一、hdfs概述HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。HDFS的优点：高容错性：数据自动保存多个副本，hdfs默认的副本数量是3适合处理大数据：能够处理GB、TP甚至BP级别的数据，能够处理百万规模以上的文件数量可构建在廉价机器上HDFS的
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2023-07-14 19:17:30
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越多的分区可以提供更高的吞吐量 首先需要明白以下事实：在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在consumer端，kafka只允许单个partition的数据被一
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2024-03-05 22:15:41
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1.概述 在 Kafka 集群中，我们可以对每个 Topic 进行一个或是多个分区，并为该 Topic 指定备份数。这部分元数据信息都是存放在 Zookeeper 上，我们可以使用 zkCli 客户端，通过 ls 和 get 命令来查看元数据信息。通过 log.dirs 属性控制消息存放路径，每个分区对应一个文件夹，文件夹命名方式为：TopicName-PartitionIndex，该
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2024-04-03 08:54:35
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一、基础1、HDFS优缺点（1）优点高容错性：
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。适合处理大数据
数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。（2）缺点可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。无法高效
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2024-03-21 11:54:33
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Facebook Hadoop HA organized by aaronwxb，04.01一些数据21 PB of storage in a single HDFS cluster200
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2023-12-20 10:22:24
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Hadoop是什么一个提供分布式存储和计算的软件框架，具有无共享，高可用，弹性可扩展特点，适合处理海量数据1.Hadoop生态圈2.Hadoop架构2.1 HDFS2.1.1 HDFS的架构NameNode NameNode是HDFS的大脑，维护整个系统的目录树，SecondaryNameNode 帮助NameNode合并文件系统元数据Log，并负责定期备份元数据，相当于NameNode的冷备。为
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2024-02-03 05:09:08
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Kafka-分区数-备份数-如何设置-怎么确定-怎么修改
原创
2021-07-27 16:29:25
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存储文件系统元数据，例如：文件目录结构，不同文件的分块情况，每块存储在那个节点，权限等这些元数据全部存储在内存中，所以，namenode要求内存比较大hdfs在存文件的时候会按照块存储，每一块默认128M如果存储的文件很小，他在hdfs里也会占用128M，所以hdfs适合存储大块的数据如果文件大于128M，文件将会被分成多个块存储。hdfs中每个块会默认备份2份，算上自己也就是存3份hdfs备份数
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2023-06-01 14:47:05
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前言一个系统随着用户数增加，那么推送到kafka服务器的数据流量会增加。很有可能原有的服务器数量无法支撑更多的流量，接着就需要增加更多的服务来分摊流量。本篇接下来就会介绍，如何操作kafka数据在服务器之间迁移。方法一：通过增加partition数量通过增加partition数量的方式来迁移数据的方式是非常简单的，因为新建的partition肯定会均匀的分配到多节点上。首先准备三个kafka br
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2024-03-27 10:32:37
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2.1 开源的GFS设计目标：1、硬件错误时常态而不是异常2、流式数据访问3、大规模数据集4、简单一致性模型5、移动计算比移动数据更划算 保障HDFS可靠性措施1、冗余备份HDFS将每个文件存储为一个数据块，默认为64MB，每个数据块都会存在多个副本。HDFS针对一个数据块写操作时只能有一个用户，DataNode使用本地文件系统存储HDFS数据。BlockReport：当DataNode
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2024-03-15 07:22:55
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这个根据服务器的配置情况来设置。当前我们的备份数量是每天大概是 1G 左右，这个数量保留 60 到 120 是没有什么问题的。 但，实际上在服务器上保留这么多备份其实意义也不大。如果出现问题的时候，我们通常只需要最近的上一天的备份就可以了。相信很多人也不会去找回 3 个月之前的数据的，因为 3 个月对一个项目来说会有非常多的改变。所以我们把备份设置成了保留 12 个。通常这个已经足够用了
原创
2024-04-13 23:19:32
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当前我们的备份数量是每天大概是 1G 左右，这个数量保留 60 到 120 是没有什么问题的。如果出现问题的时候，我们通常只需要最近
原创
2024-04-25 10:56:19
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周末去了趟外地，受托给某省移动公司(经确认更正，是中国移动位置基地，不是省公司)做了一下Hadoop集群故障分析和性能调优，把一些问题点记录下来。该系统用于运营商的信令数据，大约每天1T多数据量，20台Hadoop服务器，赞叹一下运营商乃真土豪，256G内存，32核CPU，却挂了6块2T硬盘。还有10台左右的服务器是64G内存，32核CPU，4~6块硬盘，据用户反馈，跑数据很慢，而且会有失败，重跑
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2024-02-16 10:29:23
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HDFS的概述HDFS产生背景HDFS（Hadoop Distributed File System 分布式文件系统），源自于Goole于2003年10月发表的GFS论文，是GFS的克隆版，具有如下特点： （1）易于扩展的分布式文件系统 （2）运行在大量的普通廉价机器上 （3）为大量用户提供性能不错的文件存取服务HDFS优点（1）高容错性：数据自动保存多个副本（一般默认三个），副本丢失后，会自动恢
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2023-11-19 11:57:12
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首先 dfs.replication这个参数是个client参数，即node level参数。需要在每台datanode上设置。 其实默认为3个副本已经够用了，设置太多也没什么用。一个文件，上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数，对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数 hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 7
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2023-08-25 17:21:41
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How to choose the number oftopics/partitions in a Kafka cluster?如何为一个kafka集群选择topics/partitions的数量？ This is a common question asked by many Kafka users.The goal of this post is to explain a few i
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2024-03-27 11:55:18
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一、困难点建立topic的时候，可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量。但是，一旦完成建立topic，则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量。二、解决办法 实际上，我们可以考虑一种 “另类” 的办法：可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布，在做分区重新分布的时候，通过增加每个
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2024-03-07 10:52:29
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简介持久化就是将数据保存到硬盘中,让APP重启后可以使用之前保存的数据.在iOS开发中,可能会用到一下几种plist文件:属性列表preference:偏好设置NSKeyedArchiver:归档keychain:钥匙串沙盒在介绍存储方法之前,先说下沙盒机制.iOS程序默认情况下只能访问程序的目录,这个目录就是沙盒。 沙盒的目录结构如下：
应用程序包：存放的是应用程序的源文件：资源文件和可执行文件
文章目录分区理解一、单播模式，只有一个消费者组1. topic只有1个partition2. topic有多个partition,该组内有多个消费者二、广播模式，多个消费者组2.1. 多个消费者组，1个partition2.2. 多个消费者组，多个partition三、Java实践-producer3.1. 引入依赖3.2. 导入配置3.3. kafka工具类3.4. 发送消息3.5. 消息序列
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2024-08-29 12:51:32
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课程介绍课程名称：Kafka技术增强 注：学习本课程请先学习Kafka基础课程目标：通过本模块的学习，能够掌握Kafka的负载均衡、Producer生产数据、Kafka文件存储机制、Kafka自定义partition课程大纲：1、 Kafka整体结构图2、 Consumer与topic关系3、 Kafka Producer消息分发4、
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2024-06-25 17:14:38
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