大数据学习之hdfs学习笔记一、hdfs架构的简述a.什么是hdfsHadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器。对外部客户机而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。很多时候
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2024-03-25 17:56:22
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今天学习了一个效果，就是QQ强制下线，相信大家在登陆QQ的过程中，当你在其它设备登陆QQ的时候就会被强制下线，不管你此时停留在哪个界面，那这是怎么实现的呢？实现这个功能可以加深我们对广播有个更好的认识。当在QQ其它设备登陆时，当前设备会弹出一个对话框，然后点击后回到登陆界面，那么有两点知识：1.
文章目录第5章·NameNode和SecondaryNameNode（面试开发重点） 5.1NN和2NN工作机制 5.2·Fsimage和Edits 解析。 5.3·CheckPoint时间设置 5.4-NameNode 故障处理 5.5·集群安全模式第6章·DataNode（面试开发重点） 6.1 DataNode 工作机制 6.2·数据完整性 6.3·掉线时限参数设置 6.4·服役新数据节点
文章目录HDFS Editslog FsImage Checkpoint1.FsImageFsImage文件内容2.EditsEdits文件内容3.CheckPointCheckpoint processNN和Secondary NN机制 HDFS Editslog FsImage Checkpoint【文件(目录)元数据】存储在【NameNode内存】中。1.FsImage为了防止NN断电，内
本例用4台主机模拟Hadoop高可用+自动切换NameNode(真实环境中的百台、千台主机也是如此配置) 四台主机的hostname分别是node01、node02、node03和node04. 各主机节点在HA中的角色如下： NN表示NameNode DN表示DataNode ZK表示Zookeeper ZKFC表示Zookeeper Failover Controller JNN表
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2024-09-12 23:48:09
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hdfs 如何实现退役节点快速下线（也就是退役节点上的数据块快速迁移）speed up decommission blocks removal
以下是选择复制源节点的代码代码总结：A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和。
1. 优先选择退役中的节点，因为其无写入请求，负载低。
2. 不会选
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2024-08-19 14:20:57
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1.说明现在SWAGGER官网主要提供了几种开源工具，提供相应的功能。可以通过配置甚至是修改源码以达到你想要的效果。Swagger Codegen: 通过Codegen 可以将描述文件生成html格式和cwiki形式的接口文档，同时也能生成多钟语言的服务端和客户端的代码。支持通过jar包，docker，node等方式在本地化执行生成。也可以在后面的Swagger Editor中在线生成。Swagg
如何实现Hadoop集群机器下线
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Hadoop集群机器下线的步骤和代码实现。下面是整个过程的流程图表格：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
|:----:|:-------:|:------------------------------
原创
2023-12-23 07:22:40
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实验一：HDFS的操作实践一、 HDFS Shell 实践 （1）创建文件夹 hadoop fs -mkdir /dateset hadoop fs -mkdir /user （2）显示文件目录下的内容 hadoop fs -ls /图表 1创建文件夹并查看 （3）将本地文件上传至HDFS 创建一个txt文件,上传至HDFS的/dataset目录下，在文件写入hello world hadoop
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2023-07-18 11:38:19
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具体步骤如下：开始下线前的自检# 自检 hdfs 文件是否有损坏
hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations
# 如果文件有损坏，需要进行修复
hdfs fsck file_name -move选择需要下线的主机，开始下线。为了避免下线过程中出现数据丢失的风险，一次下线的主机数量要小于 h
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2023-10-17 22:05:22
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翻了翻自己之前写的CDH4安装部署文档，word文档有100页之多，花了不少时间写的，不能写完就丢弃了，而且抱着温故而知新的态度，于是分了几个章节整理了下，打算传到博客上来。先从CDH4的介绍开始。 Hadoop发行版本-CDH4目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）、Cloudera版本（Clouder
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2024-03-31 11:18:34
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Apache提供了两种HDFS v2 的HA方案。HA的具体实现和使用方式本文就不赘述了，可以参考以下链接：HA with NFS HA with QJMCDH(Cloudera的Hadoop发行版)在早期的版本中只支持HA with NFS方案。自CDH4.1起，增加对HA with QJM的支持。QJM由Cloudera设计，并已经merge到Hadoop的TRUNK(HDFS-30
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2024-04-30 17:05:32
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# Spark机器学习与HDFS的完美结合
## 引言
在大数据时代，数据的存储与处理是每个企业面临的重要课题。Apache Spark作为一个快速通用的大数据处理引擎，配合Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了高效的数据存储与机器学习能力。本文将简要介绍Spark机器学习与HDFS的关系，并通过代码示例和相应的类图、饼状图来展示其基本应用。
## Spark与HDFS概述
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hadoop 0.23.0比先前的0.20版本有了很大的改动，而我目前最感兴趣的还是HDFS部分的federation部分，由于相关配置资料比较少，下面就把这两天配置情况总结一下作为备忘：要配置hdfs，关键要知道namenode、datanode、secondarynamenode、backupnode都需要什么配置，下面分别来讨论一下：1、namenode1）需要一些目录放置fsimage
什么是大数据基本概念 在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！处理海量数据的核心技术：海量数据存储：分布式海量数据运算：分布式这些核心技术的实现是不需要用户从零开始造轮子的存储和运算，都已经有大量的成熟的框架来
hdfs 跟mapreduce 尽可能同节点 数据本地化，就近原则，减少耗时元数据：物品的属性Schema（描述数据的数据）用户行为：通过监控实时获取mapreduce（复习） （1）通常一个集群中，有这几个角色：master、slave、client （2）数据副本——数据高可用、容灾 （3）mapreduce——分而治之思想 （4）一个split和一个map是一对一的关系上 （5）开发java
公司网站的架构是通过nginx来做负载均衡的，以前上下线都是通过手动更改配置文件，然后reload nginx的方式来实现！这种方式效率不怎么高，在这里自己写了一个shell脚本，提供给大家参考一下：#!/bin/bash
CONF="nginx.conf"
HOST=${1:?'错误，请输入你要下线机器的ip,例如：192.168.144.41'}
TestHost=`cat fi
原创
2013-11-25 14:25:49
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# 实现“redis主观下线 客观下线”的步骤
## 概述
在Redis中，主观下线是指一个Redis节点自己认为另一个节点下线，而客观下线是指多个Redis节点一起认为某个节点下线。这两者结合起来可以有效地实现节点的下线检测和故障转移。
## 流程
以下是实现“redis主观下线 客观下线”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Redis哨兵监控多个
原创
2024-06-27 05:48:02
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前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据
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2024-03-20 14:14:39
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1、HA产生背景 在企业中，大多数公司都是采用cdh来部署集群，对于hadoop集群都是采用的完全分布式方式。在hadoop集群中肯定会有NN（Name Node）节点和SNN（Secondary Name Node）节点，而真正提供集群服务的则是NN节点，SNN节点会将NN的fsimage和editlog拷贝，然后合并成fsimage.ckpt。而且要说明的是:正常情况
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2024-05-13 13:56:55
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