一、NFS 简介(1) NFS 网络文件系统，主要功能是通过网络让不同的主机系统之间可以共享文件或目录，类似于 Windows 中的网络驱动器映射 (2) NFS 客户端可以通过挂载的方式将 NFS 服务器端共享的数据目录挂载到 NFS 客户端本地系统中 (3) NFS 网络文件系统一般被用来存储共享视频、图片、附件等静态资源文件，NFS 架构图(4) NFS 客户端是如何知道 NFS
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2024-04-15 13:04:34
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NFS介绍网络文件系统（network files system）简称NFS是一种基于TCP传输协议的文件共享习通。 NFS的CS体系中的服务端启用协议将文件共享到网络上，然后允许本地NFS客户端通过网络挂载服务端共享的文件。应用场景： 为web服务器作为视频，图片资源的服务器。域用户家目录服务器。内容文件存储服务器。NFS部署安装： yum install nfs-utils -y启动： sys
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2024-03-21 17:51:44
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NFS and Ceph: Efficient Solutions for Handling Batch Processing of Small Files
In today's digital age, the generation and analysis of massive amounts of data have become a common phenomenon across va
原创
2024-02-04 09:50:43
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1.1 概述类似ext家族、xfs格式的本地文件系统，它们都是通过单个文件名称空间(name space)来包含很多文件，并提供基本的文件管理和空间分配功能。而文件是存放在文件系统中(上述名称空间内)的单个命名对象，每个文件都包含了文件实际数据和属性数据。但是，这些类型的文件系统和其内文件都是存放在本地主机上的。实际上，还有网络文件系统。顾名思义，就是跨网络的文件系统，将远程主机上的文件系统(或目
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2024-05-22 16:48:00
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linux里的文件被删除后，空间没有被释放是因为在Linux系统中，通过rm或者文件管理器删除文件将会从文件系统的目录结构上解除链接(unlink).然而如果文件是被打开的(有一个进程正在使用)，那么进程将仍然可以读取该文件，磁盘空间也一直被占用。解决方法：1、先df -lh查看一下磁盘使用状况2、找到被删除文件所在的分区,eg.opt分区3、查看被删除了的所有文件：lsof -n /opt |g
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2024-04-03 13:43:42
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文章目录前言1. RZ & SZ安装 & 使用2. Xshell / Xftp3. SCP4. NFS 前言在学习使用开发板的时候，使用虚拟机的时候，难免会碰到要将本地的文件传输到开发板/虚拟机的情况，这里总结四种方法1. RZ & SZ这个方法适用于有网的情况rz，sz是是Linux/Unix同Windows进行ZModem文件传输的命令行工具，windows端需要支持
问题描述：上周公司的私有云（底层架构是Openstack+KVM，目前稳定性还不够好，开发团队在改进中）一个计算节点挂掉，之后恢复后发现这个计算节点的所有Linux虚拟机系统都变成只读了，复制文件提示：Read-only file system，如图所示：问题原因：系统没有正常关机，导致虚拟磁盘出现文件系统错误。解决方法：使用fsck手动修复，具体操作如下：重启系统后使用root进入单
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2024-05-13 21:56:34
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一、NFS NFS是Network File System的缩写，即网络文件系统。 NFS服务器安装 1、NFS服务器主要的软件是rpcbind（rhel 5中的版本叫portmap）和nfs-utils &n
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2024-05-26 15:31:09
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最近这些天，碰到不少在VMware环境中使用NFS作为datastore的用户，发现NFS的场景是越来越多了。在以前，可能仅仅会是部分NetApp的用户去使用NFS作为VMware的datastore，而现在，随着各种超融合技术的兴起，市场上几个主流的超融合平台，比如Nutanix和Cisco HyperFlex在为VMware提供存储服务的时候都采用了NFS的方式去提供datastore。&nb
DFS介绍 使用分布式文件系统可以轻松定位和管理网络中的共享资源、使用统一的命名路径完成对所需资源院的访问、提供可靠的负载平衡、与FRS（文件复制服务）联合在多台服务器之间提供冗余、与windows权限集成以保证安全。 配置分布式文件服务器的过程很简单，可以使用"DFS管理"组件来配置，也可使用"分布式文件系统"组件。 分布式文件系统(DFS)把一些分散的（分布在局域网内各个计算机上）共享文件夹，
【基本参数详解】 dd复制 if源if=/dev/zero不产生IOof目的of=/dev/null不产生IObs块大小 count读写块的数量 iflag/oflagdd做读写测试时，要加两个参数 iflag=nocache 和 oflag=direct 参数。没有的话dd有时会显示从内存中传输数据的结果，速度会不准确。iflag=nocacheoflag=dire
在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
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1.大量小文件影响 NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据，因此文件数量的限制也由NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
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2023-07-14 19:38:21
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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我们知道，HDFS 被设计成存储大规模的数据集，我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据（比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上）全部都是由 NameNode 节点维护，为了达到高效的访问，NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条信息大
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2023-08-08 15:55:52
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小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。
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2023-07-24 11:26:03
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HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
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2023-07-12 12:37:05
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一、hive小文件 Hive的数据存储在HDFS，它对大文件的处理是非常高效的，如果合理配置文件系统的块大小，NameNode可以支持很大的数据量。HDFS主要分为NameNode，DataNode，SecondaryNameNode。 简单来说，HDFS数据的文件元信息，包括位置、大小、分块
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2023-08-18 23:03:56
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HDFS是什么HDFS是Hadoop distributed file system的的缩写，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的分布式文件系统。HDFS的优势高容错性与恢复机制raid1，独立冗余磁盘阵列。会有多个副本存储在hdfs中，提高容错性。可以通过其他副本进行恢复。适合大数据处理能够存储百万规模以上的文件数据。处理数据的大小可以达到PB的级别
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2024-03-19 17:32:11
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