HDFS中的集中缓存管理
概述用例建筑概念缓存指令缓存池cacheadmin命令行界面缓存指令命令addDirectiveremoveDirectiveremoveDirectiveslistDirectives缓存池命令addPoolmodifyPoolremovePoollistPools救命组态本地图书馆配置属性需要可选的操作系统限制概述HDFS中的集中式缓存管理是一种显式缓存机制，允许用
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2023-09-22 13:03:50
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参数设置
dfs.datanode.max.locked.memory
该参数用于确定每个DataNode给缓存使用的最大内存量。设置这个参数和ulimit -l时，需要注意内存空间还需要一些内存用于做其他事情，比如，DataNode和应用程序JVM堆内存、以及操作系统的页缓存，以及计算框架的任务。所以不要使用太高的内存百分比。 下面是可选参数，可用于调优： dfs.name
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2024-05-27 21:01:29
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HDFS 缓存与缓存块 HDFS缓存用的是缓存块，HDFS缓存块用的是普通的文件块转换而来，也可以转换回去。缓存使用的是DataNode内存作为缓存。 本节以疑问点的形式分析缓存块：物理层面缓存块是怎样的？缓存块的生命周期状态有哪几种？哪些情况会触发缓存块、取消缓存块的操作？CacheBlock UnCacheBlock
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2023-07-14 16:46:47
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基于YARN的配置信息, 参见: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/hadoop入门 - 基础概念HDFS (Hadoop Distributed File System)HDFS是Hadoop框架的子模块, 采用master-slave结构, 一个HDFS Cluster由一个NameNo
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2024-08-01 16:24:12
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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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HDFS集中式缓存管理概观HDFS的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制，它可以将用户指定的HDFS路径进行缓存。NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode进行通信，并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中。HDFS上的集中式缓存管理具有明显的优势： 1. 明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除。当数据集的大小超过了主内存大小（这种情况对于许多HDFS负载都是司空见惯
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2023-09-22 13:09:04
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启用写入后清理缓存dfs.datanode.drop.cache.behind.writes和启用读取后清理缓存dfs.datanode.drop.cache.behind.虽然这个方面内存会自动释放，但是特别是对应大数据这样文件系统，在规划hadoop 节点内存时最好留有一定的内存作为这个方面内存。 读写文件时，Linux内核为了提高读写效率与速度，会将文件在内存中进行缓存，这就是C
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2023-09-01 08:19:04
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refer to :http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-distributedcache-details/DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存工具，它能够自动将指定的文件分发到各个节点上，缓存到本地，供用户程序读取使用。它具有以下几个特点：缓存的文件是只读的，修改这些文件内容没有意义；用户可以调整文件可见范围（
# 如何实现Hadoop 9870缓存数据
## 1. 流程概述
在Hadoop集群中，要实现对9870端口的缓存数据，需要经过以下步骤：
```mermaid
erDiagram
HDFS -- DataNode
DataNode -- NameNode
NameNode -- ResourceManager
ResourceManager -- NodeM
原创
2024-06-25 03:20:42
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# Hadoop 块缓存机制科普
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，广泛用于大规模数据处理。Hadoop 的核心之一是分布式文件系统 HDFS（Hadoop Distributed File System）。在 HDFS 中，数据以块（Block）的形式存储，多个数据块分布在集群中的不同节点上，形成高效的存储架构。为了提高读操作的效率，Hadoop 引入了块缓存机制。
## 块缓存机制
原创
2024-09-26 09:41:29
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# Hadoop 缓存清除项目方案
随着大数据技术的飞速发展，Hadoop 系统在存储和处理海量数据方面扮演着越来越重要的角色。然而，长时间运行的 Hadoop 集群可能会出现缓存数据累积的问题，这些缓存不仅占用内存空间，还可能影响性能。因此，定期清除 Hadoop 缓存是保障集群性能的重要措施。本项目方案旨在提供一种高效的缓存清除方法，确保 Hadoop 系统的流畅运行。
## 项目目标
1.什么是分布式文件系统？管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。2.为什么需要分布式文件系统了？原因很简单，当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候，就有必要对它进行分区（partition）并存储到若干台单独计算机上。3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂因为分布式文件系统架构在网络之上，因此分布式系统引入了网络编程的复杂性，所以分布式文件系
HDFS缓存机制问：请描述HDFS的缓存机制。答：HDFS提供了一个高效的缓存加速机制—— Centralized Cache Management ，它允许用户指定要缓存的HDFS路径。NameNode会和保存着所需Block数据的所有DataNode通信，并指导它们把块数据缓存在堆外内存（off-heap）中进行缓存。DataNode会通过心跳机制向NameNode汇报缓存状态。NameNod
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2023-10-19 22:40:29
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HDFS 中心缓存管理 中心缓存管理器（CacheManager）和缓存块监控服务（CacheReplicationMonitor）适用场景、中心缓存管理的原理、命令使用。1.HDFS 缓存适用场景公共资源文件短期临时的热 数据文件2.HDFS 缓存的结构设计  
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2023-08-25 10:52:45
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HDFS中的集中缓存管理
概述用例建筑概念缓存指令缓存池cacheadmin命令行界面缓存指令命令addDirectiveremoveDirectiveremoveDirectiveslistDirectives缓存池命令addPoolmodifyPoolremovePoollistPools救命组态本地图书馆配置属性需要可选的操作系统限制概述HDFS中的集中式缓存管理是一种显式缓存机制，允许用户
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2023-09-01 08:57:04
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hadoop2.6环境搭建
1,准备环境:虚拟机hadoop01，修改ip地址master (192.168.111.10)
slaves1(192.168.111.11) slave2192.168.111.12)
2,修改主机名字
sudo gedit /etc/hostname(三个主机都要该)
一、安装j
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2023-07-30 12:57:57
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DistributedCache是Hadoop提供的文件缓存工具，它能够自动将指定的文件分发到各个节点上，缓存到本地，供用户程序读取使用。。它具有以下几个特点：缓存的文件是只读的，修改这些文件内容没有意义；用户可以调整文件可见范围（比如只能用户自己使用，所有用户都可以使用等），进而防止重复拷贝现象；按需拷贝，文件是通过HDFS作为共享数据中心分发到各节点的
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2023-08-21 17:09:01
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在经过几天的环境搭建，终于搭建成功，其中对于hadoop的具体设置倒是没有碰到很多问题，反而在hadoop各节点之间的通信遇到了问题，而且还反复了很多遍，光虚拟机就重新安装了4、5次，但是当明白了问题之后才发现这都是无用功，有了问题应该找具体的解决方案，并不是完全的重装，这样不会明白问题是怎么解决的，除了费时费力没有多大的用处，接下来就把搭建的过程详细叙述一下。 环境配置：
计算
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2024-09-19 17:41:16
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Hadoop- Zookeeper-Hbase搭建 1 Hadoop集群搭建1.1免密码设置通过客户端连接到linux集群（2台以上）后分别进行如下操作：ssh-keygen -t rsa 生成密钥对
缺省目录
两次enter
ls -a 可以看到.ssh进入.ssh目录后可以看到id_rsa id_rsa.pub文件
把公钥文件拷贝到另一台机器
--在192.168.160.128操作
# 在Linux中删除Hadoop集群缓存
Hadoop作为一种流行的开源大数据处理框架，为我们提供了强大的存储和计算能力。然而，随着时间的推移，Hadoop集群中的缓存可能会占用大量的存储空间。如果不定期清理这些缓存，可能会影响集群的性能和可靠性。本篇文章将详细探讨如何在Linux环境下删除Hadoop集群的缓存，并提供相关的代码示例。
## 为什么需要删除Hadoop缓存
在Hadoop
