1.HDFS副本存放机制在HDFS中，一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认情况下，每个数据块都会有3个副本。每个副本都会被存放在不同的机器上，而且每一个副本都有自己唯一的编号。 NameNode节点选择一个DataNode节点去存储block副本的过程就叫做副本存放，这个过程的策略其实就是在可靠性和读写带宽间的权衡。《Hadoop权威指南》中副本存放的默认方式：第一个副本会随机选择，但是不会选
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2023-08-20 09:03:49
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# 如何处理 MySQL 中数量过多的 NOT IN 条件
在数据库开发中，使用 SQL 查询时，`NOT IN` 子句常常被用来从结果集中排除特定的值。然而，当 `NOT IN` 后面的值数量过多时，它可能会影响查询的性能。为了帮助你更好地理解如何处理这个问题，我将通过一个完整的流程和示例代码来指导你。下面是整个过程的简要概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
hadoop2.0采用副本冗余(一般是3副本)策略而hadoop3.0引入了纠删码技术，现在就来分析两者的差别。 hadoop1.0和hadoop2.0采用的是副本冗余策略存储文件，其中写(上传)流程如下： 1、客户端client调用create函数创建文件；2、DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件；3、元数据节点首先确定文件是否
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2023-09-01 08:29:48
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首先 dfs.replication这个参数是个client参数，即node level参数。需要在每台datanode上设置。其实默认为3个副本已经够用了，设置太多也没什么用。一个文件，上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数，对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M
1、分布式文件系统(HDFS)的引入：数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。容
客户端的理解hdfs的客户端有多种形式：1、网页形式2、命令行形式3、客户端在哪里运行，没有约束，只要运行客户端的机器能够跟hdfs集群联网 文件的切块大小和存储的副本数量，都是由客户端决定！所谓的由客户端决定，是通过配置参数来定的hdfs的客户端会读以下两个参数，来决定切块大小、副本数量：切块大小的参数： dfs.blocksize副本数量的参数： dfs.replication&nb
块1.块 block一般默认为128m，在hdfs-site.xml里可设置。 2.dfs.blocksize 134217728 128M 规格 3.在集群下副本dfs.replication 为3 通俗说明： 一缸水 260ml 瓶子 128ml规格 需要多少瓶子能装满 260 / 128 =2…4ml p1 128ml 装满 p1 p1 蓝色 p2 128ml 装满 p2 p2 黄色 p3
## HBase Region数量过多的优化
在使用HBase过程中，有时会遇到Region数量过多的情况。Region数量过多可能会导致性能下降，因此需要进行优化。本文将介绍一些优化方法，并提供相应的代码示例。
### 什么是Region？
在HBase中，数据是以Region的方式进行存储和管理的。Region是数据的逻辑划分单元，每个表都会被划分成多个Region，这些Region会被
如何在尽可能少的成本下，保证数据安全，或在数据丢失后实现快速恢复？这的确是个不小的挑战。在Azure和Facebook中都使用了Erasure Code，这是一种替代Hadoop三副本和传统Reed Solomon Code的高效算法。
【CSDN报道】来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成了论文《 XORing Elephants: Novel Erasure
Ceph副本数量对于数据存储和冗余备份是一个关键的因素。Ceph是一个开源的、高度可扩展的分布式存储系统，它采用了分布式复制方式来提供高可靠性和高性能的数据存储。副本数量决定了数据的冗余程度，以及系统的可用性和性能。在本文中，我们将探讨Ceph副本数量对系统性能和可用性的影响。
Ceph是一个基于对象存储的分布式存储系统，它将数据划分为对象，并在集群中的多个节点上进行复制。每个对象都有一个唯一的
hadoop全分布式环境搭建
本文主要介绍基本的hadoop的搭建过程。首先说下我的环境准备。我的笔记本使用的是Windows10专业版，装的虚拟机软件为VMware WorkStation Pro，虚拟机使用的系统为centos7。hadoop安装需要的软件有hadoop-2.6.0，jdk-1.8.0。软件版本可不同，请网友们自行百度下载。整体规划1.本次集群搭建共需
副本（Replica)，一个分区对应多个副本，那么一个topic有不同的分区，不同的多个副本。假如我们有3个副本，这就有1个leader,2个follower。leader负责写入，follower负责读取，同时它从leader处拉取消息保存到自己的log中。
一般情况下，我们认为一个分区的多个副本分布在不同的bro
1、简介 对于数据库而言，都脱离不了对数据的增删改查，本文将从对索引创建、删除、修改配置等和对索引中doc数据进行增删改查操作。使用kibana的dev tools进行操作测试。2、Elasticsearch中相关名词解释名词说明index（索引）相当于是数据库mapping（映射）相当于数据库中表结构：字段名称、类型等doc（行数据）相当于数
一、参数设置备份
数量和切块大小都是可以配置
的，默认是备份3，切块大小默认128M 文件
的切块大小和存储
的副本数量，都是由客户端决定！ 所谓
的由客户端决定，是通过客户端机器上面的配置参数来定
的客户端会读以下两个参数，来决定切块大小、
副本数量： 切块大小
的参数：
副本数量的参数： 因此我们只需要在客户端
的机器上面hdfs-site.xml中进行配置：<property>
<
1、副本剖析副本(Replica)是分布式系统中常见的概念之一，指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中，为了对外提供可用的服务，我们往往会对数据和服务进行副本处理。
数据副本是指在不同的节点上持久化同一份数据，当某一个节点上存储的数据丢失时，可以从副本上读取该数据，这是解决分布式系统数据丢失问题最有效的手段。服务副本是指多个节点提供同样的服务，每个节点都有能力接收来自
>hdfs 动态扩容：HDFS 中存储的文本副本大小：默认是128M参数：dfs.blocksize 默认128M 每一个副本大小，这是客户端的行为，传一个副本或者获取一个副本，值获取配置大小的副本，也就是存储的大小都是由客户端决定的。def.replication 默认副本数量3个，也是由客户端决定，元数据存储目录:dfs.namenode.name.dirfile://${hadoop.
一、背景由于以前没有细看hadoop提供的测试工具，只是在关注hadoop本身的内容，所以很多的性能测试都忽略了。最近花了一周的时间准备做个性能测试，但是都是采用自己的方法得出的抽象值。今天看淘宝的博客，提到hadoop自带的测试工具，遂试了一把，记录一下，供以后参考。二、使用我做基准测试主要是用了hadoop-0.20.2-test.jar这个工具jar包。主要是做了I/O的测试。在网上也找了一
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2023-07-24 11:06:50
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1.主题管理kafka-topics.sh工具脚本用于对主题操作，如创建、删除、修改、分区数、副本数及主题级别的配置。1.1创建名为kafka-test主题，有2个副本，3个分区[hadoop@h201 kafka_2.12-0.10.2.1]$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h201:2181,h202:2181,h203:2181 --rep
Ceph是一种开源的分布式存储系统，能够为企业提供高可靠性和高性能的存储解决方案。它以其良好的可扩展性和灵活性而闻名，能够轻松应对大规模数据的存储和处理需求。然而，对于某些应用场景而言，Ceph默认的副本数量可能会过高，导致存储资源的浪费。本文将介绍如何通过减少Ceph的副本数量来节约存储资源。
首先，我们需要了解Ceph中副本数量的作用以及默认的设置。Ceph通过将数据划分为对象并在集群中进行
### mongodb副本集的设置流程
为了实现mongodb副本数量设置，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|:---:|:---|
| 1 | 启动MongoDB实例并配置副本集 |
| 2 | 初始化副本集 |
| 3 | 添加其他副本集成员 |
| 4 | 检查副本集状态 |
| 5 | 配置副本集选举 |
| 6 | 验证副本集设置 |
接下来，我们将一步步介绍
