在工作中，虽然遇到linux系统崩溃的几率不高，但是万一遇到了就十分棘手，对于hadoop集群单个节点崩溃来说，一般不会导致数据块的丢失，直接重做系统，换个磁盘，数据也会自动恢复，但是你遇到数据块丢失的情况么？例如：有一个表的数据备份设置为1份，或者很不幸多个主机系统同时崩溃就会导致数据块丢失！很不幸，
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2023-08-01 20:21:54
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安装Hadoop平台目录前言大数据和Hadoop一、大数据二、Hadoop一、虚拟机安装二、Cent OS安装三、Hadoop伪分布式环境搭配前言大数据和Hadoop大数据1、大数据的基本概念 （1）大数据的概述 《互联网周刊》对大数据的定义为：“大数据”的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的“4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，这些事情
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2024-06-19 10:27:22
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HDFS主要组件1、数据块（Block） HDFS中的文件是以数据块的形式存储的，默认最基本的存储单位是128MB的数据块，也就是说，存储在HDFS中的文件都会被分割成128MB一块的数据进行存储，如果文件本身小于128MB，则按照实际大小进行存储，并不占用整个数据库空间。 HDFS的数据块
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2023-09-04 06:48:12
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一、前言 HDFS 中的文件在物理上是分块存储（ block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M，老版本中是 64M。为什么要设置128M/64M？二、块大小设置原则 1、最小化寻址开销（减少磁盘寻道时间） 
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2023-07-12 12:25:36
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Hadoop是什么？hadoop是一个开源的大数据框架；hadoop是一个的分布式计算的解决方案；hadoop=HDFS（分布式文件操作系统）+MapReduce（分布式计算）。 Hadoop的核心？HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础；MapReduce编程模型：分布式计算是大数据应用的解决方案。 Hadoop基础架构？HDFS概念：HDFS有三部分构成：数据块、N
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2023-09-20 10:52:43
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在使用Hadoop进行大数据处理过程中，数据块损坏是一个常见但又棘手的问题。数据块损坏可能导致数据丢失、任务失败，进而影响整个数据处理系统的稳定性。因此，解决Hadoop数据块损坏的问题显得尤为重要。以下是解决该问题的详细步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
## 环境配置
为了确保Hadoop环境的正常运行，我们需要进行必要的配置。以下是此次环境配置的一幅流
一.概述BlocksMap是Namenode上与数据块相关的最重要的类， 它管理着Namenode上数据块的元数据， 包括当前数据块属于哪个HDFS文件， 以及当前数据块保存在哪些Datanode上。 当Datanode启动时， 会对Datanode的本地磁盘进行扫描， 并将当前Datanode上保存的数据块信息汇报到Namenode。 Namenode收到Datanode的汇报信息后， 会建立数
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2024-10-10 12:30:58
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HDFS的数据块 磁盘数据块是磁盘进行数据读/写的最小单位，一般是512字节, 而HDFS中也有数据块，默认为64MB。所以HDFS上的大文件被分为许多个chunk.而HDFS上的小文件（小于64MB)的文件不会占据整个块的空间。 HDFS数据块设置大的原因是减少寻址开销，数据备份也是以块为单位的。 用Hadoop fsck / -files -blocks 命令可以检查HDFS根目录(/)下所
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2023-09-15 11:22:22
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81、hdfs数据块的默认大小是多少？过大过小有什么优缺点？参考答案：1、数据块默认大小 Hadoop2.0之前，默认数据块大小为64MB。 Hadoop2.0之后，默认数据块大小为128MB 。2、
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2023-07-24 13:47:10
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Hadoop的package的介绍： PackageDependencestoolDistCp，archivemapreduceHadoop的Map/Reduce实现 filecacheHDFS文件的本地缓存，用于加快Map/Reduce的数据访问速度 fs 文件系统的抽象，可以理解为支持多种文件系统实现的统一文件访问接口 hdfsHDFS，Hadoop的分布式文件系统实现 ipc
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2023-09-23 13:02:57
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1、hadoop安全模式NameNode存放的是元数据信息（包括块(block)在哪个位置，所有者，大小等等），元数据信息放到内存中，而内存一断电就会丢失数据，于是产生了映像文件（fsimage）和edits（编辑日志），fsimage会定期合并edits，这时候edits被fsimage合并后，再重新创建一个edits继续写用户的操作日志，避免edits过大，再被fsimage合并时执行时间过长
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2024-03-31 08:46:18
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随着信息技术的高度发展，数据量越来越多，当一个操作系统管辖范围存储不下时，只能将数据分配到更多的磁盘中存储，但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，因此诞生了分布式文件系统。HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统，具有高度容错的特点，适合部署在廉价的机器上。由于hadoop1和
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2024-04-26 11:54:16
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文章目录一、hadoop的简介二、hadoop的单机构建1.环境准备2.服务配置三、hadoop的集群构建1.三台机器构成一个集群2.给集群添加一个新节点3.使一个节点退役 一、hadoop的简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（
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2023-07-06 00:08:27
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HDFS 数据块 要把大文件存储在 HDFS上，HDFS 会把大文件分割成小块，即我们通常说的数据块（ block ），它是 Hadoop 分布式文件系统最小的存储单元，而且我们没办法决定指定块的存储节点地址，这些 Namenode 会替我们决定。数据块默认大小是 128MB，比操作系统里面的块概念要大很多（操作系统块大小是 4KB ），我们可以根据实际需求修改 HDFS 块大小。文件的所有数据块
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2023-07-12 12:09:42
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# 理解和解决 Hadoop Block 数据块过大的问题
Hadoop 是一个广泛使用的大数据处理框架，而数据块是其存储和处理数据的基本单元。当我们在使用 Hadoop 时，数据块的大小可能会影响性能。本篇文章将指导一位刚入行的小白如何理解和解决“数据块太大”的问题。
## 流程概述
在处理数据块过大的问题时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
大数据概念大数据概念大数据(big data)：一般值 无法再一定范围时间内用常规软件进行捕捉处理和优化的数据集和，需要新处理模式下才能具有更强的决策力，主要就是海量，高增长和多样化的信息资产。解决：海量数据的存储跟海量数据的分析计算问题。按照顺序给出数据存储单位：bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB
其中每一个数据之间的进制都是1024。目前大型公司
为更好了解各种故障，可以修改
数据块的大小和提升NameNode的日志级别
1. <property>
2. <name>dfs.block.size</name>
3. <value>4194304</value>
4. </property>
5. <property&g
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2024-02-04 07:07:50
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Hadoop中的块、片、区
块（Block）文件上传HDFS的时候，HDFS客户端将文件切分成一个一个的块，然后进行上传。块的默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？ （1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置； （2）如果块设置的太大，从磁盘
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2023-07-06 18:35:50
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# Hadoop修复丢失数据块
## 介绍
Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架。在Hadoop集群中，数据被划分成多个块，并在多个节点上进行存储以实现高可用性和容错性。然而，由于各种原因，数据块可能会丢失，这可能会导致数据的不完整或不可用。本文将介绍如何使用Hadoop修复丢失的数据块，并提供相应的代码示例。
## 监测丢失的数据块
在修复丢失的数据块之前，我们首先需要
原创
2023-07-24 09:45:40
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# Hadoop数据块和包的实现
## 概述
在教会刚入行的小白如何实现Hadoop数据块和包之前，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简单的表格，展示了实现Hadoop数据块和包的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Hadoop数据块和包的数据结构 |
| 步骤二 | 实现数据块和包的读取和写入功能 |
| 步骤三 | 添加错误处理机制 |
| 步
原创
2023-10-19 11:06:15
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