Hadoop 2.x HDFS新特性        1.HDFS联邦    2. HDFS HA(要用到zookeeper等)    3.HDFS快照 回顾: HDFS两层模型     Namespace: 包括目录、文件和。它
一. 大量小文件如何存储在HDFS上: HDFS的大小默认为64M,有的为128M。这里以64M为例每写入一个文件,首先由客户端创建文件请求,创建完成后,第二步就是询问NameNode要写入的这个文件所分到的这些数据(block)在哪些DataNode上。NameNode会在命名空间中新建一个文件,并检查这个文件是否已经存在,并且检查是否有权限创建。检查通过后,第三步开始写入数据。当文件大
检查丢失 hdfs fsck -list-corruptfileblocks或者,显示丢失的信息hdfs fsck /hdfs fsck / | egrep -v '^\.+$' | grep -v eplica #过滤replica和Replica缺失删除如果是无用的,不需要修复删除即可。# 会放入回收站hdfs dfs -rm /path/file...
原创 2021-08-31 13:49:27
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HDFS block丢失过多进入安全模式(Safe mode)的解决方法背景及现象描述(Background and Symptom)  因磁盘空间不足,内存不足,系统掉电等其他原因导致dataNode datablock丢失,出现如下类似日志: The number of live datanodes 3 has reached the mini
转载 2024-02-08 15:05:30
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HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作。这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要 HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作。这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文
1.Linux环境准备  1.1 关闭防火墙(三台虚拟机均执行)firewall-cmd --state #查看防火墙状态 systemctl start firewalld.service #开启防火墙 systemctl stop firewalld.service #关闭防火墙 systemctl disable firewalld.service #
一:hdfs的概念 数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统 。    是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。    通透性。让实际上是通过网络来访
如何确定block损坏的位置和修复hdfs fsck手动修复自动修复断电导致HDFS的损坏如何恢复 hdfs fsck在HDFS中,提供了fsck命令,用于检查HDFS上文件和目录的健康状态、获取文件的block信息和位置信息等。 注意:fsck命令必须由HDFS超级用户来执行,普通用户无权限。[hadoop@hadoop000 ~]$ hdfs fsck Usage: DFSck <p
HDFS block丢失过多进入安全模式(Safe mode)的解决方法 背景及现象描述(Background and Symptom)    因磁盘空间不足,内存不足,系统掉电等其他原因导致dataNode datablock丢失,出现如下类似日志:   The number of live datanodes 3 has reached the minimum
转载 2024-04-19 17:25:25
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1.HDFS基本概念(1)数据(block):HDFS存储文件时(block)为单位,一个数据默认为64MB,每个数据会存在多个副本在不同的DataNode上,默认是三份,这里是有个小文件问题如何解决?(2)NameNode:负责管理文件目录、文件和block的关系、block和DataNode的关系。(3)DataNode:负责存储数据,上面有数据和数据的meta信息,大部分容错机制在这
转载 2024-03-26 15:43:17
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文章目录1. HDFS 概述2. HDFS 优缺点2.1. 优点2.2. 缺点3. HDFS 组成架构3.1. NameNode3.2. DataNode3.3. Client3.4. Secondary NameNode4. HDFS 读写流程4.1 HDFS 写数据流程4.2 HDFS 读数据流程5. NameNode 高可用5.1 SecondName 方案5.2 HDFS HA 方案5.
转载 2024-04-28 16:12:03
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1.HDFS 定义 HDFS它是一个分布式文件系统 使用场景是: 适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。 2.HDFS 优缺点 优点 1.高容错性(1.数据自动保存多个副本,某个副本丢失,可以自动恢复) 2.适合处理大数据 3.可以构建在廉价机器上。 缺点 1.不适合低延时数据访问。 2.无法高效的对大量小文件进行存储(存储小文件的话,会占用大量的内存来存储文件目录和信息) 3.不支
转载 2024-05-27 09:54:58
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本篇博客主要是对hadoop hdfs的故障排除,主要包括:NameNode故障的处理,集群安全模式和磁盘修复。有不好的地方欢迎各位大佬斧正!感谢! 目录nn故障处理集群安全模式&磁盘修复简介哪些场景会进入到安全模式退出安全模式的条件基本语法实操01,启动集群进入安全模式实操02,磁盘修复实操03 nn故障处理 1、情景 NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复N
转载 2023-12-27 12:11:36
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1. HDFS-16420 BUG 概述HDFS3.X 的 EC 纠删码功能,近期被发现有个 BUG:该 BUG 会导致,以纠删码机制存放的目录和文件,在某些特殊情况下,会被系统误删,从而造成数据丢失。目前 HADOOP 社区已经通过 HDFS-16420 在版本 3.4.0/3.2.3/ 3.3.2 中修复了该 BUG,Cloudera 针对该 BUG 也给出了详细的分析和修复建议: i
当用户发出提交(commit)之后,oracle是需要写出redo来保证故障时数据可以被恢复,oracle并不需要在提交时就写出变更的数据。由于在事务需要修改数据时,必须分配ITL事务槽,必须锁定行,必须分配回滚段事务槽和回滚表空间来记录要修改的数据的前镜像。当事务提交时,oracle需要将回滚段上的事务表信息标记为非活动,以便空间可以被重用那么还有ITL事务信息和锁定信息需要清除,以记录提交。
转载 2024-05-25 18:42:35
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总结: 1.hdfs防止文件丢失,设计的解决办法是在不同服务器上再创建一个相同的副本进行存储 2.用户在上传文件的时候,是直接与服务器的DataNode进行连接,不需要通过NameNode,因此用户不会与NameNode产生连接 3.用户在上传文件的时候,只需要上传一次,传入到hdfs以后,由系统自己去DataNode拿数据,进行副本的一个备
转载 2024-03-17 00:03:45
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NameNode格式化——组件恢复,数据丢失前情提要过程记录准备工作停止HDFS进程删除数据删除日志和临时目录启动JournalNode服务格式化HDFS执行NameNode格式化恢复Standby NameNode启动Standby NameNode恢复依赖服务小结前情提要近段时间测试环境被研发整了一个特别离谱的事情,因为HDFS重启没启动起来,直接执行了format操作,大言不惭说的是百度这么
1.HDFS架构图2.基本概念1.HDFS :Hadoop Distributed File System。Hadoop的分布式文件系统。是基于《Google File System》做的开源实现。 2.HDFS的作用是存储海量数据。因为HDFS是一个分布式架构,可以无限扩展节点来存储数据 3.HDFS存储文件的特点是 :存储4.HDFS的角色:①namenode ②datanode ③Seco
Hadoop 3.0 纠删码技术分析(Erasure Coding)背景随着大数据技术的发展,HDFS作为Hadoop的核心模块之一得到了广泛的应用。为了数据的可靠性,HDFS通过多副本机制来保证。在HDFS中的每一份数据都有两个副本,1TB的原始数据需要占用3TB的磁盘空间,存储利用率只有1/3。而且系统中大部分是使用频率非常低的冷数据,却和热数据一样存储3个副本,给存储空间和网络带宽带来了很大
目录1.HDFS的基础概念2.HDFS的基本组件3.HDFS的优缺点4.HDFS的HA高可用1.HDFS的基础概念1.1基本概念:是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件;是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改。不需要RAID对磁盘做一个备份,而是直接通过冗余数据备份在不同机架的节点上来保证数据可靠,当机器
转载 2024-05-31 11:32:55
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