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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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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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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在这里我给大家继续分享一些关于hdfs分布式文件的经验哈，其中包括一些hdfs的基本的shell命令的操作，再加上hdfs java程序设计。在前面我已经写了关于如何去搭建hadoop这样一个大数据平台，还没搭好环境的童鞋可以转到我写的这篇文章hadoop在ubuntu的安装，接下来就开始我们本次的经验分享啦。hdfs的shell命令操作hdfs的格式化与启动首次使用hdfs时，需要使用forma
1.集群执行balancer命令，依旧不平衡的原因是什么？该如何解决？2.尽量不在NameNode上执行start-balancer.sh的原因是什么？ 集群平衡介绍
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
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2024-06-11 01:29:43
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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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一、背景在Hadoop集群整个生命周期里，由于调整参数、Patch、升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启，不论采用何种架构，重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险，所以优化NameNode重启非常关键。本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计（如图1所示），通过梳理NameNode重启流程，并在此基础上，阐述对NameNode重启优化实践。图1 HDFS
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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原因:CDH
HDFS集群机器上有很多块存储盘,磁盘存储空间是一样的,数据写入不均。从 CDH 5.8.2 开始，Cloudera Manager提供了一个全面的存储容量管理解决方案，可以跨节点
(Balancer)、存储类型(Mover)和单个DataNode中的磁盘(磁盘平衡器)。启用磁盘平衡器在HDFS配置中搜索safety valve，在HDFS服务高级配置代码段（安全阀）创建
原创
2024-05-29 09:24:11
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作者 | Ang Zhang ， Wei Yan
编译 | 李瑞丰
编辑 | Emily Chen
三年前，Uber 采用 Hadoop 作为大数据分析系统中海量存储（HDFS）和并行计算（YARN）的底层架构方案。随着业务的发展，Uber 不断对这套系统的稳定性、可用性以及用户体验进行了持续的改善。Uber 使用 Hadoop 的场景有很多，包
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
fsutil fsinfo ntfsinfo F:
文件大小与占用空间大小不同的原因
1."文件大小”与“所占空间”的差别 为了便于大家理解，我们先来看两个例子：例1：找到D盘上的Ersave2.dat文件，用鼠标右键单击该文件，选择“属性”，即可打开对话框，我们可以看到，Ersave2.dat的实际大小为655,628 Byte(字节)，但它所占用的空间却为688,128 Byte，
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
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2024-08-21 15:59:02
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参考文档：
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/admin_hdfs_balancer.html CDH官网文档
1.快速入门
当前存储集群的DN的空间占用率很不均衡，最大的使用率接近100%，最小的使用率不到35%。
目录HDFS分布式文件系统1.HDFS的演变2.HDFS的基本概念a、NameNode（名称节点/主节点）b、DataNode（数据节点）c、Block（数据块）d、Rack（机架）e、Metadata（元数据）3.HDFS的特点优点缺点4.HDFS的Shell的操作 a、ls（查看）b、mkdir（创建）c 、put（复制）5.案例Shell采集数据到HDFSHDFS分布式文件系统1.
在 HDFS 中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的
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2024-06-16 17:42:11
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阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。摘要：当HDFS集群出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡时，会导致MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率等问题。因此管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。作者：阅识风云HDF
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2024-04-10 21:22:32
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大数据生态圈学习--HDFS分布式文件系统HDFS介绍HDFS的命令行使用hadoop的基准测试HDFS架构NameNode元数据管理HDFS文件的读写过程HDFS java api操作 HDFS介绍HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 可以存储海量
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2024-05-05 14:51:56
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1. HDFS产出的背景及定义1.1 HDFS产生的背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，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，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。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS的定义 HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储
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2024-03-16 11:56:28
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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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