1 HDFS概述HDFS(Hadoop Distributed File System)，Hadoop分布式文件系统hdfs适合一次写入、多次读出，不支持文件修改，可以追加。1.1 HDFS组成架构Namenode（nn）：名称节点存储元数据管理HDFS的命名空间，配置副本策略，管理块block，处理客户端读写请求。Datanode（dn）：数据节点存储实际数据，存储的位置在/opt/module
在运行或转向可用于生产环境的Apache Hadoop时，掌握HDFS恢复过程非常重要。HDFS的一项重要设计要求是确保连续正确的操作以支持生产部署。一个特别复杂的领域是在存在网络和节点故障的情况下确保向HDFS写入的正确性，其中租赁恢复，块恢复和管道恢复过程将发挥作用。了解何时以及为何调用这些恢复过程以及它们的操作，可以帮助用户以及开发人员了解其HDFS群集的结构。在此博客文章中，您将深入了解这
前面的背景参见：elasticsearch备份与恢复1_安装Hadoop HDFS备份es数据，要使用snapshot api。这个api会将es当前的状态和数据全部存储到一个外部的共享目录中去，如HDFS。恢复索引数据，使用restore api，会将保存在HDFS中的索引snapshot恢复到es中官方snapshot及restore文档：https://www.elastic.co/guid
这篇分析一下Lease Recovery 和 Block Recoveryhdfs支持hflush后，需要保证hflush的数据被读到，datanode重启不能简单的丢弃文件的最后一个block，而是需要保留下hflush的数据。同时为了支持append，需要将已经finalized的block重新打开追加数据。这就为宕机的恢复处理带来了更大的困难，支持hflush/append之前，hdfs只需
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2019-07-26 14:38:00
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这篇分析一下Lease Recovery 和 Block Recoveryhdfs支持hflush后，需要保证hflush的数据被读到，datanode重启不能简单的丢弃文件的最后一个block，而是需要保留下hflush的数据。同时为了支持append，需要将已经finalized的block重新打开追加数据。这就为宕机的恢复处理带来了更大的困难，支持hflush/append之前，hdfs只需
文章目录前提条件安装 HDFS 插件快照还原 Elasticsearch 支持多种存储库的配置，如 S3、Azure、Google Cloud Storage 和 HDFS 等，具体可参阅「Snapshot And Restore」。在此，我们仅详述如何配置 HDFS 存储库以及利用 HDFS 进行快照和还原的方法。前提条件既然我们想利用 HDFS 存储 Elasticsearch 的快照，那么
由于每一个磁盘或者是网络上的I/O操作，可能会对正在读写的数据处理导致数据丢失，或者错误。下面两种数据检验方式，以此来保证数据的完整性，而且这两种检验方式在DataNode节点上是同时工作的。 1.校验和检测损坏数据的常用方法是在第一次进行系统时计算数据的校验和，在通道传输过程中，如果新生成的校验和不完全匹配原始的校验和，那么数据就会被认为是被损坏
ES备份快照的时候可以用NFS或者HDFS。NFS有点麻烦，我们使用HDFS。1.安装hdfs插件（如果已安装，则忽略这一步）：bin/elasticsearch-plugin install repository-hdfs注意下载后会提示是否安装，一定要输入 y，否则视为取消安装。 安装完之后要重启ES集群.2.源集群创建仓库：curl -XPUT '192.168.40.11:9200/_sn
大家都知道windows系统有一个磁盘快照的功能，在windows2003中系统恢复开始依赖于一个叫做硬盘快照服务(Volume Snapshot Service)的服务，他能够自动创建系统快照--包括正在使用的文件--然后将这些文件转换为可恢复的节点文件，在之后的文件系统NTFS这个格式的分区具有系统恢复快照功能快照可以保存，这样在磁盘误操作后就可以完成恢复系统了。linux有没有磁盘快照呢？他
一、相关参数：1、core-site.xml 文件修改以下配置项：<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>2880</value>
&nb
原创
2016-03-11 17:16:18
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近年来，随着大数据行业的兴起，hadoop在技术圈内也混得风生水起。hadoop起源于谷歌关于处理大数据量的计算和存储的两篇论文，遵循分而治之，优先计算的思想设计。个人感觉hadoop在计算的思想上跟Java中的fork-join框架很相似。hadoop包含hadoop common、HDFS、MapReduce这三个组件。HDFS是基于Master-Slave实现的分布式文件系统，Master是
Hbase–海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs 文章目录Hbase--海量数据导入Hbase和Hbase数据导入Hdfs一：海量数据导入Hbase1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点二：数据从Hbase导入到Hdfs1.代码实现2.遇到的错误以及注意要点 一：海量数据导入Hbase1.代码实现package hbasePut;
import java.io.IOExceptio
在前面的文章 《HDFS DataNode 设计实现解析》中我们对文件操作进行了描述，但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制。本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程。读异常与恢复读文件可能发生的异常有两种：读取过程中 DataNode 挂了读取到的文件数据损坏HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性，对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移
Hadoop 3.0 纠删码技术分析（Erasure Coding）背景随着大数据技术的发展，HDFS作为Hadoop的核心模块之一得到了广泛的应用。为了数据的可靠性，HDFS通过多副本机制来保证。在HDFS中的每一份数据都有两个副本，1TB的原始数据需要占用3TB的磁盘空间，存储利用率只有1/3。而且系统中大部分是使用频率非常低的冷数据，却和热数据一样存储3个副本，给存储空间和网络带宽带来了很大
一、HDFS文件系统（重要）1、namenode:接收用户操作请求；维护文件系统的目录结构；管理文件与block之间的关系、block与datanode的关系，只存储元数据。 namenode管理：namenode支持对HDFS中的目录、文件和块block做出类似文件系统的创建、修改、删除、列出文件和目录等基本操作。
1.HDFS高可用对于HDFS ，NN存储元数据在内存中，并负责管理文件系统的命名空间和客户端对HDFS的读写请求。但是，如果只存在一个NN，一旦发生“单点故障”，会使整个系统失效。虽然有个SNN，但是它并不是NN的热备份因为SNN无法提供“热备份”功能，在NN故障时，无法立即切换到SNN对外提供服务，即HDFS处于停服状态。HDFS2.x采用了HA（High Availability高可用）架构
随着大数据技术的发展，HDFS作为Hadoop的核心模块之一得到了广泛的应用。为了系统的可靠性，HDFS通过复制来实现这种机制。但在HDFS中每一份数据都有两个副本，这也使得存储利用率仅为1/3，每TB数据都需要占用3TB的存储空间。随着数据量的增长，复制的代价也变得越来越明显：传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销，给存储空间和网络带宽带来了很大的压力。因此，在保证可靠性的前提下如何提高
1、repository-hdfs的安装（1）去elasticsearch官网下载repository-hdfs安装包（elasticsearch-5.4.0对应的版本是repository-hdfs-5.4.0）下载地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/5.4/repository-hdfs.html（2）将压缩包拷到集
目录0. 相关文章链接1. NameNode故障处理2. 集群安全模式&磁盘修复2.1. 安全模式概述2.2. 案例1：启动集群进入安全模式2.3. 案例2：磁盘修复2.4. 案例3：模拟等待安全模式3. 慢磁盘监控4. 小文件归档4.1. HDFS存储小文件弊端4.2. 解决存储小文件办法之一4.3. 实例操作1. NameNo
