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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均衡器均衡器程序是一个hadoop守护进程,它将块从忙碌的datanode移到相对空闲的datanode,从而重新分配块。
1、HDFS不会自动将块从旧的datanode移到新的datanode以平衡集群。用户需要自动运行均衡器。
2、均衡器在标准日志目录中创建一个日志文件,记录每次重新分配过程(每次一行)。
3、dfs.balance.bandwidthPerS
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2024-03-21 12:07:21
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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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文章目录HDFS1.1 原理及组成1.2 文件读取过程1.3 文件写入过程1.4 第二名称节点1.5 HA机制1.6 Federation机制1.7常用命令 HDFS1.1 原理及组成NameNode:管理文件系统的namespace,这些信息以镜像文件(FsImage)和日志文件(EditLog)永久保存在磁盘上。文件与block的映射信息和块所在数据节点的信息保存在内存中,它不是永久保存的,
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2024-04-24 12:07:25
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关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语 前言使用HDFS的过程中,难免会出现数据不均衡的情况,直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人,有的服务器空闲的离谱;我在运维过程中也遇到很多这种情况,使用balancer工具做均衡也是总结了一些点,特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说,数据不均衡是个再正常不过的事情,
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2024-06-11 11:10:10
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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带宽使用率,机器
Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。GFS是谷歌一篇论文上所阐述的一个分布式文件系统。两者均将数据分为一个分片(chunk/block/partition),以及对应会有多个副本,分别分布在不同的Node节点上,从而能够满足高可用以及稳定性的要求。但是对于一个Node以及其具体所
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2024-03-29 22:31:00
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一、Hadoop1.1 HDFS存储多目录在DataNode节点增加磁盘并进行挂载。在hdfs-site.xml文件中配置多目录,注意新挂载磁盘的访问权限问题。<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,fil
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2024-04-19 18:24:01
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文章目录01 引言02 HDFS磁盘均衡2.1 为何需要磁盘均衡?2.2 磁盘均衡原理2.3 磁盘均衡的使用03 文末0
原创
2022-03-25 14:16:58
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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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HDFS数据块:与一般文件系统一样,HDFS也有块(block)的概念,HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块作为独立的存储单元。与通常的磁盘文件系统不同的是:HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间(当一个1MB的文件存储在一个128MB的块中时,文件只使用1MB的磁盘空间,而不是128MB)设置数据块的好处:(1)一个文件的大小可以大于集群任意节点磁盘的容量(2)容易对数据进行备
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2024-05-11 15:14:17
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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
一Namenode 是整个系统的管理节点 就像一本书的目录,储存文件信息,地址,接受用户请求,等二提供真实的文件数据,存储服务文件块(block)是基础的最基本的储存单元2.1块储存原理hdfs为什么分块而不是分文件大小不一io不均衡:负载不均衡一般默认为64或者128M 多副本 默认为三个端,同一机架一个,另一机架一个三 . 读写原理 有一个文件FileA,100M大小。Cl
关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语前言使用HDFS的过程中,难免会出现数据不均衡的情况,直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人,有的服务器空闲的离谱;我在运维过程中也遇到很多这种情况,使用balancer工具做均衡也是总结了一些点,特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说,数据不均衡是个再正常不过的事情,就我
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2024-03-21 21:22:12
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一、节点间平衡1、Apache 开启数据均衡命令:bin/start-balancer.sh –threshold 10对于参数10,代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%,可根据实际情况进行调整。停止数据均衡命令:bin/stop-balancer.sh2、CDHCDH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
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2023-07-11 19:54:12
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官方的原生配置文档Hadoop3.1.0HDFS的组成NameNodesecondaryNameNodeDataNode这是以主从模式来运行的,前两个在maser节点上,最后一个在slave节点上1. 解压hadoop安装包要学会从官方网站里找到历史镜像和release的发布版本来下载 我觉得从别人给的资源包里和从别的网盘里下载的东西还是太虚了 真正要学会一个东西必须从最原生的东西开始学起一定要下
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2024-04-19 17:41:13
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原创
2021-07-29 15:08:11
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Hadoop培训教程:HDFS负载均衡,HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。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,一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。当新增一个数据块(一个文件的数据被保存在一系列的块中)时,NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前,要考虑到很多因素。其中的一些因素如下:将数据块的一个副本
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2023-07-13 13:32:11
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下面我将尽可能的以通俗的语言讲解HDFS的负载均衡技术。 HDFS架构天生支持数据均衡策略,举个例子:如果某个DataNode节点上的空闲空间低于特定的临界值,按照负载均衡技术系统将会自动地将数据从这个DataNode移动到其他空闲的DataNode。 当对某个文件的请求突然增加,那么也可能启动一个计划创建该文件新的副本,并且同时重新平衡集群中的其他数据。当HDFS负载不均衡时,需要对HDFS进行
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2023-09-01 09:15:23
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1.1 HDFS 1)HDFS 同样有block的概念,不过要大得多,默认64M。同样,HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块chunk,作为独立的存储单元。2)HDFS中小于一个块大小的文件不会占据一个块的存储空间。 那么为什么HDFS中的块定义那么大呢,主要是为了最小化寻址开销。如果块设置的足够大,定位这个块的时间就会明
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2024-04-25 10:14:58
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