# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
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1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
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2023-09-02 07:46:44
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Kafka 依赖 Zookeeper 来维护集群成员的信息：Kafka 使用 Zookeeper 的临时节点来选举 controllerZookeeper 在 broker 加入集群或退出集群时通知 controllercontroller 负责在 broker 加入或离开集群时进行分区 leader 选举broker 管理每个 broker 都有一个唯一标识符 ID，这个标识符可以在配置文件里指
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2024-09-05 20:28:29
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# Spark Checkpoint 自动清除
在现代大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。Spark 提供了丰富的功能，其中之一是检查点（Checkpoint）。检查点是一种用于保存中间计算结果的机制，特别是在处理需要大量计算或有长时间运行的工作流时显得尤为重要。但是，当数据量巨大时，检查点文件的存储和管理也成为了一个需要关注的问题。在这篇文章中，我们将探讨 Spa
# Hadoop NameNode Checkpoint 科普文章
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算平台，能够处理海量的数据。Hadoop 的核心组件之一是 NameNode，负责管理 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的元数据。为了确保系统的稳定性和高可用性，NameNode 定期进行“checkpoint”操作。本文将对 Hadoop 中的 NameNode checkpoi
原创
2024-08-05 07:23:55
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# 手动Hadoop Checkpoint
## 什么是Hadoop Checkpoint
在Hadoop中，Checkpoint是一种机制，用于找出NameNode（HDFS的主要组件之一）的状态并将其保存到持久存储中。这样做的目的是为了在NameNode故障时能够快速恢复，避免数据丢失和服务中断。
通常情况下，Hadoop会自动定期创建Checkpoint，但有时我们也可以手动触发Che
原创
2024-06-10 03:51:41
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前言 Hadoop早期衍生自Nutch（Java开源的搜索引擎），早期Nutch构建开源的搜索引擎，同样在少数的机器上同时运行计算任务面临着问题，在这个时候Google发布了GFS和Map Reduce论文。人们参考着这两篇论文中所阐述的思想开始重建Nutch的存储和计算模型。一开始尝试在20台机器的计算
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2024-10-12 11:43:19
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Spark学习笔记总结03. Spark cache和checkpoint机制1. RDD cache缓存当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23
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2024-01-03 20:39:29
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# 将 Flink Checkpoint 存入 Hadoop 的步骤指南
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了强大的状态管理能力。而 Checkpoint 是 Flink 保证任务一致性的重要机制。在许多场景下，我们希望将这些 Checkpoint 存储到 Hadoop 的 HDFS 中。本文将详细介绍如何实现这一目标。
## 实现流程概述
| 步骤
原创
2024-09-08 06:19:09
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Checkpoint过程分析：Checkpoint将内存中最新的元数据以文件形式存储到各个备份目录之下，同时清除备份目录下原有的fsimage和edits文件，这样可以定期的对Fsimage和edits文件合并，产生新的fsimage文件，减少NameNode重启时合并时间，又防止了edits的无限制增长。 Checkpoint的功能由Secondary NameNode，Checkpo
一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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前言Flink通过状态快照实现容错处理：Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。Flink 管理的状态存储在 state backend 中。checkpoint 代码/**
* 创建flink环境
*/
val en
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2024-01-01 12:37:07
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Spark_checkpoint机制简介 : 首先明确RDD是一个分布式弹性数据集 , 但是RDD中不存数据 , 只存计算逻辑 数据地址和父RDD血缘关系等在spark计算过程中 , 业务负责 , 计算流程DAG比较长且数据重要不可丢失 , 并且中间RDD需要多次复用或需要在其他模块中调用 , 需要使用spark_RDD的checkpoint机制 , 将中间结果RDD持久化到磁盘 理解RDD.ca
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2024-01-21 08:23:51
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hadoop second namenode异常 Inconsistent checkpoint fields没有访问量情况下，namenode进程：cpu 100% ；内存使用超多；没有错误日志；secondarynamenode报错：java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields.
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原创
2016-03-15 10:06:45
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本文源码基于flink1.14在帮助用户排查任务的时候，经常会发现部分task处理的慢，在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint，来解决这种柱塞问题，所以来看看这个新特性的源码是如何实现的先看下官网的图来总的说下实现原理，再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的，其核
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2023-11-19 13:20:20
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在本文中，我将详细探讨“hadoop清除data”的问题。这一问题在以大数据平台进行数据处理的过程中是相当常见的。随着业务规模的不断扩大，如何高效且安全地清理无用数据，成为了我们需要面对的挑战。
## 背景定位
我的团队负责一个基于Hadoop的大数据分析平台，面对日益增长的数据量，数据清除成为我们关注的重要环节。每当我们的数据量达到一定规模时，我们发现清理无用的数据不仅能够释放存储资源，还能
# 如何在 Hadoop 中清除日志
在大数据时代，Hadoop 是一个广泛使用的分布式存储和处理框架。随着时间的推移，Hadoop 会生成大量的日志文件，这些日志会占用宝贵的存储空间。在本文中，我们将学习如何有效地清除 Hadoop 日志。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定日志文件的存放位置 |
| 2 | 使用命令行
如何清除Hadoop
在某个项目中，团队决定使用Hadoop来处理大规模的数据。然而，随着时间的推移，底层的Hadoop集群出现了多种问题，导致性能下降，维护困难。最终，团队决定执行清除Hadoop的操作，以重建更高效的环境。接下来，我们将详细阐述这一过程，以便他人参考。
### 用户场景还原
以下是我们针对Hadoop环境的清除过程重现的时间线事件：
- **第1周**：决定使用Hado
spark可以使用checkpoint来作为检查点，将rdd的数据写入hdfs文件，也可以利用本地缓存子系统。
当我们使用checkpoint将rdd保存到hdfs文件时，如果任务的临时文件长时间不删除，长此以往，hdfs会出现很多没有用的文件，spark也考虑到了这一点，因此，用了一些取巧的方式来解决这种问题。spark config:spark.cleaner.referenceTrackin
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2023-10-03 20:07:48
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## Flink Checkpoint on OSS with Hadoop Dependency
### Introduction
As an experienced developer, I will guide you on how to implement "Flink checkpoint on OSS with Hadoop dependency". Checkpointing is
原创
2023-08-23 09:03:01
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