程，slave0/slave1不做。master(主节点)进入sbin目录首先，使用cd命令进入Hadoop文件中的sbin目录下（以自身安装位置）。cd /opt/hadoop/hadoop/sbin然后ls命令显示sbin目录下的文件 其中，start-all.sh
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2023-06-01 00:54:18
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Hadoop进程
Namenode ——HDFS的守护程序
记录文件是如何分割成数据块及这些数据块被存储到哪些节点；
对内存和I/O进行集中管理；
是个单点，发生故障将使集群崩溃；
协调客户端对文件的访问；
管理文件系统的命名空间，记录命名空间内的改动或空间本身属性的改动，记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息；
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2023-09-14 15:48:27
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