原因 HDFS数据块丢失,需要删除丢失块的元信息 bin/hadoop fsck / -delete 参考 https://blog.csdn.net/lixgjob/article/details/91878170 https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/84235945…

解决方式步骤: 1.进入hdfs的pod kubectl get pod -o wide | grep hdfs kubectl exec -ti hadoop-hdfs-namenode-hdfs1-948569108-c5d70 bash  2.获取票据 kinit -kt /etc/hdfs1/conf/hdfs.keytab hdfs/gz232-112 3.查询每个blocks信息 hdfs fsck -blocks -files -locations / 4.找出replicatio…

Filesystems that manage the storage across a network of machines are called distributed filesystems. Since they are network based, all the complications of network programming kick in, thus making distributed filesystems more complex than regular dis…

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q…

HDFS Architecture Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distribu…

前言 这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文 经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D…

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(…

https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html Introduction [相对于POSIX,放宽要求] The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities…

1. 初始化Spark import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} val conf=new SparkConf().setAppName("RDD1").setMaster("local") val sc=new SparkContext(conf) 2. 创建RDD的方法 内存:Parallelize 或者 makeRDD 外部文件:textFile //1. both Parallelize and ma…

https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However…

如何判断宽窄依赖: =================================== 6. Spark 底层逻辑 导读 从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中 通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划   如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍 部署情况 在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情…

Understanding Cubert Concepts(一)Partitioned Blocks Cubert Concepts 对于Cubert,我们要理解其核心的一些概念,比方BLOCK.这些概念也是差别于传统的关系型范式(Pig.Hive)等数据处理流程并使得Cubert在大规模数据下JOIN和Aggregation中取胜的关键因素. (自己測下来,CUBE的计算效率比Hive高好多倍. ) BLOCK Cubert定义了一个BLOCK的概念.分为两种:Partitioned Bloc…

来自:http://centoshowtos.org/hadoop/fix-corrupt-blocks-on-hdfs/ How do I know if my hadoop hdfs filesystem has corrupt blocks, and how do I fix it? The easiest way to determine this is to run an fsck on the filesystem. If you have setup your hadoop env…

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe…

一个磁盘有它的块大小,代表着它能够读写的最小数据量.文件系统通过处理大小为一个磁盘块大小的整数倍数的数据块来运作这个磁盘.文件系统块一般为几千字节,而磁盘块一般为512个字节.这些信息,对于仅仅在一个文件上读或写任意长度的文件系统用户来说是透明的.但是,有些工具会维护文件系统,如df 和 fsck, 它们都在系统块级上操作. HDFS也有块的概念,不过是更大的单元,默认为毫秒左右,传输速率是100兆/秒,为了使寻址时间为传输时间的1%,我们需要100 MB左右的块大小.而默认的大小实际为128…

under replicated blocks 解决: 找出没有复制的block: hdfs fsck / | grep 'Under replicated' | awk -F':' '{print $1}' >> /tmp/under_replicated_files 然后循环修复: $hdfsfile; done 输出如下: Fixing /user/hdfs/.staging/job_1547173493660_0405/job.jar : Replication set: /user/…

Overview(概述) Centralized cache management in HDFS is an explicit caching mechanism that allows users to specify paths to be cached by HDFS. The NameNode will communicate with DataNodes that have the desired blocks on disk, and instruct them to cache…

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.…

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架…

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供…

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目…

This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro…

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to…

存入HDFS的文件会按块(block)划分,默认每块128MB.默认1个block还有2个备份.备份增加了数据的可靠性和提高计算效率(数据本地化). HDFS部署可选择不支持HA,也可选择支持HA. NameNode内存中有metadata,metadata里主要记录的信息包括:file location,ownership,permissions,block's name and location. metadata持久化在fsimage文件中,每次NameNode启动时加载到内存.Block…

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<…

Hadoop提供的对其HDFS上的数据的处理方式,有以下几种, 1 批处理,mapreduce 2 实时处理:apache storm, spark streaming , ibm streams 3 交互式: 如pig , spark shell 都可以提供交互式地数据处理 4 sql: hive , impala 提供接口,可以使用sql标准语言进行数据查询分析 5 迭代处理:尤其是机器学习相关的算法,需要对数据反复数据,mapreduce不适应这种计算方式,它总是把它的中间结果输出到磁盘,…

本文主要基于Hadoop1.1.2分析HDFS中的关键数据结构. 1 NameNode 首先从NameNode开始.NameNode的主要数据结构如下: NameNode管理着两张很重要的表: 1)  filename->blocksequence (namespace) 2)  block->machinelist ("inodes") 第一张表保存在磁盘上,第二张表在每次NameNode启动的时候重建.这两张表的信息分别保存在FSDirectory和BlocksMap中…

1.数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读/写的最小单位.构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块,该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍.文件系统快一半为几千字节,而磁盘块一般为512字节.这些信息---文件系统块大小---对于需要读/写文件的文件系统用户来说是透明的.尽管如此,系统仍然提供了一些工具(如df和fsck)来维护文件系统,由它们对文件系统中的块进行操作. HDFS同样也有块(block)的概念,但是大得多,默认是64MB.与单一磁盘上的文件系…

环境:Hadoop2.7.3 1.Benchmarking HDFS 1.1测试集群的写入 运行基准测试是检测HDFS集群是否正确安装以及表现是否符合预期的好方法.DFSIO是Hadoop自带的一个基准测试程序,可以用来分析HDFS集群的I/O能力 脚本: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -size 50MB nrF…

一.HDFS概述 1.HDFS设计思想来源于Google的GFS,是GFS的开源实现. 2.HDFS要解决的问题: -存储超大文件,比如TB级别 -防止文件丢失. 3.HDFS的特点 -可以存储超大文件 -只允许对一个已经打开的文件顺序写入,还可以在现有文件的末尾追加,要想修改一个文件(追加内容除外),只能删除后再重写 -可以使用廉价的硬件平台搭建,通过容错策略来保证数据的高可用,默认存储3份数据,任何一份丢失可以自动恢复 4.HDFS的缺点: -数据访问延迟比较高,因为它的设计场景是用于大吞吐…