背景由于最近集群磁盘报警频繁,需要对磁盘进行扩容或者清理,但是扩容后阿里云磁盘资源不能缩容回落,成本上升。如果是减小副本数,我们目前阿里云集群是3个副本考虑成本和源数据(除了用户日志)在其他地方有全部数据等各方面原因我们降低了副本数。我们对日志数据的要求并没有特别严格。但是至少也需要两个副本。方案方案一:减少副本数考虑到成本问题我们选择了暂时性的解决的方案减小副本数。操作如下: 1、在HADOOP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大多数的叫法都是副本放置策略,实质上是HDFS对所有数据的位置放置策略,并非只是针对数据的副本。因此Hadoop的源码里有block replicator(configuration)、 BlockPlacementPolicy(具体逻辑源码)两种叫法。主要用途:上传文件时决定文件在HDFS上存储的位置(具体到datanode上的具体存储介质,如具体到存储在哪块硬盘);rebalance、data            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在Hadoop中设置副本数
## 引言
作为一名经验丰富的开发者,我们经常会遇到一些新手不知道如何在Hadoop中设置副本数的情况。在本篇文章中,我将向你展示如何实现这一过程,包括具体的步骤和代码示例。
## 步骤
以下是在Hadoop中设置副本数的具体步骤:
```mermaid
gantt
    title 设置Hadoop副本数流程
    section 确定文件所在的HD            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-13 04:43:42
                            
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            一、参数设置备份数量和切块大小都是可以配置的,默认是备份3,切块大小默认128M  文件的切块大小和存储的副本数量,都是由客户端决定!  所谓的由客户端决定,是通过客户端机器上面的配置参数来定的客户端会读以下两个参数,来决定切块大小、副本数量:  切块大小的参数:  副本数量的参数:  因此我们只需要在客户端的机器上面hdfs-site.xml中进行配置:<property>
<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-26 12:38:36
                            
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            Hadoop维护实战 设置hdfs副本数 dfs.replication有个临时应用,使用临时调配的机器,机器磁盘差别数十倍。在使用hadoop存储数据时导致小磁盘机器使用率达80%多,而大磁盘机器使用不过才10%多一点。明显的hadoop集群各datanode空间使用率很不均衡,需要重新balance。于是想到了hdfs的均衡器balancer。sbin/start-balancer.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                  近日在用hadoop测试些程序,但是,用的数据都是小数据,用hadoop处理起来相当慢,每个文件就只有几KB,而文件有几百个,这样,20MB的数据运行完就要40多分钟,而且即使是4台机器,运行完也要14分钟,这完全是浪费了hadoop,最后发现,每台电脑只有两个Map,这就让Map过很相当漫长。查了一些资料,发现暂时有两项现在我用得着1、设置Ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数。需要在每台datanode上设置。 其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用。当更改dfs.replication配置后,会对之后的文件副本数生效,之前的需要自己手动修改,也可以不修改,不需要重启集群或节点。 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数,对已经上传了的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数。需要在每台datanode上设置。其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用。一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何在尽可能少的成本下,保证数据安全,或在数据丢失后实现快速恢复?这的确是个不小的挑战。在Azure和Facebook中都使用了Erasure Code,这是一种替代Hadoop三副本和传统Reed Solomon Code的高效算法。 
  【CSDN报道】来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成了论文《 XORing Elephants: Novel Erasure            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop上传文件设置副本数
## 介绍
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它使用分布式文件系统(HDFS)来存储数据,并使用MapReduce来处理数据。在Hadoop中,文件上传是一个常见的操作,但是默认情况下,Hadoop会将上传的文件复制成3个副本,以提高数据的可靠性和容错性。然而,在某些情况下,我们可能希望更改上传文件的副本数,以减少存储空间的占用或提高数据的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-27 15:52:25
                            
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            块1.块 block一般默认为128m,在hdfs-site.xml里可设置。 2.dfs.blocksize 134217728 128M 规格 3.在集群下副本dfs.replication 为3 通俗说明: 一缸水 260ml 瓶子 128ml规格 需要多少瓶子能装满 260 / 128 =2…4ml p1 128ml 装满 p1 p1 蓝色 p2 128ml 装满 p2 p2 黄色 p3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop设置副本数为1
## 1. 概述
在Hadoop中,副本数是指数据块在Hadoop集群中的复制数量。默认情况下,Hadoop会将数据块复制为三个副本,以提高数据的可靠性和容错性。然而,在某些情况下,我们可能需要将副本数设置为1,以节省存储空间或提高性能。本文将为刚入行的小白介绍如何在Hadoop中设置副本数为1。
## 2. 设置副本数为1的步骤
下面是设置Hadoop副本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、集群之间数据的拷贝1.scp实现两个远程主机之间的文件复制scp -r hello.txt root@bigdata111:/user/itstar/hello.txt          // 推 push
scp -r root@bigdata112:/user/itstar/hello.txt  hello.txt        // 拉 pull
scp -r root@bigdata1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Hadoop减少副本数的探索
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理。在处理大数据时,数据的存储和复制是十分重要的。因此,Hadoop引入了副本机制来提高数据的可靠性与可用性。本文将探讨如何减少Hadoop的副本数,及其对性能和存储的影响,并附带相关的代码示例、旅行图以及序列图。
## 什么是副本机制?
在Hadoop中,副本机制是指每份数据会被复制存储在多个节点上            
                
         
            
            
            
            # Hadoop查看副本数
在大数据处理领域,Apache Hadoop 是一个非常重要的开源框架。它提供了分布式存储和处理能力,尤其是在处理大规模数据集时表现优异。在Hadoop中,数据是以块的形式存储的,每个数据块会根据设定的副本数进行复制,以确保数据的冗余性和可靠性。那么,如何查看Hadoop中的副本数呢?本文将带你了解相关知识。
## 副本数的概念
在Hadoop分布式文件系统(HD            
                
         
            
            
            
            # Hadoop修改副本数
Hadoop是一个分布式计算框架,用于处理大数据集。它采用分布式文件系统(HDFS)来存储数据,并使用MapReduce来处理数据。在Hadoop中,数据被分为多个块,并在集群的不同节点上进行复制以实现数据冗余和容错性。每个块的默认副本数是3,这意味着每个块在集群中会有3个副本。
在某些情况下,我们可能需要修改Hadoop中的副本数。例如,如果我们有一个更小或更大的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop 副本数最少的探讨与实践
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和存储。Hadoop 生态系统中的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是其核心组件之一,它提供高吞吐量的数据访问和容错机制。在 HDFS 中,数据是被切分成固定大小的数据块,每个块都有多个副本(Replica),用于提高数据的可用性和可靠性。
## 副本            
                
         
            
            
            
            # Hadoop 副本数查询:深入理解分布式存储
在大数据的世界中,Hadoop 是一种常用的开源框架,广泛应用于存储和处理大量数据。Hadoop 的核心组件 HDFS(Hadoop Distributed File System)提供了一种高容错、高可用性的存储方式。HDFS 的一个重要特性就是数据副本机制,通过对数据的副本管理,确保数据的可靠性和可用性。本文将为您介绍如何查询 Hadoop            
                
         
            
            
            
            在大数据生态中,Hadoop作为一个重要的分布式计算框架,其数据管理策略经常被诟病为“副本数越多越好”的逻辑。在处理大规模数据集时,副本数的设置直接影响存储效率和计算性能,因此合理配置Hadoop副本数是一个必须关注的重要课题。本文将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析、验证方法等多个角度,深入探讨如何应对“hadoop 副本数越多”带来的挑战。
## 备份策略
针对Hadoo            
                
         
            
            
            
            网络拓扑及机架感知 网络拓扑     节点距离:两个节点到达共同父节点的距离和 机架感知 ( 副本节点的选择 )     例如:500个节点,上传数据my.tar.gz,副本数为3,            根据机架感知,副本数据存储节点的选            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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