整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程： 1、通过hdfs oiv命令将最新的fsimage⽂件解析为csv格式的⽂件 2、将csv
转载
2024-04-12 09:03:12
136阅读
一序言名词解释AHU：Air handling unit, 即空气处理机组，是用于处理空气温度、湿度、洁净度的设备，通常由箱体、风机、过滤网、加湿器、制冷盘管等部件组成。DX：Direct expansion, 即直膨式制冷。是指制冷剂在蒸发器中膨胀蒸发对空气直接进行制冷，中间不经过水等换热媒介。COP：Coefficient of performance, 即制冷性能系数。在标准工况下，COP=
.hadoop的ha原理 ****** hadoop的高可用的搭建方式 高可用： secondary是namenode的冷备份节点 namenode------2个namenode 只有一个namenode active 才可以对外提供服务 另外一个standby的 不对外提供服务 standby的namenode 是 active的namenode的热备份节点，active宕机的时候可以
原标题：技术分享： 数据冷热分离随着业务的发展，数据库增长的很快。老板不明白其中道理，但作为数据库的维护者，却看的胆颤心惊。终于，数据库慢慢的接近数瓶颈点，管理员也越来越焦虑。使用分区表吧，不行。就如上面所说，有些挖祖坟的请求，会加载一些很久之前的数据，分区表并不能解决问题。明显要对数据进行一下切割，进行冷热分离了。大体的结构如上图。我们有一个数据路由，负责根据时间维度区分数据，定位到相应的数据库
文章目录前言RBF的资源隔离和FCQ的资源隔离RBF的fairness管控原理引用前言Hadoop社区在HDFS-10467中实现了基于路由的federation功能，此功能比原先传统的HDFS federation+viewfs的方式有了很大的改进，真正做到了基于后端的路由映射，而不是viewfs在客户端做地址解析转发。基于后端来做的话，背后的mount映射管理权就归到了系统管理员身上了。更重要
导读 为了实现降本增效，京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中，基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统，对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制，为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。本文详细介绍在研发一个复杂系统时，如何基于实际情况进行取舍，并确立行动准则。在功能上线过程中
转载
2024-07-18 08:30:40
102阅读
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节
大数据系列（一）hadoop生态圈基础知识后续之HDFS头脑风暴-最初的文件存储HDFS存储原理与架构HDFS的架构图（官方文档图）HDFS的组成HDFS副本存放策略HDFS环境搭建HDFS文件存储位置以及Block分块来一次多副本文件存储 头脑风暴-最初的文件存储单机时代，如同我们玩游戏的windows电脑，无论文件多大（如果存储空间不够就加硬盘或者扩充硬盘），都是存在了我们有很多小种子的E盘
Hadoop系列文章目录1、hadoop3.1.4简单介绍及部署、简单验证2、HDFS操作 - shell客户端3、HDFS的使用（读写、上传、下载、遍历、查找文件、整个目录拷贝、只拷贝文件、列出文件夹下文件、删除文件及目录、获取文件及文件夹属性等）-java4、HDFS-java操作类HDFSUtil及junit测试（HDFS的常见操作以及HA环境的配置）5、HDFS API的RESTful风格
原创
2023-05-15 15:19:51
696阅读
点赞
目录Hadoop系列文章目录一、HDFS内存存储策略支持1、LAZY PERSIST介绍2、LAZY PERSIST执行流程3、LAZY PERSIST设置使用二、“冷热温”存储的配置1、HDFS存储类型2、块存储类型选择策略3、块存储类型选择策略--命令4、冷热温数据存储策略（示例） 本文介绍HDFS的存储策略以及“冷热温”存储的配置。 本文的前提依赖是hadoop集群环境可以正常的运行。一、
原创
2023-05-15 17:13:58
1229阅读
点赞
文章目录引言1、冷热数据分离思想2、数据层：Data tiers2.1 内容层：Content Tier2.2 热数据层：Hot Tier2.3 温数据层：Warm Tier2.4 冷数据层：Cold Tier2.5 冻结层：Frozen Tier3、节点角色3.1 内容节点3.2 热数据节点3.3 温数据节点3.4 冷数据节点3.5 冻结数据节点 引言首先抛出问题：对于热点搜索而言，最高效的存
转载
2024-02-28 09:07:28
83阅读
根据HA架构图，规划HA的分布式集群服务器HA集群规划配置参考图根据官方文档配置HA部分说明Architecture在典型的ha集群中，两台独立的机器被配置为namenode。在任何时间点，一个namenodes处于活动状态，另一个处于备用状态。活动NameNode负责集群中的所有客户端操作，而备用服务器只是充当从服务器，保持足够的状态，以便在必要时提供快速故障转移。备用节点与活动节点保持状态同步
转载
2024-04-29 20:30:10
53阅读
场景：
有一个订单功能，里面的主表有几千万数据量，加上关联表，数据量达到上亿。我们尝试了优化表结构、业务代码、索引、SQL 语句等办法来提高响应速度，但查询速度还是很慢。一、什么是冷热分离最终，我们决定采用一个性价比高的解决方案，在处理数据时，我们将数据库分成了冷库和热库 2 个库，不常用数据放冷库，常用数据放热库。这就是“冷热分离”。二、什么情况下使用冷热分离？数据走到终态后，只有读没有写的需求
转载
2024-07-09 14:47:43
259阅读
大数据时代，人们的生活、工作都在数据化，时时刻刻都有新的数据产生，数据正在呈几何倍数爆炸式增长。如何存储、管理和使用这些数据，是现代企业面临的难题。 Forrester报告显示，组织中经常有多达73％的数据未使用，但很少有数据被丢弃。这些组织仍然保留旧的但很少或从未访问过的数据，原因主要是： 新的分析类型，比如长期趋势分析可能会使这些几乎被遗忘的数据变得必要。 诉讼的可能性，这可能要追溯到几
一、 引言 系统特点客服系统有一个工单查询功能，工单表特点及用户需求如下：1）工单表中存放了几千万条数据。 2）查询工单表数据时需要关联十几个子表，每个子表的数据也是超亿条。 3）工单表中的有些数据是几年前的，客户需要这些数据继续保持更新。 问题描述每次客户查询数据时几十秒甚至更长的时间才能返回结果。 解决方案选型方式1：使用索引、SQL等数据库优化技巧来进行解决，但是由于数据量庞大，关联的子表较
转载
2024-07-11 16:09:17
117阅读
NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的
转载
2024-04-06 23:42:21
66阅读
一、HAWQ高可用简介 HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品，其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。另外实时监控和定期维护，也是保证集群所有组件健康的必不可少的工作。 总的来说，HAWQ容错高可用的实现方式包
转载
2024-06-21 22:41:48
117阅读
今天，每秒都在生成 TB 和 PB 的数据，为这些海量数据集寻找存储解决方案至关重要。复杂的机器和技术现在收集了令人难以置信的广泛数据——每天超过 2.5 万亿字节！— 来自设备传感器、日志、用户、消费者和其他地方。数据存储并不像以前看起来那么简单。在管理和存储数据时，数据管理者需要考虑使用数据湖或数据仓库作为存储库。随着数据量、速度和种类的增加，选择合适的数据平台来管理数据从未像现在这样重要。它
1. 背景
HDFS存储的数据，一般情况下，创建时间越新的数据，访问次数越频繁；创建时间越久远的数据，访问频次越低。在HDFS集群中，默认情况下，所有数据都存放在同一类型介质中，大量访问频次低的数据没有被访问，浪费磁盘的性能。
为了合理的降低成本，可以将访问次数频繁的数据存放在高速存储介质中，这样用户访问这部分数据很快；将访问频率低的数据存放到低速存储介质中，即使读取速度慢，但是频次低，对业务使用
原创
精选
2023-11-05 15:28:14
1324阅读
一、 纠删码1、纠删码原理注：演示纠删码和异构存储需要一共 5 台虚拟机。尽量拿另外一套集群。提前准备 5 台服务器的集群。HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％左右的存储空间。1）纠删码操作相关的命令[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$
转载
2024-03-31 19:23:55
46阅读
