其实很多人都知道hadoop自带一个hadoop balancer的功能,作用于让各个datanode之间的数据平衡.比如说node-A有100GB数据,占用磁盘99%空间;而node-B只有10GB数据占用磁盘10%空间~那么当我们以hdfs身份运行hadoop balance的时候,hadoop将会平衡这两个node之间的数据.至于多少叫做平衡,hadoop的default是10%的thres
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2024-02-24 12:32:17
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简单介绍一下项目背景——很简单，作死去接下老师的活，然后一干就是半个月，一直忙着从零基础到使用Hadoop中的MapReduce来解决一个实际问题，也就是用来计算一个数据量较大的二度朋友关系。上一篇博文是将所有的准备前的环境搭建起来了，接下来就HDFS的一些基本的命令操作，那么这些命令如果是想要使用Hadoop的话，那么你就应当熟练的使用（类似于Linux中的命令，那么使用时稍微参考一下，时间不长
Hadoop Datanode均衡是Hadoop集群管理中的一项挑战，旨在确保集群中的数据分布尽可能平衡，从而提高数据处理效率和存储性能。为解决这一问题，本文将详细记录一些关键步骤，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和工具链集成。
### 协议背景
Hadoop的演变经历了多个阶段。从最初的MapReduce框架到后来的HDFS以及相关组件，数据存储模式不断完善。这些演变使得
理想情况下，在一个集群汇总，我们希望每台机器都发挥自己最大的价值，磁盘的利用率均衡化。 往往因为网络，硬件，程序的原因，导致磁盘利用率出现严重的不均衡现象。 尤其是在DataNode节点出现故障或在现有的集群上新增、删除节点，或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。会出现严重的磁盘利用率不均衡当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题MR程序无法很好地利用本地计算的优势 Map任务可能会分
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2023-11-19 18:13:23
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在处理大数据时，Hadoop作为流行的分布式计算框架，经常会面临数据不均衡的问题。数据不均衡不仅会导致资源浪费，还会增加计算的复杂性，影响整体性能。因此，理解并解决这一问题是至关重要的。
首先，让我重现一下用户的场景：
- 在某公司的数据分析平台中，拥有数百万条数据。
- 由于数据的生成偏差，导致某些节点的数据量远大于其他节点。
- 数据处理任务开始后，发现某些节点负载过重，处理速度骤降。
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最近发现我们的hadoop集群的客户端机器负载经常飙到几百，导致机器反应很慢， 客户反应无法提交job，或者job跑的很慢。针对这种情况通常有几个解决方案，一个是增加客户端机器数量，把他们做到一个pool里面，根据系统负载情况来自动切换不同的客户端机器，也叫负载均衡这个我们已经做到了；一个是找出负载高的根源，因为如此高的负载是很不寻常的表现，通常是因为系统参数不对或者应用程序有bug。现象用per
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2024-07-24 11:52:34
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1.
Hadoop
是如何判断集群内存储是否均衡的？
1） 获取集群平均使用率-各个节点使用率的平均值 例如，A、B、C三台机器的DFS Used%依次为0.1%, 0.01%, 13.1%，则平均使用率为(0.1%+0.01%+13.1%)/3 = 4.
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2023-11-03 07:46:55
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Hadoop入门(十一)——集群崩溃的处理方法（图文详解步骤2021）既然这章讲的是集群崩溃的处理方法，因此我们先把一个集群搞崩溃 接Hadoop入门(十)，上回已经把集群配置好了，并测试可运行。 我们接下来将其搞崩溃当然这次如果是重新打开虚拟机的话，需要重新启动集群 注意：这次就不需要初始化了系列文章传送门这个系列文章传送门:Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装（手动分区）图
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2024-08-02 11:00:50
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Hadoop培训教程：HDFS负载均衡，HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。当新增一个数据块(一个文件的数据被保存在一系列的块中)时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，要考虑到很多因素。其中的一些因素如下：将数据块的一个副本
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2023-07-13 13:32:11
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一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
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2023-12-03 08:56:03
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触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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hadoop默认的复本布局策略 在发起请求的客户端存放一个复本，如果这个客户端在集群以外，那就选择一个不是太忙，存储不是太满的节点来存放，第二个复本放在与第一个复本相同的机架但是不同节点上，第三个放在与第二个和第一个复本不同的机架上，原则是尽量避免在相同的机架上放太多的复本。HDFS数据块分布不均衡的原因 1、异构机器：磁盘容量不一样，可能存在部分datanode磁盘使用率高，而其他较低 2
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2023-10-26 21:33:47
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目录1.DataNode是什么？2.DataNode做什么？3.DataNode怎么做？1.DataNode是什么？Datanode是HDFS文件系统的工作节点，它们根据客户端或者是namenode的调度进行存储和检索数据，并且定期向namenode发送它们所存储的块(block)的列表。2.DataNode做什么？Datanode以存储数据块(Block)的形式保存HDFS文件响应客户端的读写文
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2023-07-24 11:02:18
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从架构角度而言，hadoop HDFS 是一个master/slave架构的系统。 NameNode类似于master的身份，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件meta信息的访问。所谓meta信息，就是指文件存储路径，复制因子，名称等信息以及修改日志等。同时NameNode还通过侦听客户端发送过来的心跳信息，维护整个hadoop Cluster的节点状态。 
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2023-07-23 21:48:31
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# 实现Hadoop Datanode
## 简介
在Hadoop中，Datanode是一个节点，主要负责存储实际的数据块，以及对数据块的读写操作。在一个Hadoop集群中，通常会有多个Datanode节点，它们与一个或多个NameNode节点组合成了Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
### 实现步骤
下面将介绍如何在Kubernetes中实现Hadoop Datanode节点。我们将
原创
2024-05-24 10:17:28
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搞hadoop一段时间了，总的来说一些东西都是零零总总，没有形成一个系统总结一下，在今后的blog中，总结相关内容是将会是接下来的内容。 先从概述来讲一下hadoop hdfs的结构，hdfs由四部分组成，分别是1、Namenode(包括有INode，blockMap，FSNamesystem,FSDirectory等结构)；2、Datanode(Datanode,FS
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2024-01-10 22:15:33
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周围的障碍扫清以后，我们可以开始分析类DataNode。类图如下： publipublic class DataNode extends Configured
implements InterDatanodeProtocol, ClientDatanodeProtocol, FSConsta nts, Runnable 上面给出了DataNode 的继承关系，我们发现，DataNode
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2024-08-02 13:03:55
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在使用 Hadoop HDFS 的过程中，可能会遇到一个棘手的问题：数据磁盘大小不均衡。这意味着某些数据节点的存储空间使用率远高于其他节点，这会导致系统性能下降甚至宕机。解决这个问题需要一系列的步骤，从环境配置到编译、参数调优等，接下来就让我们看看怎么一步步实现吧。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的 Hadoop 环境配置是合理的。这里是一些关键的配置项目，此外附上了一些 Shell
1. hdfs-site.xmldfs.name.dir NameNode 元数据存放位置 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/namedfs.block.size 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户端。 默认值：128Mdfs.data.dir DataNode在本地磁盘存放bloc
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2023-07-14 15:54:38
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所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
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2023-05-24 09:14:49
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