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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问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨
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2024-02-22 13:12:27
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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数据平衡命令 - 科普文章
## 引言
随着大数据的快速发展，Hadoop作为一种可靠的分布式计算框架备受关注。在Hadoop集群中，数据分布不均匀可能导致性能下降或资源浪费。为了解决这个问题，Hadoop提供了一些数据平衡命令，可以帮助调整数据分布，提高集群的效率。
本文将介绍Hadoop的数据平衡命令，并提供一些示例代码来演示如何使用这些命令。
## Hadoop数据平
原创
2023-09-20 04:15:05
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安装hive、pig时，需要在/etc/profile添加下面的环境变量export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PIG_HOME=/usr/local/pig
export HIVE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoop/
export PIG_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/etc/hadoo
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2024-10-12 10:42:41
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1、datanode之间出现了数据不平衡的现象可以执行hadoop提供的balancer，来进行datanode之间数据balance，默认hdfs的balance带宽是1M/s，这个可以通过参数来进行调整dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec, dfs.balance.bandwidthPerSecHDFS平衡器检测集群中使用过度或者使用不足的DataNode，
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2023-11-09 10:05:51
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当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时，往往会出现两种数据不均衡的情况：1.不同DataNode节点间数据不均衡；2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。特别是这种情况：当DataNode原来是挂载了几个数据盘，当磁盘占用率很高之后，再挂载新的数据盘。由于Hadoop 2.x 版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡，因此，会造成老数据磁盘占用率很高，新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下，挂载新的数
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2023-07-27 22:28:02
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前置设置: 数据均衡带宽优化#参数说明：设置balance工具在运行中所能占用的带宽，需反复调试设置为合理值, 过大反而会造成MapReduce流程运行缓慢
#CDH集群上默认值为10M, 案例中设置为1G
hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 104857600CDH集群默认值:Hadoop集群节点间的数据均衡hadoop_hdfsdata_rebalance
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2023-12-14 19:28:01
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HDFS元数据管理机制1. 元数据管理概述2. 元数据目录相关文件3. Fsimage、Edits3.1 概述3.2．内容查看学习HDFS基础请移步：HDFS入门，简单易学1. 元数据管理概述HDFS元数据，按类型分，主要包括以下几个部分： 1、文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等。 2、文件记录的信息的存储相关的信息，例如存储块信息，分块情况，副本个数等。 3、记录HDFS的
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2024-09-25 15:48:38
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目录一、概述二、Hadoop DataNode多目录磁盘配置1）配置hdfs-site.xml2）配置详解1、 dfs.datanode.data.dir2、dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy3、dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-prefere
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2023-09-14 15:21:26
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# Hadoop数据平衡器
## 1. 简介
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的开源框架。它提供了可靠的数据存储和高效的数据处理能力。然而，在Hadoop集群中，由于数据的不均衡分布，可能会导致某些节点的负载过高，而其他节点的负载过低。为了解决这个问题，我们可以使用Hadoop数据平衡器。
Hadoop数据平衡器是Hadoop集群中的一个组件，它的主要功能是将数据在集群中的各个节
原创
2023-09-17 15:53:25
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InputFormat 概述问题引入： 在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件，二进制格式文件，数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？问题答案： 显然，在数据传递给MapTask之前，需要对数据进行切片处理等工作。下图是一个完整的Map，Reduce数据处理流程。 流程中的第一个步骤，就是InputFormat
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2024-05-29 13:32:55
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摘要：
在存储架构中，删除重复数据的一些常用的方法包括：哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中，将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。
关键词： 海量数据大数据重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着
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2023-07-24 11:29:10
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其实很多人都知道hadoop自带一个hadoop balancer的功能,作用于让各个datanode之间的数据平衡.比如说node-A有100GB数据,占用磁盘99%空间;而node-B只有10GB数据占用磁盘10%空间~那么当我们以hdfs身份运行hadoop balance的时候,hadoop将会平衡这两个node之间的数据.至于多少叫做平衡,hadoop的default是10%的thres
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2024-02-24 12:32:17
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问题：集群中的存储数据增大，导致datanode的空间都快占满了（以前的dfs.data.dir=/data/hdfs/dfs/data），机器的硬盘监控程序不停的报警 。 给每台机器加了一倍的存储硬盘(新的dfs.data.dir=/data/hdfs/dfs/data，/data/hdfs/dfs/
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2024-06-07 22:18:06
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一、引言：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，节点与节点之间磁盘大小不一样等等。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。二、问题：因业务需要搭建一个新hadoop集群，并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop
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2023-12-20 06:30:41
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第三阶段1.什么是数据库DB.DataBase数据库： 依照某种数据模型进行组织并存放到存储器的数据集合 DBMS.DataBase Management System – 数据库管理系统： 用来操纵和管理数据库的大型服务 软件 DBS.DataBase System – 数据库系统： 即 DB+DBMS ，指带有数据库并整合了数据库管理软件的计算机系统2.主流数据库服务软件有哪些？开源且跨平台的
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2024-10-12 10:58:12
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Hadoop HDFS Balancer 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Ha
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2024-02-26 20:44:10
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Hadoop资源平衡是一项重要的任务，它确保Hadoop集群中的资源能够被均匀分配，提升计算效率并降低数据倾斜的问题。以下是解决Hadoop资源平衡问题的详细步骤记录，内容覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
在开始之前，首先我们需要配置好Hadoop的运行环境。以下是环境配置的要点：
1. **操作系统**: CentOS 7
2. **Java
出现场景集群中添加新的DataNode。集群长时间运行，块分片算法导致节点间数据不均衡。由于历史原因，hadoop集群中的机器的磁盘空间的大小各不相同，而HDFS在进行写入操作时，并没有考虑到这种情况，所以随着数据量的逐渐增加，磁盘较小的datanode机器上的磁盘空间很快将被写满，各数据节点磁盘占用率不同。导致问题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
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2023-09-23 13:14:23
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