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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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
K8s高可用+负载均衡集群一.K8s高可用+负载均衡集群概述二.K8s高可用+负载均衡集群部署1.pacemaker+haproxy的高可用+负载均衡部署2.k8s高可用集群部署 一.K8s高可用+负载均衡集群概述配置高可用（HA）Kubernetes集群，有以下两种可选的etcd拓扑：集群master节点与etcd节点共存，etcd也运行在控制平面节点上使用外部etcd节点，etcd节点与ma
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2023-12-17 21:42:29
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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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理想情况下，在一个集群汇总，我们希望每台机器都发挥自己最大的价值，磁盘的利用率均衡化。 往往因为网络，硬件，程序的原因，导致磁盘利用率出现严重的不均衡现象。 尤其是在DataNode节点出现故障或在现有的集群上新增、删除节点，或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。会出现严重的磁盘利用率不均衡当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题MR程序无法很好地利用本地计算的优势 Map任务可能会分
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2023-11-19 18:13:23
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在处理大数据时，Hadoop作为流行的分布式计算框架，经常会面临数据不均衡的问题。数据不均衡不仅会导致资源浪费，还会增加计算的复杂性，影响整体性能。因此，理解并解决这一问题是至关重要的。
首先，让我重现一下用户的场景：
- 在某公司的数据分析平台中，拥有数百万条数据。
- 由于数据的生成偏差，导致某些节点的数据量远大于其他节点。
- 数据处理任务开始后，发现某些节点负载过重，处理速度骤降。
-
# 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
1.
Hadoop
是如何判断集群内存储是否均衡的？
1） 获取集群平均使用率-各个节点使用率的平均值 例如，A、B、C三台机器的DFS Used%依次为0.1%, 0.01%, 13.1%，则平均使用率为(0.1%+0.01%+13.1%)/3 = 4.
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2023-11-03 07:46:55
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前些天现场的某台Oracle DB Server的磁盘可用空间每天莫名减少1%，排查过程着实费了不少功夫，特记录下来作为知识和经验的积累。 简要说下现象，现场维护工程师报告某生产系统Oracle DB Server的/卷可用空间每天减少1%，使用量已超过80%触发系统告警。维护工程师经过排查没有发现异常。于是寻求后端工程师支持。 这个问题本来认为并不复杂，既然每天都增长1%，由于/卷的总容量是3.
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2024-07-03 19:35:42
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Hadoop培训教程：HDFS负载均衡，HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。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，一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。当新增一个数据块(一个文件的数据被保存在一系列的块中)时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，要考虑到很多因素。其中的一些因素如下：将数据块的一个副本
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2023-07-13 13:32:11
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类型：安卓软件大小：12.9MB语言：简体中文Word提示内存或磁盘空间不足原因近期很多用户打开Word系统会提示我们内存或磁盘空间不足，其实这并非是我们电脑硬件或者系统的问题，而是Word文档被锁定或者磁盘内存不足所导致的问题，其实我们只需要短短的几步就可以很轻松的解决这种问题，下面我来带给大家Word提示内存或磁盘空间不足的解决方法。解决方法：步骤1：首先，我们先找到出现提示“内存或磁盘空间不
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2024-07-12 16:49:32
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其实很多人都知道hadoop自带一个hadoop balancer的功能,作用于让各个datanode之间的数据平衡.比如说node-A有100GB数据,占用磁盘99%空间;而node-B只有10GB数据占用磁盘10%空间~那么当我们以hdfs身份运行hadoop balance的时候,hadoop将会平衡这两个node之间的数据.至于多少叫做平衡,hadoop的default是10%的thres
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2024-02-24 12:32:17
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Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce 文章目录一、Partition是个什么东西？二、实现自定义Partition的步骤 套路1、自定义类继承Partition，重写getPartition()方法2、指定自定义的Partition3、设置相应的数量的ReduceTask三、分区案例实操1、需求分析2、撸代码 一、Part
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2023-12-11 22:46:56
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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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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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## MySQL 使用 CPU 不均衡的原因及优化方案
在使用 MySQL 数据库时，我们常常会遇到 CPU 不均衡的情况。也就是说，有些 CPU 核心的负载很高，而其他的核心却一直处于空闲状态。这种情况会导致性能瓶颈，并且影响整个系统的稳定性和扩展性。本文将介绍导致 CPU 不均衡的原因，并提供相应的优化方案。
### 1. 原因分析
#### 1.1 查询性能
MySQL 是一个关系型
原创
2023-09-07 23:01:40
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一、Hadoop计数器1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的，不适合处理小数据，有些大数据问题是小数据程序是处理不了的，他是一个高延迟的任务，有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的。下面我们说一下Hadoop计数器，Hadoop计数器就相当于我们的日志，而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态，而计数器也有这方面的作用。那么就研究一下Hadoop自身的计数器。计数器
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2024-09-13 13:26:59
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# Hadoop节点磁盘均衡
在Hadoop集群中，磁盘容量均衡是一个重要的问题。当数据被存储在集群的不同节点上时，往往会出现一些节点的磁盘容量使用率较高，而其他节点的磁盘容量使用率较低的情况。这种不平衡可能导致一些节点过载，而其他节点却处于空闲状态。为了解决这个问题，Hadoop提供了一种节点磁盘均衡的功能，可以自动将数据移动到使用率较低的节点上，以实现磁盘容量的平衡。
## Hadoop节
原创
2023-08-16 04:27:39
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# Hadoop 手动磁盘均衡指南
在大数据环境下，Hadoop 是一个强大的分布式存储和处理框架。在实际使用中，随着数据的不断增长，磁盘可能会出现不均衡的现象，这会影响到读写性能。为了优化性能，我们需要了解如何实现 Hadoop 中的手动磁盘均衡。本文将引导你完成这个过程。
## 实现流程概述
以下是手动磁盘均衡的基本步骤和流程：
| 步骤编号 | 操作
原创
2024-09-10 06:29:30
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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
