一、引言：Hadoop的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，比如集群中添加新的数据节点，节点与节点之间磁盘大小不一样等等。当hdfs出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。二、问题：因业务需要搭建一个新hadoop集群，并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop
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2023-12-20 06:30:41
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快速掌握hadoop和集群安装1、传统数据与大数据的对比2、大数据服务器安装规范3、传统数据与大数据处理方式对比4、大数据5、Hadoop内部组成6、HDFS全称7、HDFS组成部分8、HDFS存储数据的方式9、数据副本存放机制10、什么是名字空间11、NameNode的作用12、DataNode的作用13、HDFS写入数据的流程14、HDFS读取数据的流程15、数据校验16、DataNode节
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2023-12-02 13:45:24
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节点间平衡：BalancerCDH在HDFS中提供了Balancer角色，使我们可以免于用命令行执行start-balancer.sh来手动配置。Cloudera Manager里与Balancer有关的配置项有以下这些。 Balancing Threshold：Balancer平衡的阈值。平衡过程结束后，所有节点的磁盘占用率与集群的平均占用率之差必须小于threshold（按百分比计
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2024-04-02 17:31:50
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安装hive、pig时，需要在/etc/profile添加下面的环境变量export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PIG_HOME=/usr/local/pig
export HIVE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/
export PIG_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoo
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2024-10-12 10:42:41
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# Hadoop数据平衡命令 - 科普文章
## 引言
随着大数据的快速发展，Hadoop作为一种可靠的分布式计算框架备受关注。在Hadoop集群中，数据分布不均匀可能导致性能下降或资源浪费。为了解决这个问题，Hadoop提供了一些数据平衡命令，可以帮助调整数据分布，提高集群的效率。
本文将介绍Hadoop的数据平衡命令，并提供一些示例代码来演示如何使用这些命令。
## Hadoop数据平
原创
2023-09-20 04:15:05
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在大数据时代，Hadoop作为一个强大的分布式计算平台，越来越受到开发者和数据工程师的青睐。在Hadoop集群中，资源的合理分配和使用是保证性能的重要环节。因此，“Hadoop资源平衡命令”显得尤为重要，能有效提高集群的利用率。接下来，我们从环境准备开始，一步步探讨如何执行和优化“hadoop资源平衡命令”。
### 环境准备
首先，确保你的Hadoop环境已正确安装并配置好。这里我们需要安装
Hadoop的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，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。在Hadoop中，包含一个Balancer程序，通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到一个平衡的状
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2024-04-22 09:28:42
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概述DiskBalancer是一个命令行工具，可在DataNode的所有磁盘上均匀分发数据。 此工具对给定的DataNode进行操作，并将块从一个磁盘移动到当前DataNode的另一个磁盘。DiskBalancer通过创建计划并继续在DataNode上执行该计划。 计划是一组陈述，描述了两个磁盘之间应该移动的数据。 计划由多个移动步骤组成。 移动步骤具有源磁盘，目标磁盘和移动的字节数。
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2024-03-06 12:02:55
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Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源，以避免它们之间相互干扰。目前支持两种类型的资源隔离：CPU和内存，对于这两种类型的资源，Yarn使用了不同的资源隔离方案。对于CPU而言，它是一种“弹性”资源，使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡，因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup；对于内
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2023-11-08 10:43:27
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Hadoop HDFS 负载平衡命令是大数据环境中至关重要的命令之一，其旨在通过分配数据块到不同的节点，以达到平衡负载和优化资源使用。本文将深入探讨这一命令的实施过程，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面的详细信息。
## 版本对比
在Hadoop HDFS的多个版本中，负载平衡命令经历了一些重要的特性变化。下表总结了不同版本的主要特性差异：
| 版本
http://blog.oddfoo.net/2011/04/17/mapreduce-partition%E5%88%86%E6%9E%90-2/ Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。2）效率
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2023-11-21 11:16:24
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Hadoop HDFS Balancer Hadoop的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，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。 在Ha
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2024-02-26 20:44:10
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磁盘结构为了方便讨论，我们还是先从最基本的磁盘物理结构说起吧，对于常见的机械磁盘，分磁盘面、磁道、柱面和扇区。（注意本文只讨论机械磁盘，SSD先放一放再说）。
机械硬盘拆开以后，结构如下我们再用一个逻辑图看一下可见有以下概念 ：磁盘面：磁盘是由一叠磁盘面叠加组合构成，每个磁盘面上都会有一个磁头负责读写。磁道(Track)：每个盘面会围绕圆心划分出多个同心圆圈，每个圆圈叫做一个磁道。柱面(Cylin
Hadoop资源平衡是一项重要的任务，它确保Hadoop集群中的资源能够被均匀分配，提升计算效率并降低数据倾斜的问题。以下是解决Hadoop资源平衡问题的详细步骤记录，内容覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
在开始之前，首先我们需要配置好Hadoop的运行环境。以下是环境配置的要点：
1. **操作系统**: CentOS 7
2. **Java
问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨
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2024-02-22 13:12:27
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出现场景集群中添加新的DataNode。集群长时间运行，块分片算法导致节点间数据不均衡。由于历史原因，hadoop集群中的机器的磁盘空间的大小各不相同，而HDFS在进行写入操作时，并没有考虑到这种情况，所以随着数据量的逐渐增加，磁盘较小的datanode机器上的磁盘空间很快将被写满，各数据节点磁盘占用率不同。导致问题MR程序无法很好地利用本地计算的优势。机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁
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2023-09-23 13:14:23
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大数据集群运维ES常见运维命令windows和linux常用命令 文章目录大数据集群运维1：集群扩容均衡1.1：hdfs均衡1.2：kafka均衡1.3：es均衡2：hadoop集群服务角色汇总2.1：hdfs2.2：yarn2,3：zookeeper2.4：hive2.4：hbase3：故障解决实战3.1：hdfs1：HDFS容量使用达到100%2：数据写入报java.io.IOExceptio
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2023-12-24 11:57:50
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拯救数据--fdisk恢复损坏的分区表
今天用qemu试试fdisk能否无损坏合并分区，不成功，不过到是对fdisk分区有了了解
发现可以用fdisk恢复分区表，效果不错，十分有用的功能。分区表是很重要地 ^_^
今天用qemu创建个虚拟硬盘，使用LiveCD尝试fdisk无损坏合并分区，首先用fdisk创建了9个分区，3主
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2024-04-24 22:13:09
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load_balancing load_balancing 说明 load_balancing（Enum8） - 磁盘平衡的策略。支持ROUND_ROBIN（轮询）、 LEAST_
1、datanode之间出现了数据不平衡的现象可以执行hadoop提供的balancer，来进行datanode之间数据balance，默认hdfs的balance带宽是1M/s，这个可以通过参数来进行调整dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec, dfs.balance.bandwidthPerSecHDFS平衡器检测集群中使用过度或者使用不足的DataNode，
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2023-11-09 10:05:51
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