闲来无事，追踪了下linux内核中对nand的坏块管理代码。大致记录一下。 内核中对nand的坏块管理是在nand的驱动中实现的，一般情况下，我们在实现nand控制器的驱动时不用考虑坏块的管理，这些机制已经在nand驱动的通用框架中实现了，我们要做的就是在nand驱动的框架上对接上nand控制器私有的操作与参数就可以了，例如读写函数以及nand控制器支持的ecc布局等。当然，这里主要是分析坏
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2024-02-27 07:49:19
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问题的产生主要是为了解决并行计算和分布式存储问题，因为一台计算机的处理能力有限，所以想着把一个很大的计算任务分成很多小任务，分发给各个机器。这些机器需要共享一个分布式文件系统，才能把结果写入文件。同时，目前的文件，硬盘都非常大，但是访问的带宽却跟不上容量的速度。 这样，就想这把一个大文件拆成很多小文件，分别存储在不同机器上，这样带宽就是所有机器的带宽加和，提高了访问速度。我理解的是这样，可能有误
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2024-01-08 18:39:02
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为什么需要索引（Why is it needed）?当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程
1 HDFS优缺点1.1 HDFS优点海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别数据。高容错性：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展(随着节点数量的增加，集群的存储能力，计算能力随之增加)。大文件存储：HDFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储。1.2 H
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2024-01-30 07:11:03
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hadoop命令fsck命令 查找 / 路径下损坏块和异常块 hdfs fsck -list-corruptfileblocks /删除/user/yantianyu/路径下的异常块 hdfs fsck -delete /user/yantianyu/ 删除成功具体命令介绍： -move: 移动损坏的文件到/lost+found目录下 -delete: 删除损坏的文件 -openforwrite:
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2023-12-14 21:11:36
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损坏的处理eMule 使用各种的方式来确保文件在网络共享及下载没有错误. 万一错误发生, 称为损坏, eMule 有进阶功能以最小的额外重新下载资料量来修正这个损坏.文件哈希值和 ICH - 智慧型损坏处理文件哈希值, 部分哈希值 & 片段哈希值在网络共享的每个文件有一个独一无二的识别值是由 MD4 密码数学运算所建立. 这个值称为文件哈希值并且每个标准的 eD2k 链接都有包含, 例如
「Linux」- 使用badblock命令检查磁盘坏块更新日期：2019年11月17日内容简介本文将介绍如何使用badblock命令检测在磁盘中的坏块。badblock实用程序 badblock 用于检测磁盘中的坏块。它支持以下几种扫描模式：只读模式 - 默认模式，但是精准度是最低的；写入模式 - 有害模式，这是最精准的模式，但是检测时间较久，并且会破坏所有数据；读写模式 - 无害模式，精准度与写
1.1设计前提和目标：
１）硬件错误是常态而不是异常。错误检测并快速自动恢复是HDFS的最核心设计目标
２）流式数据访问。运行在HDFS上的应用主要是以流式读为主，做批量处理；更注重数据访问的高吞吐量。
３）超大规模数据集。HDFS的一般企业级的文件大小可能都在TB级别或者PB级别，支持大文件存储，而且提供整体上高的数据传输带宽，一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件，并且能
Hadoop检测坏块是一个经常遇到的问题，尤其在大数据环境中，出错的块可能会影响整个数据处理流程。因此，了解如何有效地检测和解决这些坏块至关重要。本文将从不同角度为您呈现应对Hadoop坏块的完整指南，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比
在处理Hadoop坏块的问题时，不同版本之间的兼容性及特性是非常重要的。下表展示了Hadoop 2.x与Ha
# Hadoop坏块恢复实现指南
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，由于其高可靠性和高效性，被广泛应用于大数据处理。然而，就像任何分布式系统一样，Hadoop也可能遭受数据块损坏的问题。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Hadoop来恢复坏块。
## 流程概述
下面的表格展示了整个“Hadoop坏块恢复”流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2023-09-05 12:27:15
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副本和块大小设置块大小的默认值:128M,dfs.blocksize
块大小最小值默认值:1 Mdfs.namenode.fs-limits.min-block-size
块大小最小值约束：必须是512整倍数。hdfs写入过程DFSPacket:chunk(原生数据512 + 校验和4)
最多的126chunk数量。
//设置多少字节进行一次校验。
io.bytes.per.checksum=
## Hadoop删除坏块
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，块是文件的基本存储单位。当数据块损坏或丢失时，会造成数据丢失或读取失败。因此，对于Hadoop集群中的坏块，需要及时删除以确保数据的完整性和可靠性。本文将介绍如何在Hadoop中删除坏块，并提供相应的代码示例。
### 检测坏块
在Hadoop中，可以通过fsck命令来检测坏块。fsck命令会扫描整个HDFS文件系统，检
原创
2024-05-03 07:47:49
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目前来看，导致hdfs一直处于safemode模式最直接的原因是已成功复制的块的比例没有达到默认值，块的损坏也会造成一直处于安全模式。1)文件系统中有损坏的文件，使用fsck命令来查看 hadoop fsck / 以上是查看hdfs的根目录下的所有文件健康状况，如果有损坏的文件，就会提示： The filesystem under path '/' is CORRUPT(损坏) 接下来就是
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2024-03-26 17:57:56
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前言本文档是针对Memcached使用及常见问题的说明。 一．获取1. MemCached官网：http://www.memcached.org下载：http://memcached.org/latest &nb
# Hadoop查看坏块的实用指南
Hadoop是一种广泛使用的分布式计算框架，通常用于处理大规模的数据集。在Hadoop中，数据通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）进行存储与管理。由于HDFS是分布式的，可能会发生存储节点故障或数据损坏，导致“坏块”的出现。本文将详细介绍如何在Hadoop中查看坏块，并提供相应的代码示例。
## 什么是坏块？
在HDFS中，文件被拆分成多个块（blo
原创
2024-08-16 05:29:50
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# Hadoop中的损坏块及其处理
Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架，特别适合处理大数据。尽管它强大而灵活，但在大规模数据存储和处理过程中，数据损坏是一个常见问题。在Hadoop中，数据被切分成块（Block），这些块可能会因为多种原因导致损坏。本文将探讨损坏块的概念、原因以及Hadoop如何处理这些损坏块，同时提供代码示例。
## 什么是Hadoop中的损坏块？
在Hadoop中
【代码】hadoop集群坏块处理。
原创
2023-12-28 09:50:45
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查看文件目录的健康信息
执行如下的命令：
hdfs fsck /user/hadoop-twq/cmd
可以查看
/user/hadoop-twq/cmd
目录的健康信息：
其中有一个比较重要的信息，就是Corrupt blocks，表示损坏的数据块的数量
查看文件中损坏的块 (-list-corruptfileblocks)
[hadoop-twq@master ~]$
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2023-07-24 23:12:31
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1 关于 Warning: $HADOOP_HOME is deprecated. 老是提示这个警告： Warning: $HADOOP_HOME is deprecated. 经查hadoop-1.0.0/bin/hadoop脚本和"hadoop-config.sh"脚本，发现脚本中对HADOOP_HOME的环境变量设置做了判断，笔者的环境根本不需要设置HADOOP_HOME环境变量。
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2024-02-23 11:19:47
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HDFS的数据块 磁盘数据块是磁盘进行数据读/写的最小单位，一般是512字节, 而HDFS中也有数据块，默认为64MB。所以HDFS上的大文件被分为许多个chunk.而HDFS上的小文件（小于64MB)的文件不会占据整个块的空间。 HDFS数据块设置大的原因是减少寻址开销，数据备份也是以块为单位的。 用Hadoop fsck / -files -blocks 命令可以检查HDFS根目录(/)下所
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2023-09-15 11:22:22
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