1.Hadoop1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3、广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈1.1三大发行版本 Apache 最原始的版本，对于入门学习最好 Cloudera 在大型互联网企业中用的比较多 Hortonworks 文档较好1.2Hadoop的优势（4高） 1
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2024-03-17 14:30:48
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使用hadoop3.1.5，centOS 7，以及jdk8作为实验环境。完成hadoop，三个模块，安装，调试，以及简单实验。此文章最后将分析一段日志里面的单词的出现个数，作为实验的最终目的。1.hdfs(Hadoop Distributed File System)（其实就是一个文件系统，理解成存放数据的大硬盘）2.yarn(Yet Another Resource Negotiator)(一个
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2024-10-12 13:11:41
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Hadoop 3.0 EC技术EC的设计目标Hadoop默认的3副本方案需要额外的200%的存储空间、和网络IO开销而一些较低I/O的warn和cold数据，副本数据的访问是比较少的（hot数据副本会被用于计算）EC可以提供同级别的容错能力，存储空间要少得多（官方宣传不到50%），使用了EC，副本始终为1EC背景EC在RAID应用EC在RAID也有应用，RAID通过EC将文件划分为更小的单位，例如
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2024-04-26 11:48:43
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# 实现"Hadoop hdfs 3副本 总容量"的步骤及代码示例
## 一、整体流程
下面是实现"Hadoop hdfs 3副本 总容量"的整体流程：
```mermaid
pie
title Hadoop hdfs 3副本 总容量实现流程
"步骤1" : 了解Hadoop hdfs存储原理
"步骤2" : 配置Hadoop hdfs副本数
"步骤3" :
原创
2024-05-23 03:17:48
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我们的HDFS集群中有11个DataNode，初始时每台机器仅上了一块2.4T大的SAS盘/dev/sda，数据分区1.8T。上线运行4个月，集群存储总使用量超过了70%，无法满足日益增长的存储需求，需要改进。 之前我们的HDFS一直采用默认的块副本数3。现在来看，有两个节点同时出现问题的概率非常小，可以降低为2，释放一些空间。 另外，加盘也是十分有必要的。HDFS自带冗余机制，所以数据盘都不用做
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2023-10-13 23:37:15
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多副本 传统的硬盘级RAID模式将数据存放于单节点内的不同硬盘，当整节点发生故障时，无法有效恢复数据。存储系统将数据在节点间进行多副本构建，有效避免数据丢失。多副本是通过将相同的数据在不同的节点上存储多份来实现数据保护的一种技术，支持三副本和两副本，推荐三副本。三副本的空间利用率为33.3%，两副本的空间利用率50%。服务器级安全：将多副本存储于不同的节点中，故障2个（三副本）或1个（两副本）节点
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2023-07-09 12:00:46
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OpenStack 3副本是一个高度可靠的云计算平台，支持高可用性和灾难恢复。在这一篇博文中，我将详细记录“OpenStack 3副本”问题的解决过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。通过这些内容获得的洞见和实践经验，将帮助你更好地理解OpenStack 3副本的运作以及如何优化其效能。
### 版本对比
首先，我们来看看不同版本的OpenStack之间的特性
本文来学习一下HDFS中的块状态和副本状态。 参考资料：《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》--徐鹏HDFS是个分布式存储系统，分布式系统都会遇到各种各样的节点故障问题。试想一下，有个client向hdfs中写数据，这个写数据的过程中会存在各种各样的问题，比如已经建立好的pipeline中有一个datanode挂掉了，那此时向每个datanode写入的数据块长度可能不一致，就需要进行pipe
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2024-02-14 10:01:14
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1：按照上篇博客写的，将各个进程都启动起来：集群规划：主机名 IP 安装的软件 &
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2024-04-25 21:42:30
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第1章 HDFS概述HDFS的优缺点优点：高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。适合处理大数据数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。缺点：不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。无法高效的对大量小文
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2024-02-23 12:33:40
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之前一直使用hdfs的命令进行hdfs操作，比如：hdfs dfs -ls /user/spark/
hdfs dfs -get /user/spark/a.txt /home/spark/a.txt #从HDFS获取数据到本地
hdfs dfs -put -f /home/spark/a.txt /user/spark/a.txt #从本地覆盖式上传
hdfs dfs -mkdir -p /us
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2023-09-08 17:27:46
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Erasure coding纠删码技术简称EC，是一种数据保护技术。最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复，是一种编码容错技术。他通过在原始数据中加入新的校验数据，使得各个部分的数据产生关联性。在一定范围的数据出错情况下，通过纠删码技术都可以进行恢复。副本策略和纠删码是存储领域常见的两种数据冗余技术。相比于副本策略，纠删码具有更高的磁盘利用率多副本策略即将数据存储多个副本（一般是三副本，比如HDF
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2024-04-28 19:16:34
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大数据组件 HDFS 即 GFS 开源实现，用于存储非结构化数据 。上层还有 HBase（Big Table）用于存储结构化数据。再上层就是 MapReduce 计算框架。GFS 这是这门课里有关如何构建大型存储系统的众多案例学习的第一篇。GFS论文也涉及到很多本课程常出现的话题，例如并行性能、容错、复制和一致性。GFS论文笔记背景为什么构建分布式存储系统如此困难？需要大量机器并行来获得高性能 →
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2024-03-25 21:36:03
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复制数据的存储管理是一项吸引人的技术，它能通过消除重复数据来降低企业的存储成本。尽管有很多好处，但它也有缺点。复制数据管理的工作原理是将多个数据副本合并为一个主副本，并可根据需要进行虚拟化或按需使用。因此，该单一的数据副本可能会被多个部门同时使用。例如，过去开发和测试环境分别拥有一套数据库专用副本，用于各自的测试目的，现在所有团队成员共享一套生产数据库的虚拟化副本。这种方法消除了对多个数据库副本的
Hadoop的组成HDFS 架构概述Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的
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2024-03-05 08:17:19
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# Hadoop 3副本验证教程
## 简介
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，副本是文件的多个复制。副本的存在可以提供冗余和容错能力，从而保证数据的高可用性和可靠性。在Hadoop 3中，你可以通过验证HDFS中的副本数量来确定是否成功地配置了3副本。
本教程将帮助你了解如何实现Hadoop 3副本验证，并提供相应的代码示例和步骤说明。
## 整体流程
下面是实现Hadoop 3
原创
2023-11-30 09:54:35
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一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
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2024-08-02 14:30:53
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搭建mongodb副本集一. 什么是副本集副本集（Replica Set）是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。通过维护冗余的数据库副本，能够实现数据的异地备份，读写分离和自动故障转移。 早
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2024-01-03 12:07:36
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# Hive集群数据副本的概述及应用
在大数据处理的环境中，数据的安全性和可用性至关重要。为了实现这些目标，Hive集群通常会实施数据副本策略。本文将探讨Hive的数据副本管理，包括一个简单的代码示例和一些重要的概念。
## 数据副本的概念
在分布式存储中，数据副本指的是将同一数据存储在多个节点上。Hive集群默认采用三副本策略，即每份数据在三个不同的节点上存储。这种做法旨在提高数据的可靠性
第一部分谷歌翻译版；下边有英语版 Apache Hadoop的安全性是在2009年左右设计和实施的，此后一直保持稳定。但是，由于缺少有关此领域的文档，因此出现问题时很难理解或调试。设计了委托令牌，并将其作为身份验证方法在Hadoop生态系统中广泛使用。这篇博客文章介绍了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop密钥管理服务器（KMS）上下文中的Hadoop委托令牌的
