date: 2020-10-09 17:45:00
updated: 2020-10-10 17:45:00Distcp 跨集群同步1. 使用方法及原理hadoop distcp srcPath tarPath
会把srcPath和tarPath下的所有目录、文件信息放入到 _distcp_src_files 和 _distcp_dst_files 两个临时文件中，具体文件内容的拷贝工作交给多个m
基本信息 磁盘的使用方式可以分为两类：一类是“基本磁盘”。基本磁盘非常常见，我们平时使用的磁盘类型基本上都是“基本磁盘”。“基本磁盘”受26个英文字母的限制，也就是说磁盘的盘符只能是26个英文字母中的一个。因为A、B已经被软驱占用，实际上磁盘可用的盘符只有C～Z 24个。另外，在“基本磁盘”上只能建立四个主分区（注意是主分区，而不是扩展分区）；另一种磁盘类型是“动态磁盘”。“动态磁盘”不
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2024-09-26 18:39:33
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# 如何使用Hadoop distcp 进行数据传输
## 概述
Hadoop distcp 是一个用于在 Hadoop 集群之间进行数据复制和传输的工具。它可以将数据从一个文件系统或集群复制到另一个文件系统或集群，同时保留文件属性和目录结构。在本文中，我将向你展示如何使用 Hadoop distcp 进行数据传输。
## 步骤
下面是使用 Hadoop distcp 进行数据传输的步骤：
原创
2023-07-14 16:22:36
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目录 一、资源相关参数二、容错相关参数(MapReduce性能优化)一、资源相关参数1、以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）如：表1配置参数参数说明mapreduce.map.memory.mb一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。mapreduc
在执行Reduce Shuffle的过程中，偶尔会遇到Shuffle Error，但是重启任务之后，Shuffle Error会消失，当然这只是在某些特定情况下才会报出来的错误。虽然在每次执行很短的时间报出这个错误，但是如果单个Reducer的错误数量超出maxAttempt，就会导致整个任务失败。 Error: org.apache.hadoop.m
防坑留言： 不但要能简单写出伪分布式，还要对其配置文件为什么这么写有一定理解才容易找出bug，分析原因，解决问题其实详细api官网是提供的，我这里简单介绍一下我用的HDFS结构NameNode:名字节点 1、 整个文件系统的管理节点。文件系统的文件目录树。
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2024-04-18 09:38:20
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目录1 HDFS的概述1.1 HDFS的概念1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 HDFS的架构1.4 block文件块的大小2 HDFS的shell客户端操作3 HDFS的java客户端操作3.1 HDFS客户端操作4 HDFS的数据流4.1 HDFS写数据流程4.2 HDFS读数据流程5 NameNode和Second NameNode的工作机制5.
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2024-02-25 07:52:39
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DataXceiverServer是Hadoop分布式文件系统HDFS的从节点--数据节点DataNode上的一个后台工作线程，它类似于一个小型的服务器，被用来接收数据读写请求，并为每个请求创建一个工作线程以进行请求的响应。那么，有以下几个问题： 1、DataXceiverServer是什么？  
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2024-08-23 13:32:08
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Hadoop可以处理不同数据格式（数据源）的数据，从文本文件到（非）关系型数据库，这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计，InputFormat层次结构图如下： InputFormat（org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat）被设计为一个抽象类，代码如下： public abstract clas
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2024-04-08 11:42:42
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四、hdfs的安全模式安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。如果HDFS出于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，因此达到最小
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2024-06-11 10:38:36
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分块：Block HDFS存储系统中，引入了文件系统的分块概念（block），块是存储的最小单位，HDFS定义其大小为64MB。与单磁盘文件系统相似，存储在 HDFS上的文件均存储为多个块，不同的是，如果某文件大小没有到达64MB，该文件也不会占据整个块空间。在分布式的HDFS集群上，Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上。 把File划分成Block，这个是物理上真真实实的进
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2024-05-02 22:41:42
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目录HDFS概述1.HDFS产出背景及定义2.HDFS优缺点HDFS优点HDFS缺点3. HDFS组成架构NameNode (nn)DataNodeClientSecondary NameNode4. HDFS文件块大小(面试) HDFS/Yarn/MapReduce概述==>HDFS概述1.HDFS产出背景及定义1). HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有数据的情
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2024-03-26 06:59:25
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HDFS 特性：
1、海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别数据。 2、高容错性：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展(随着节点数量的增加，集群的存储能力，计算能力随 之增加)。 3、大文件存储：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储。
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2024-05-06 15:13:37
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HDFS适合什么读写？A A.一次写多次读,大容量和流式数据 B.多次写一次读 C.随机读和随机写 D.顺序写和随机读 E.随机读写、大量小文件、低延迟读取HDFS支持的文件访问方式？ B A.读、写和更新 B.读、写和追加 C.读、写、追加和更新 HDFS的Namenode主要功能有哪些？ABC A、维护管理HDFS集群中文件系统的名字空间(元数据信息) B、确定指定的文
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2024-05-08 21:32:45
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Hadoop1. Hadoop 介绍The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable,
distributed computing.
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distribu
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2024-08-08 11:45:00
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hadoop_hdfs07-hdfsHA集群配置&ZK集群配置&yarnHA配置注:笔记.(一) 集群规划Hadoop102Hadoop03Hadoop04ZKZKZKJournaleNodeJournaleNodeJournaleNodeNameNodeNameNodeDataNodeDataNodeDataNodeResourceManagerResourceManagerNo
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2024-02-15 21:35:32
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HDFS Federation是Hadoop-0.23.0中为解决HDFS单点故障而提出的namenode水平扩展方案。该方案允许HDFS创建多个namespace以提高集群的扩展性和隔离性。本篇文章主要介绍了HDFS Federation的设计动机和基本原理。1. 当前HDFS概况1.1 当前HDFS架构 当前HDFS包含两层结构： (1) Namespace 管理目
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2024-03-25 22:33:58
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HDFS中的数据按照一定策略分布在集群中的多个数据节点上，但在某些情况下，数据的分布也会出现不均衡的情况，比如说集群新增加了节点，在新增加的节点上就没有数据存在，虽说之后新增的数据会分配到新节点上，不过，对于已有数据，新节点和原有节点上的分布很不均衡，而且这还会导致在分配MapReduce任务的时候新机器分配不到可执行的任务，白白浪费了新增节点的计算能力。而对于一个真实的生产环境来说，随着数据
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2024-04-26 09:56:56
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文章目录HDFS 概述HDFS 产生背景HDFS 定义HDFS 使用场景HDFS 架构组成NameNodeSecondary NameNodeDataNodeClientHDFS 优缺点优点缺点 HDFS 概述HDFS 产生背景随着计算机技术的发展,数据量越来越大,在一个操作系统中存不下所有的数据，就会把数据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
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2024-03-18 14:05:15
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#!/bin/bashexport JAVA_HOME=/data/jdk1.8.0_111export HADOOP_HOME=/data/hadoop-2.6.5export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${HADO
原创
2022-10-28 11:59:43
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