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%。
     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
转载 2024-08-21 15:59:02
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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
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
转载 2024-04-10 21:22:32
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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
转载 2024-04-22 09:28:42
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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
转载 2024-04-02 17:31:50
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https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/admin_hdfs_balancer.html     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%。为了平衡空间的占用率,我们在CDH上开启了“重新平衡”。调用的脚本实际如下:hd
转载 2024-03-07 19:35:40
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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
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.
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。
转载 2024-03-06 12:02:55
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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
转载 2024-03-16 11:56:28
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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
转载 2024-05-05 14:51:56
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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
虚拟机时间不同步 yum配置不通: vi /etc/resolv.conf 更改DNShadoop:hadoop的根目录下的logs文件夹下的以.log结尾的文件 文件组成:hadoop-用户名-启动节点-主机名.log 找到挂掉的节点名称和对应主机,打开日志找错 namenode消失:查看日志,发现上面提示namenode的ID信息和datanode的ID信息不一致 解决方案: 1
原因:CDH  HDFS集群机器上有很多块存储盘,磁盘存储空间是一样的,数据写入不均。从 CDH 5.8.2 开始,Cloudera Manager提供了一个全面的存储容量管理解决方案,可以跨节点 (Balancer)、存储类型(Mover)和单个DataNode中的磁盘(磁盘平衡器)。启用磁盘平衡器在HDFS配置中搜索safety valve,在HDFS服务高级配置代码段(安全阀)创建
原创 2024-05-29 09:24:11
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作者 | Ang Zhang , Wei Yan 编译 | 李瑞丰 编辑 | Emily Chen 三年前,Uber 采用 Hadoop 作为大数据分析系统中海量存储(HDFS)和并行计算(YARN)的底层架构方案。随着业务的发展,Uber 不断对这套系统的稳定性、可用性以及用户体验进行了持续的改善。Uber 使用 Hadoop 的场景有很多,包
ISP pipeline之自动平衡(AWB)白平衡的基本概念人类视觉系统具有颜色恒常性特点,一次人类对物体观察不受光源影响。但是Sensor在不同光线下,物体呈现的颜色不同,在晴朗天空下会偏蓝,在烛光下会偏红。为了消除光源对于图像传感器成像的影响,模拟人类视觉系统的颜色恒常性。保证在任何场景下看到的白色是真正的白色。不同光源下sensor的成像结果因此,白平衡处理的目的是通过改变图像的各个色彩通
转载 2024-01-03 19:15:29
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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
写在前面:关于HDFS的方方面面在网上可以看到很多,因为hadoop算是比较新的技术,所以网上的很多hadoop作者都是在计算机行业叱咤多年的老手,对于hadoop的分析也相对高神,所以最开始时候对于我这个小清新来说简直是如天书一般(尤其是在没有详细了解java语言和linux系统的前提下),一个简单的操作可能都对我来说是云里雾里。因此在自己慢慢累积后,想从自己理解的角度来分析下hdfs,当然也是
作为Hadoop的核心技术之一,HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是分布式计算中数据存储管理的基础。它所具有的高容错、高可靠、高可扩展性、高吞吐率等特性为海量数据提供了不怕故障的存储,也为超大规模数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利。 提到HDFS,不得不说Google的GFS。正是Google发表了关于
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