# Hadoop数据磁盘分布不均的原因及解决方案
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为一个重要的分布式计算框架，被广泛应用于各类大数据处理场景。然而，许多用户在使用Hadoop时，常常会遇到数据磁盘分布不均的问题。在本文中，我们将深入探讨这一问题的原因，并提供解决方案，同时通过代码示例和图表来帮助读者更好地理解内容。
## Hadoop数据存储架构
Hadoop的核心组件
一、引起磁盘倾斜不均衡的可能原因有哪些 （1）扩容节点，向集群中添加新的数据节点 （2）数据节点之间的磁盘大小不一致二、磁盘倾斜引起的性能问题 （1）MR程序无法很好地利用本地计算的优势 （2）机器之间无法达到更好的网络带宽使用率 （3）机器磁盘无法利用三、解决磁盘倾斜的方案 （1）使用数据均衡工具手动balance 如果是cm，选择“重新平衡”； 如果是手动的hadoop集群，使
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2023-10-16 22:56:58
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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
配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实也就是这些细节会让人摸索半天。Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。这里主要重点说一下集群配置运行的过程。环境7台普通的机器，操作系统都是Linux。内存和CPU就不说了，反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。JDK必须是1.
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2024-06-19 10:34:57
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问题描述 在云服务器ECS Linux系统内创建文件时,出现类似如下空间不足提示:No space left on device …问题原因磁盘分区空间使用率达到百分之百。磁盘分区inode使用率达到百分之百。僵尸文件:已删除文件因句柄被占用未释放导致相应空间未释放。 载点覆盖:在原有文件系统的相应目录下已经存在大量文件。挂载了新磁盘后,导致使用 df 命令能统计到相关空间使用,而使用
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2024-05-31 18:12:59
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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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怎样使用工具更改磁盘簇大小簇是微软操作系统中磁盘文件存储管理的最小单位，也是系统可以识别的最小单位。对于文件而言，占用的簇数量都是整数，也就是不会有两个文件占用一个簇的情况发生。比如，有1024个文件，大小为1字节，这些文件在硬盘上占用的空间不是1K而是1024个簇，如果一个簇为4K，那么就占了4M的空间。系统读入写入文件也以簇为单位的。簇越大，磁盘碎片就越少，硬盘的速度就越快，但是版文件的大小和
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
1.1 HDFS 1）HDFS 同样有block的概念，不过要大得多，默认64M。同样，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块chunk，作为独立的存储单元。2）HDFS中小于一个块大小的文件不会占据一个块的存储空间。 那么为什么HDFS中的块定义那么大呢，主要是为了最小化寻址开销。如果块设置的足够大，定位这个块的时间就会明
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2024-04-25 10:14:58
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ElasticSearch 集群集群1.1 搭建集群1.1.1 整体步骤1.1.2 拷贝副本1.1. 3 修改elasticsearch.yml配置文件1.1.4 执行授权1.1.5 启动三个节点1.2 使用Kibana配置和管理集群1.2.1 集群配置1.2.2 管理集群1.1-集群介绍1.2-ES集群相关概念1.3-kibina管理集群2.1 ElasticSearch集群介绍2.2 Ela
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2024-10-28 10:24:34
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由于博客中有大量代码，通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。本案例来自西区某银行，使用的是19c的gi，11g的db，据现场同事反馈ASM磁盘组datac1 在还有空间的情况下，数据文件无法自动扩展，报错ORA-15041。1、该磁盘组基本情况如下：磁盘组总容量250T，由144块1.7T 的磁盘组成
3个failgroup、high冗余[oracle@rac1 ~]$ oerr o
ASM磁盘组空间不足问题分析案例 某银行19c GI环境中的11g数据库遭遇ASM磁盘组空间异常问题：尽管datac1磁盘组仍有剩余空间，数据文件却无
在Hadoop环境中，有时会出现“hadoop 机器 单节点多磁盘使用率不均”的现象。这通常会影响任务的性能和数据处理的效率，因此了解如何解决这一问题至关重要。
## 背景定位
在数据大规模处理的背景下，Hadoop的分布式存储和计算特性是非常受欢迎的解决方案。尤其在一些特定场景下，如：
- 数据仓库：需要高并发的读写操作。
- 大数据分析：涉及大量的数据处理任务。
我们可以用以下模型来描
一、前言：最近发现公司es集群磁盘分布的很不均匀，有个节点磁盘使用在36%，而另外两台的磁盘使用率在70%。这样带来的后果，随着时间的推移，如果另外两台的磁盘达到一定的阈值后，新创建的索引无法在这两台机器上被正确分配，导致集群出现有索引shard未分配的情况。并且集群状态为yellow。二、问题原因：查询es文档才发现，es自动均衡是按照分片数来分配的，并不是按照磁盘空间使用率来分配的。造成这种问
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2024-03-03 16:05:40
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Ceph OSD 分布不均：解决数据存储的关键问题
在现代大数据时代，数据的处理和存储面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，开源存储系统 Ceph 应运而生。Ceph 作为一种分布式对象存储系统，提供了高可靠、高性能和高可扩展性的解决方案。然而，在使用 Ceph 过程中，一个常见的问题是 OSD（Object Storage Daemon）分布不均衡，这极大地影响了整个系统的性能和运行效率。
原创
2024-02-02 14:10:56
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# Python数据分布不均
## 引言
在进行数据分析和机器学习任务时，我们经常遇到数据分布不均的情况。所谓数据分布不均，即指数据集中不同类别的样本数量差异很大。这种情况会对训练模型的效果产生负面影响，因为模型倾向于偏向于数量较多的类别。为了解决这个问题，我们需要采取一些方法来平衡数据集。
## 数据分布不均的影响
当数据集中的样本数量差异很大时，模型会更容易将样本划分为数量较多的类别，
原创
2024-02-12 08:00:51
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# 如何实现hbase数据分布不均
## 整体流程
以下是实现hbase数据分布不均的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个HBase表 |
| 2 | 向表中插入数据 |
| 3 | 检查数据在HBase中的分布情况 |
| 4 | 调整数据分布 |
## 代码示例
### 步骤1：创建一个HBase表
```markdown
```
```
原创
2024-05-10 04:04:47
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表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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在开源存储系统中，Ceph作为一种基于分布式文件系统的存储解决方案，被广泛应用于云计算环境中。然而，随着数据规模不断增大，一些用户开始发现，Ceph系统中存在着数据分布不均的问题。
数据分布不均会导致一些节点上的数据负载过重，而另一些节点却空闲较多，这样会导致系统性能不稳定，无法充分利用资源，甚至可能引发数据丢失等风险。因此，如何解决Ceph数据分布不均的问题成为了亟待解决的难题。
一种常见的
原创
2024-03-05 09:49:46
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字典就是一种分块查找，也可以叫索引 试想： 给你一本没有索引的字典，里面全部乱序，那么我们不得不用最低级的顺序查找法查找单词，即一页一页地翻，一个一个地对比，费时费力，给你一天时间可能都找不到某一个词…而有了分块这种操作，将首字母相同的单词放在一个集体里，查找起来可以帮助我们快速定位，效率大大提高，这就是分块查找。例子： 如果我们按照这个样子建立起索引表，那么查找过程就非常轻松了。注意：索引查找要
