HDFS(Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制为大量用户提供性能不错的文件存取服务HDFS 优点高容错性
数据自动保存多个副本副本丢失后自动恢复适合批处理
移动计算而非数据数据位置暴露给计算框架适合大数据处理
GB、TB、甚至PB级数据百万规模以上的文件数量10K+节点规模流式
文章目录1.HDFS的高可用机制(High Availability)1.1 HDFS高可用介绍2.HDFS的联邦机制(Federation)2.1 背景概述２.2 Federation架构设计 1.HDFS的高可用机制(High Availability)1.1 HDFS高可用介绍 在Hadoop 中，NameNode 所处的位置是非常重要的，整个HDFS文件系统的元数据信息都由NameNod
HDFSHDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储。HDFS集群主要由管理文件系统元数据的NameNode和存储实际数据的datanode组成。HDFS具有很高的容错性，设计用于部署在低成本硬件上。HDFS提供了对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大数据集的应用程序。HDFS允许对文件系统数据进行流访问HDFS的特点优点分块存储
块的大小通过参数( dfs.blocksize)来
1. JobTracker容错 在MapReduce中，JobTracker掌握了整个集群的运行信息，包括节点健康状况，资源分布情况以及所有作业的运行时信息。如果JobTracker因故障而重启，像节点情况以及资源情况可以利用心跳来构造，但是对于作业运行状态可能会丢失，意味着之前已经运行完成的任务会重新运行。因此，
使用Hadoop来运行你的作业的其中一个主要原因就是它的高容错性，就算在由高失败率的节点或网络组成的大集群内运行的作业，Hadoop都可以让作业成功完成。
Hadoop实现容错的主要方法就是重新执行任务，单个任务节点(TaskTracker)会不断的与系统的核心节点（JobTracker）进行通信，如果一个TaskTracker在一定时间内（默认是1分钟）无法与JobTracker进行通
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2023-09-01 11:06:39
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本系列内容是我学习分布式系统容错性的一些笔记，欢迎就相关内容进行讨论。 分布式系统设计中的一个重要目标，是以这样的方式构建系统：它可以从部分失效中自动恢复，而且不会严重的影响整体性能。特别是，当故障发生时，分布式系统应该在进行恢复的同时继续以可接受的方式进行操作，也就是说，它应该能容忍错误，在发生错误时某种程度上可以继续操作。
HDFS的容错能力大概可以分为两个方面：文件系统的容错性以及Hadoop本身的容错能力。文件系统的容错性心跳机制,在Namenode和Datanode之间维持心跳检测，当由于网络故障之类的原因，导致Datanode发出的心跳包没有被Namenode正常收到...
原创
2022-04-22 17:03:06
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原创
2019-07-05 10:58:26
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Excel能够自动对单元格中输入的公式进行检查，如果公式不能正确地得出结果，单元格中将会显示一个错误值。在选择出错单元格后，将会自动出现错误提示按钮。单击该按钮能够获得一个下拉菜单，选择菜单中的命令能够对产生的错误进行处理。另外，Excel还提供了一个“错误检查”对话框，使用该对话框能够对工作表中的公式逐一检查，并对错误的公式进行处理。下面本文具体介绍在Excel工作表中检查和处理公式错误的方法。
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2023-07-31 15:21:44
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一.Java中的异常机制继承体系图如下：二．JAVA异常可分为3种： (1)编译时异常:java.lang.Exception (2)运行期异常:java.lang.RuntimeException (3)错误:java.lang.Errorava.lang.Exception和java.lang.Error继承自java.lang.Throwable; java.lang.RuntimeExce
公司外审时需要测试报告提供差错率，由于本人做测试也不是很久，所以不知道差错率是什么，于是百度了一下，所谓的差错率即系统千行代码的出错率，计算方式为：bug数/代码行数*1000，于是结果就出来了，总代吗行数约30万，bug数约63，差错率等于0.21‰ 。好，如此上报，没有后续。。。之后一直这么计算。。。 某日闲着无事看到了报告中出错率，就好奇这个值究竟代表何意，心想着今天一定要把这个给了解透，
文章目录01 引言02 HDFS高可用2.1 DataNode高可用2.1.1 DataNode高可用概述2
原创
2022-03-25 14:28:26
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分布式系统中故障不可避免，所以为了提高可用性一定要做弹力设计，也就是容错设计。常见的容错手段有：隔离设计异步通信幂等设计隔离设计隔离分为两种，一种是以服务为种类来做隔离，另一种是以用户为种类来做分离。服务维度的隔离是指不同的服务种类设计成独立的系统，比如电商平台，将用户注册登陆设计为一个系统，商品中心设计为另一系统，评论和社交设计为一个系统。这三个系统彼此相互独立，互不耦合，这三个系统的接入层、应
容错与HA所谓容错是指一个系统的部分出现错误的情况还能够持续地提供服务，不会因为一些细微的错误导致系统性能严重下降或者出现系统瘫痪。在一个集群出现机器故障、网络问题等是常态，尤其集群达到较大规模后，很可能较频繁出现机器故障不能进行提供服务，因此对于分布式集群需要进行容错设计。Spark能够实现高容错，以下将从Executor、Worker和Master的异常处理来介绍。Executor异常Spar
集群与分布式集群集群是由多个完成相同功能的服务器节点组成的集合集群中每个服务器节点处理相同的任务或存储相同的数据集群的关键特性是可扩展性和高可用性（支持负载均衡、错误恢复）分布式分布式是将一个系统拆分为多个不同的子系统，每个子系统运行在一个服务器节点上，最终共同完成系统的功能分布式中每个服务器节点处理不同的任务或存储不同的数据分布式的关键特性是高性能和高可靠性分布式软件系统上运行的单个服务器节点可
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2023-07-12 13:29:20
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DataNode 每隔一段时间向NameNode回报信息。通过心跳机制（RPC机
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2023-03-17 19:49:13
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所谓容错就是一个系统的部分出现错误的情况还能够持续地提供服务，不会因为一些错误而导致系统性能严重下降或出现系统瘫痪。在一个集群中出现机器故障、网络问题等常态，尤其集群达到较大规模后，很可能较频繁的出现机器故障等不能进行提供服务，因此分布性集群需要进行容错设计。1. Executor容错Spark支持多种运行模式，这些运行模型中的集群管理器会为任务分配运行资源，在运行资源中启动Executor，由E
partitionCount： 1 代表分区数为1 replicationFactor: 3 代表副本数为3 replicas:3 1
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2022-07-14 09:36:26
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一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。 当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。 提高分
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2020-10-21 20:04:00
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当solr接收没q参数（或q参数值为空）请求时，会报错。对开发调试时才比较有用
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2023-03-22 22:17:42
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