1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME…

一.简介 流应用程序必须保证7*24全天候运行,因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障[例如:系统故障.JVM崩溃等].为了实现这一点,SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中,以便它可以从故障中恢复. 检查点有两种类型. 1.元数据检查点 将定义流式计算的信息保存到容错存储系统[如HDFS等].这用于从运行流应用程序所在的节点的故障中恢复. 元数据包括: 1.配置 用于创建流应用程序的配置. 2.DStream操作 定义流应用程序的DStream操作集. 3.不完整的批次…

可能大家会问,oracle和HDFS属于不同场景的存储系统,它们之间为什么会有联系呢?确实,从技术本身来看,他们确实无关联,但利用“整体学习”的思想,跳出技术本身,可以发现Oracle的缓冲区和HDFS的edit logs都是为了解决频繁IO而出现的,可以解决因频繁读写磁盘而导致性能低的问题.如下图所示: 一.Oracle的缓冲区机制 Oracle的缓冲区主要有两种:数据库缓冲区缓存(data buffer cache,后面简称DB chche)和日志缓冲区(redo log)(对oracle实…

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro…

NameNode职责 响应客户端请求 维护目录树 管理元数据(查询,修改) HDFS元数据存储 内存中有一份完整的元数据(特定数据结构) 磁盘有一个“准完整”的元数据的镜像文件 当客户端对HDFS中的文件进行新增或者修改操作,首先会在edits文件中记录操作日志,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存中:每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载至内存进行merge(这个过程称为checkpoi…

1 练习讲解(此处自己没跑通,以后debug) 题目见flink---实时项目---day02 kafka中的数据,见day02的文档 GeoUtils package cn._51doit.flink.day07; import ch.hsr.geohash.GeoHash; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObjec…

HDFS是一个分布式文件系统,既然是文件系统,就可以对其文件进行操作,比如说新建文件.删除文件.读取文件内容等操作.下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程. 对分HDFS中的文件操作主要涉及一下几个类: Configuration类:该类的对象封转了客户端或者服务器的配置. FileSystem类:该类的对象是一个文件系统对象,可以用该对象的一些方法来对文件进行操作.FileSystem fs = FileSystem.get(conf);通过FileSystem的静态…

HDFS中JAVA API的使用   HDFS是一个分布式文件系统,既然是文件系统,就可以对其文件进行操作,比如说新建文件.删除文件.读取文件内容等操作.下面记录一下使用JAVA API对HDFS中的文件进行操作的过程. 对分HDFS中的文件操作主要涉及一下几个类: Configuration类:该类的对象封转了客户端或者服务器的配置. FileSystem类:该类的对象是一个文件系统对象,可以用该对象的一些方法来对文件进行操作.FileSystem fs = FileSystem.get(co…

从官方的Programming Guides中看到的 我理解streaming中的checkpoint有两种,一种指的是metadata的checkpoint,用于恢复你的streaming:一种是rdd的checkpoint的:下面的代码指的是第一种: // Function to create and setup a new StreamingContext def functionToCreateContext(): StreamingContext = { val ssc = new S…

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146398.html 概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集…