1：按照上篇博客写的，将各个进程都启动起来：集群规划：主机名 IP 安装的软件 &
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2024-04-25 21:42:30
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本文来学习一下HDFS中的块状态和副本状态。 参考资料：《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》--徐鹏HDFS是个分布式存储系统，分布式系统都会遇到各种各样的节点故障问题。试想一下，有个client向hdfs中写数据，这个写数据的过程中会存在各种各样的问题，比如已经建立好的pipeline中有一个datanode挂掉了，那此时向每个datanode写入的数据块长度可能不一致，就需要进行pipe
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2024-02-14 10:01:14
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Hadoop 3.0 EC技术EC的设计目标Hadoop默认的3副本方案需要额外的200%的存储空间、和网络IO开销而一些较低I/O的warn和cold数据，副本数据的访问是比较少的（hot数据副本会被用于计算）EC可以提供同级别的容错能力，存储空间要少得多（官方宣传不到50%），使用了EC，副本始终为1EC背景EC在RAID应用EC在RAID也有应用，RAID通过EC将文件划分为更小的单位，例如
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2024-04-26 11:48:43
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Hadoop的组成HDFS 架构概述Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的
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2024-03-05 08:17:19
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# 实现"Hadoop hdfs 3副本 总容量"的步骤及代码示例
## 一、整体流程
下面是实现"Hadoop hdfs 3副本 总容量"的整体流程：
```mermaid
pie
title Hadoop hdfs 3副本 总容量实现流程
"步骤1" : 了解Hadoop hdfs存储原理
"步骤2" : 配置Hadoop hdfs副本数
"步骤3" :
原创
2024-05-23 03:17:48
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我们的HDFS集群中有11个DataNode，初始时每台机器仅上了一块2.4T大的SAS盘/dev/sda，数据分区1.8T。上线运行4个月，集群存储总使用量超过了70%，无法满足日益增长的存储需求，需要改进。 之前我们的HDFS一直采用默认的块副本数3。现在来看，有两个节点同时出现问题的概率非常小，可以降低为2，释放一些空间。 另外，加盘也是十分有必要的。HDFS自带冗余机制，所以数据盘都不用做
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2023-10-13 23:37:15
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多副本 传统的硬盘级RAID模式将数据存放于单节点内的不同硬盘，当整节点发生故障时，无法有效恢复数据。存储系统将数据在节点间进行多副本构建，有效避免数据丢失。多副本是通过将相同的数据在不同的节点上存储多份来实现数据保护的一种技术，支持三副本和两副本，推荐三副本。三副本的空间利用率为33.3%，两副本的空间利用率50%。服务器级安全：将多副本存储于不同的节点中，故障2个（三副本）或1个（两副本）节点
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2023-07-09 12:00:46
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HDFS集群以Master-Slave模式运行，主要有两类节点：一个Namenode(即Master)和多个Datanode(即Slave)。
在hdfs文件系统中，NameNode是HDFS中的主节点，其主要管理和维护hdfs文件系统中的两个重要关系；
数据块和节点管理
名字节点维护着HDFS文件系
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2024-03-17 00:00:47
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OpenStack 3副本是一个高度可靠的云计算平台，支持高可用性和灾难恢复。在这一篇博文中，我将详细记录“OpenStack 3副本”问题的解决过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。通过这些内容获得的洞见和实践经验，将帮助你更好地理解OpenStack 3副本的运作以及如何优化其效能。
### 版本对比
首先，我们来看看不同版本的OpenStack之间的特性
第1章 HDFS概述HDFS的优缺点优点：高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。适合处理大数据数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。缺点：不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。无法高效的对大量小文
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2024-02-23 12:33:40
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Erasure coding纠删码技术简称EC，是一种数据保护技术。最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复，是一种编码容错技术。他通过在原始数据中加入新的校验数据，使得各个部分的数据产生关联性。在一定范围的数据出错情况下，通过纠删码技术都可以进行恢复。副本策略和纠删码是存储领域常见的两种数据冗余技术。相比于副本策略，纠删码具有更高的磁盘利用率多副本策略即将数据存储多个副本（一般是三副本，比如HDF
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2024-04-28 19:16:34
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大数据组件 HDFS 即 GFS 开源实现，用于存储非结构化数据 。上层还有 HBase（Big Table）用于存储结构化数据。再上层就是 MapReduce 计算框架。GFS 这是这门课里有关如何构建大型存储系统的众多案例学习的第一篇。GFS论文也涉及到很多本课程常出现的话题，例如并行性能、容错、复制和一致性。GFS论文笔记背景为什么构建分布式存储系统如此困难？需要大量机器并行来获得高性能 →
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2024-03-25 21:36:03
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复制数据的存储管理是一项吸引人的技术，它能通过消除重复数据来降低企业的存储成本。尽管有很多好处，但它也有缺点。复制数据管理的工作原理是将多个数据副本合并为一个主副本，并可根据需要进行虚拟化或按需使用。因此，该单一的数据副本可能会被多个部门同时使用。例如，过去开发和测试环境分别拥有一套数据库专用副本，用于各自的测试目的，现在所有团队成员共享一套生产数据库的虚拟化副本。这种方法消除了对多个数据库副本的
日前，华为云自研文档数据库 DDS增强版正式商用。作为华为云在数据库产品矩阵上的重要布局，它不但兼容最流行的 NoSQL数据库 MongoDB，而且基于华为自研核心技术存储计算分离架构，在读写性能、扩容能力、备份恢复性能、故障容忍能力等方面全面提升。 云计算服务已经发展很多年，随着越来越多的企业选择上云，各家云厂商之间的 PK，不再是停留在云服务的有无上，而是逐步转向云服务的体验和性价
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2023-10-06 14:49:53
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架构设计 一、block块 HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M HDFS的Block大的原因是最小化寻道时间。把一个数据块设计的足够大，就能够使得数据传输的时间显著地大于寻找到Block所在时间。这样，传输一个由多个Block组成的文件的时间就取决于磁盘的传
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2024-05-02 22:01:40
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1.Hadoop1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3、广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈1.1三大发行版本 Apache 最原始的版本，对于入门学习最好 Cloudera 在大型互联网企业中用的比较多 Hortonworks 文档较好1.2Hadoop的优势（4高） 1
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2024-03-17 14:30:48
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# Hadoop 3副本验证教程
## 简介
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，副本是文件的多个复制。副本的存在可以提供冗余和容错能力，从而保证数据的高可用性和可靠性。在Hadoop 3中，你可以通过验证HDFS中的副本数量来确定是否成功地配置了3副本。
本教程将帮助你了解如何实现Hadoop 3副本验证，并提供相应的代码示例和步骤说明。
## 整体流程
下面是实现Hadoop 3
原创
2023-11-30 09:54:35
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一. hdfs默认每个数据块都对应有三个副本，出于安全性和数据本地性等方面的考虑，hdfs对于副本放置的位置是有策略实现的，首先基于要求写数据块的请求方的位置归为两大类： 假设有如下的网络拓扑:1.1 请求方来源于外部的客户端 a. 第一个副本的选择就可以随机一台机器，比如机器A b. 第二个副本的选择就是选择和机器A属于同一个机房的机器上了，比如机器B c.第三个副本的选择为了数据备份期间会选择
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2023-08-21 11:26:23
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# Hadoop三副本存储实现指南
在大数据存储的世界中，Hadoop是一种流行的分布式计算框架。Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）支持将数据块存储多个副本，以提高数据的可靠性和可用性。本文将为刚入行的小白讲解如何实现Hadoop的三副本存储。
## 流程概述
为了实现Hadoop的三副本存储，我们可以按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
hdfs如何让某些数据查询快，某些数据查询慢？hdfs冷热数据分层存储本质： 不同路径制定不同的存储策略。hdfs存储策略hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质。hdfs支持的存储介质：ARCHIVE：高存储密度但耗电较少的存储介质，例如磁带，通常用来存储冷数据DISK：磁盘介质，这是HDFS最早支持的存储介质SSD：固态硬盘，是一种新型存储介质，目前被不少互联网公司使用RAM_DISK ：数据
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2024-05-07 11:40:30
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