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.sh -threshold 10
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2024-06-18 13:44:01
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HDFS：Hardoop Distributed File System，即Hardoop分布式文件存储系统。 HDFS主要有两个重要节点：NameNode和DataNode。前者叫元数据节点，承担Master管理者的角色，维护了一个HDFS的目录树以及HDFS目录结构与真实文件存储位置的映射关系。后者叫数据节点，承担Wor
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2023-10-24 05:16:36
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第六章 HDFS概述
6.1.2 HDFS体系结构
HDFS采用主从结构，NameNode(文件系统管理者，负责命名空间，集群配置，数据块复制),
DataNode(文件存储的基本单元，以数据块形式保存文件内容和数据块的数据校验信息，执行底层数据块IO操作),
Client(和名字节点，数据节点通信，访问HDFS文件系统，操作文件),
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2024-03-29 19:44:34
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HDFS1. HDFS定义1. 说明：一台电脑存不下海量数据，就必须分配到多台机器上存储。
多台机器不方便管理和维护，就需要一种系统来管理多台机器的文件---分布式系统。
2. 使用场景：适合一次写入，多次读取的场景。2. HDFS优缺点1. 优点
1. 高容错性
数据自动保存为多副本形式，它通过增加副本的形式，提高容错性。
某个副本丢
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2024-02-23 07:08:05
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HDFS 机架感知与副本放置策略机架感知(RackAwareness)通常，大型 Hadoop 集群会分布在很多机架上，在这种情况下，希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内，而不是跨机架。为了提高容错能力，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。综合考虑这两点的基础上 Hadoop 设计了机架感知功能外在脚本实现机架感知HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络
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2024-07-31 17:02:35
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HDFS选择数据节点的方式越来越复杂，也越来越考虑到吞吐量，但是同样存在着一些问题。分配数据节点的所需的参数主要有文件副本数numOfReplicas、writer（客户端所在节点）、excludedNodes（客户端排除的节点）、chosenNodes（已经选择的节点）方法是BlockPlacementPolicyDefault类的DatanodeDescriptor[] chooseTarge
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2024-04-05 12:26:26
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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
作者：Java_苏先生 所谓的副本机制（Replication），也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝。副本机制有什么好处呢？1. 提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。2. 提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。3. 改善数据局部性。允许将数据放入
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2024-06-26 20:10:04
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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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2024-03-22 10:24:20
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HDFS：伪分布式1 block块参数为 dfs.blocksize 默认为128M 例如： 1个文件130M，存在HDFS上存储为两个块 一个128M 一个2M2 副本数指的是一个块存在的复制数量 参数为：dfs.replication 默认为3面试题： 一个文件160M，副本数为2，块大小为128M。 实际存储空间是多少？ 块数量是多少？ 答：一共4个块 实际存储为320M3 HDFS架构NN
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2024-03-03 07:35:34
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数据存入HDFS中时需要对其进行分片（split）、压缩等操作。HDFS使用Block（存储块）对文件的存储进行操作，Block是HDFS的基本存储单元，默认大小是64MB（Block较大的优点：可以减少用户与节点之间的通信需求；Namenode利用率高）。每个Block的默认副本数为3。HDFS数据存储的目标有两个：最大化数据可靠性（每个数据块有默认3个副本）；最大化利用网络带宽资源。数据节点之
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2023-08-05 14:33:39
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写文件（create) 过程hdfs客户端通过DistributedFileSystem模块调用create() 来新建文件，对namenode创建一个RPC调用，请求在系统的命名空间中新建一个文件。namenode检查是否有此目录，以及是否客户有权限，通过则创建新文件，并向客户端返回一个FSDataOutPutStream对象客户端请求上传第一个block到哪几个DataNode上，nameno
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2024-06-04 20:26:54
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Ceph是一种开源的分布式存储系统，能够为企业提供高可靠性和高性能的存储解决方案。它以其良好的可扩展性和灵活性而闻名，能够轻松应对大规模数据的存储和处理需求。然而，对于某些应用场景而言，Ceph默认的副本数量可能会过高，导致存储资源的浪费。本文将介绍如何通过减少Ceph的副本数量来节约存储资源。
首先，我们需要了解Ceph中副本数量的作用以及默认的设置。Ceph通过将数据划分为对象并在集群中进行
原创
2024-02-05 11:37:06
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概念：hdfs是一个主从式分布式文件管理系统，通过目录树来管理文件，由多台服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色优点：1、高容错性数据自动保存多个副本。他通过增加副本的形式，来提高容错性；某一个副本丢失的时候，能够自动恢复2、适合大数据处理数据规模：能够处理的文件能够达到GB、TB、甚至PB文件规模：能够处理百万规模以上的数据，数量相当之大3、可构建在廉价的机器上，通过多副本机制提高
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2024-03-16 07:19:23
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源码解析-HDFS副本放置策略重点类DistributedFileSystem create()DataStreamerBlockManager chooseTarget4NewBlock()BlockPlacementPolicyDefault chooseTarget()BlockPlacementPolicyDefault chooseTargetInOrder()hadoop-versio
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2024-05-03 22:56:36
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目录 1.hdfs block数据块大小剖析2.hdfs架构设计3. snn备份nn流程详解1.hdfs block数据块大小剖析1.1block大小配置查询 Hadoop2.6.0数据块默认配置是134217728字节，即128M，1.x时默认是64M，生产一般是使用默认
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2024-03-15 08:04:35
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5.3HDFS 的高级特性5.3.1 HDFS 安全模式 safe mode定义：安全模式是hadoop的一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。HDFS 正常运行的时候，安全模式一定是off（关闭状态），是HDFS 的一种自我保护，如果HDFS 处于安全模式下，则表示 HDFS 是只读的状态。作用：检查数据块的副本率当集群启动的时候，会首先进入安全模式。当系统处于安全模式时会检查数据块的完
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2024-03-26 17:58:06
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一、HDFS高级命令1.HDFS文件限额配置HDFS文件限额配置可以限制一个目录的文件数量，空间大小1.1 文件数量限制我们新建一个目录，使用hdfs dfs -count -q -h查看这个目录的原始限额信息 当设置目录上限为n个文件时，实际上只能存储n-1个文件，因为目录也算一个1.2 空间大小限额 给目录空间限额有一个原则，即限额必须大于Block容量3 文件上传到被限额的目录时，目录空间限
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2024-03-24 09:40:25
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副本放置策略假设在数据中心的一个机架上面有5个服务器。一般正常的机架放10个，为什么10个，这个是按照机架的电量去算的，每个服务器分配多少安培的电流，一个机柜的电流安培数是有标准的，一个机柜的电流大小除以一个服务器的电流大小，算一个估算值。】正常情况下，就是三个副本。副本不是越多越好，越多，需要的存储空间就大了，而且写的越慢。第一个副本：放置在上传的DN节点上，比如现在用client客户端上传的文
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2023-11-06 13:03:03
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HDFS分布式文件系统设计目标1、 硬件错误 由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成，使得硬件错误成为常态2、 数据流访问&
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2024-04-18 14:00:08
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