在这里我给大家继续分享一些关于hdfs分布式文件的经验哈，其中包括一些hdfs的基本的shell命令的操作，再加上hdfs java程序设计。在前面我已经写了关于如何去搭建hadoop这样一个大数据平台，还没搭好环境的童鞋可以转到我写的这篇文章hadoop在ubuntu的安装，接下来就开始我们本次的经验分享啦。hdfs的shell命令操作hdfs的格式化与启动首次使用hdfs时，需要使用forma
一、背景在Hadoop集群整个生命周期里，由于调整参数、Patch、升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启，不论采用何种架构，重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险，所以优化NameNode重启非常关键。本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM社区架构和系统设计（如图1所示），通过梳理NameNode重启流程，并在此基础上，阐述对NameNode重启优化实践。图1 HDFS
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
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2024-08-21 15:59:02
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1. HDFS产出的背景及定义1.1 HDFS产生的背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，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，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。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS的定义 HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储
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2024-03-16 11:56:28
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概述DiskBalancer是一个命令行工具，可在DataNode的所有磁盘上均匀分发数据。 此工具对给定的DataNode进行操作，并将块从一个磁盘移动到当前DataNode的另一个磁盘。DiskBalancer通过创建计划并继续在DataNode上执行该计划。 计划是一组陈述，描述了两个磁盘之间应该移动的数据。 计划由多个移动步骤组成。 移动步骤具有源磁盘，目标磁盘和移动的字节数。
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2024-03-06 12:02:55
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节点间平衡：BalancerCDH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来手动配置。Cloudera Manager里与Balancer有关的配置项有以下这些。 Balancing Threshold：Balancer平衡的阈值。平衡过程结束后，所有节点的磁盘占用率与集群的平均占用率之差必须小于threshold（按百分比计
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2024-04-02 17:31:50
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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，通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到一个平衡的状
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2024-04-22 09:28:42
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Hadoop HDFS 负载平衡命令是大数据环境中至关重要的命令之一，其旨在通过分配数据块到不同的节点，以达到平衡负载和优化资源使用。本文将深入探讨这一命令的实施过程，包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面的详细信息。
## 版本对比
在Hadoop HDFS的多个版本中，负载平衡命令经历了一些重要的特性变化。下表总结了不同版本的主要特性差异：
| 版本
参考文档：
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/admin_hdfs_balancer.html CDH官网文档
1.快速入门
当前存储集群的DN的空间占用率很不均衡，最大的使用率接近100%，最小的使用率不到35%。
拯救数据--fdisk恢复损坏的分区表
今天用qemu试试fdisk能否无损坏合并分区，不成功，不过到是对fdisk分区有了了解
发现可以用fdisk恢复分区表，效果不错，十分有用的功能。分区表是很重要地 ^_^
今天用qemu创建个虚拟硬盘，使用LiveCD尝试fdisk无损坏合并分区，首先用fdisk创建了9个分区，3主
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2024-04-24 22:13:09
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消费者组重平衡如何避免吗？Rebalance1.了解“协调者” Coordinator2.kafka确定消费组的协调者所在Broker的算法有2个步骤步骤1步骤23.Rebalance的缺点3.1 理想情况下3.2 真实情况4.如何避免Rebalance 重平衡4.1 第一类非必要 Rebalance ，未能及时发送心跳，导致 Consumer 被“踢出”Group而引发的4.2 第二类非必要
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2024-04-13 23:46:40
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目录HDFS分布式文件系统1.HDFS的演变2.HDFS的基本概念a、NameNode（名称节点/主节点）b、DataNode（数据节点）c、Block（数据块）d、Rack（机架）e、Metadata（元数据）3.HDFS的特点优点缺点4.HDFS的Shell的操作 a、ls（查看）b、mkdir（创建）c 、put（复制）5.案例Shell采集数据到HDFSHDFS分布式文件系统1.
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach。同时对比
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成
这里仅以分享的角度来做个笔记。 那么本文将涉及到以下几个知识点：重平衡是什么？为什么要了解他？发生重平衡的时机Kafka的心跳机制 与 Rebalance消费者组状态切换重平衡全流程解析重平衡是什么？为什么要了解他？重平衡是什么 Rebalance（重平衡 ）本质上是一种协议， 规定了一个Consumer Group下的所有 Consumer 如何达成一致， 来分配订阅Topic的每个分区。说简
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2024-05-15 12:22:19
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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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大数据生态圈学习--HDFS分布式文件系统HDFS介绍HDFS的命令行使用hadoop的基准测试HDFS架构NameNode元数据管理HDFS文件的读写过程HDFS java api操作 HDFS介绍HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。 可以存储海量
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2024-05-05 14:51:56
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kafka消费者重平衡可以避免吗 什么是kafka消费者重平衡重平衡的弊端重平衡发生的时机那些重平衡可以避免如何避免。 什么是kafka消费者重平衡 Rebalance是让一个Consumer Group下的所有Consumer实例就如何消费订阅主题的所有分区达成一个共识的过程。在Rebalance过程中，所有Consumer实例共同参与，在协调者的帮助下，完成订阅主题分区的分配。但是在此过程
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2024-03-20 10:49:36
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数据倾斜数据倾斜：由于大量具有相同key的（k-v)键值对被partition分配到一个reduce分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节
Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者，它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID，它标识唯一的一个 Consumer Group。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题的所有分区。当然，每个分区只能由同一个消费者组内的一个 Consumer 实例来消费。
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2024-08-14 13:01:27
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HDFS上的数据均衡简介 文章目录HDFS上的数据均衡简介重新平衡多DN之间的数据相关命令重新平衡单DN内磁盘间的数据相关命令PlanExecuteQueryCancelReport相关配置调试 HDFS上的balance目前有两类： Balancer：多数据节点之间的balanceDisk Balancer：单数据节点内磁盘之间的balanceNN增加新块时的默认策略（默认3副本）将块的一份副
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2024-07-29 15:54:53
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