一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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Checkpoint过程分析：Checkpoint将内存中最新的元数据以文件形式存储到各个备份目录之下，同时清除备份目录下原有的fsimage和edits文件，这样可以定期的对Fsimage和edits文件合并，产生新的fsimage文件，减少NameNode重启时合并时间，又防止了edits的无限制增长。 Checkpoint的功能由Secondary NameNode，Checkpo
# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
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# Hadoop NameNode Checkpoint 科普文章
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算平台，能够处理海量的数据。Hadoop 的核心组件之一是 NameNode，负责管理 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的元数据。为了确保系统的稳定性和高可用性，NameNode 定期进行“checkpoint”操作。本文将对 Hadoop 中的 NameNode checkpoi
原创
2024-08-05 07:23:55
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前言 Hadoop早期衍生自Nutch（Java开源的搜索引擎），早期Nutch构建开源的搜索引擎，同样在少数的机器上同时运行计算任务面临着问题，在这个时候Google发布了GFS和Map Reduce论文。人们参考着这两篇论文中所阐述的思想开始重建Nutch的存储和计算模型。一开始尝试在20台机器的计算
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2024-10-12 11:43:19
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# 手动Hadoop Checkpoint
## 什么是Hadoop Checkpoint
在Hadoop中，Checkpoint是一种机制，用于找出NameNode（HDFS的主要组件之一）的状态并将其保存到持久存储中。这样做的目的是为了在NameNode故障时能够快速恢复，避免数据丢失和服务中断。
通常情况下，Hadoop会自动定期创建Checkpoint，但有时我们也可以手动触发Che
原创
2024-06-10 03:51:41
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一、写操作 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 2）namenode返回是否可以上传。 3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。 4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。 5）客户端通过FSDataOut
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2021-04-29 14:13:23
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一 Spark中Checkpoint是什么假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源
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2023-08-17 16:44:12
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一、概述Checkpoint是什么？ Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1~5个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化。如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！
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2023-11-10 10:46:14
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Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
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2024-06-06 19:19:01
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sparkstreaming关于偏移量的管理在 Direct DStream初始化的时候，需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让Direct DStream从指定位置读取数据。
offsets就是步骤4中所保存的offsets位置读取并处理消息处理完之后存储结果数据
用虚线圈存储和提交offset只是简单强调用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求
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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本文源码基于flink1.14在帮助用户排查任务的时候，经常会发现部分task处理的慢，在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint，来解决这种柱塞问题，所以来看看这个新特性的源码是如何实现的先看下官网的图来总的说下实现原理，再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的，其核
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2023-11-19 13:20:20
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# 将 Flink Checkpoint 存入 Hadoop 的步骤指南
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了强大的状态管理能力。而 Checkpoint 是 Flink 保证任务一致性的重要机制。在许多场景下，我们希望将这些 Checkpoint 存储到 Hadoop 的 HDFS 中。本文将详细介绍如何实现这一目标。
## 实现流程概述
| 步骤
原创
2024-09-08 06:19:09
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前言Flink通过状态快照实现容错处理：Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。Flink 管理的状态存储在 state backend 中。checkpoint 代码/**
* 创建flink环境
*/
val en
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2024-01-01 12:37:07
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Checkpoint 定义抛开官方定义从我们对数据库系统理解来看，修改数据一般是在缓存进行修改，数据库会有专用后台 Backend 进程负责定时将脏块刷入磁盘，进行一个持久化。PG 的 Checkpoint 也是类似，官方文档对 Checkpoint 的定义，首先 Checkpoint 是一个顺序的事物记录点，同 Checkpoint 这个时间之前所有的 heap，以及索引文件修改都被认为是有效的
原创
2022-01-28 14:40:16
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本文以KafkaDirectDStream方式为例说明Spark-Streaming checkpoint的原理 JobGenrerator.generateJobs负责Streaming Job的产生，产生并且提交执行Job之后，会发送DoCheckpoint事件，源码如下：从上面代码可知道，每次产生Streaming Job都会触发Checkpoint的执行 Jo
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2022-01-04 15:49:06
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Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spark应用，
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2023-10-14 16:38:01
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由于Flink亦是内存计算，所以要有一套完善的数据存储机制。Flink利用CheckPoint机制数据持久化，以便于出现异常，应用挂掉时，做数据恢复。所谓CheckPoint（可以理解为CheckPoint是把State数据持久化存储了）则表示了一个FlinkJob在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Task/Operator的状态。一、CheckPoint的原理Flink中基于异步轻量
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2023-11-20 15:37:29
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hadoop second namenode异常 Inconsistent checkpoint fields没有访问量情况下，namenode进程：cpu 100% ；内存使用超多；没有错误日志；secondarynamenode报错：java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields.
LV =&nbs
原创
2016-03-15 10:06:45
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