Hadoop元数据备份与恢复方案 标签(空格分隔): Hadoop Namenode 备份策略: 周期性备份namenode.standby namenode的dfs.namenode.name.dir 因为主从切换可能导致edits log分散在两台机器上,需要两台机器共同提供完整的edits log 恢复步骤: 1,删除journalnode数据文件,启动服务(所有jn均执行) 2,登陆namenode 3,下载最新的备份文件 4,解压,移至dfs.namenode.name.dir 5,执…

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…

热备份和冷备份参考方案,如在生产环境,请结合业务情况考虑…

最近接手了一个Cognos项目,第三方用户认证采用的是和Open DJ集成.本人之前很多采用的是cjap ,当然这和cjap相比起来简单的多了,最起码你不必具有Java的基础知识就可以完全驾驭了! 一:Open DJ 的安装和部署 请查看:http://pan.baidu.com/s/1gdIYF2V,这里不再多说 二:Open DJ 的备份与恢复 先来说思路,open dj本身有定时自动备份的功能,我们利用这个功能定时的每周/每月 定时备份用户内容,是文件格式的.然后把这些内容定时的从serv…

一.持久化配置 RBD和AOF建议同时打开(Redis4.0之后支持) RDB做冷备,AOF做数据恢复(数据更可靠) RDB采取默认配置即可,AOF推荐采取everysec每秒策略 AOF和RDB还不懂的,请转移到如下几篇: 看完这篇还不懂Redis的RDB持久化,你们来打我! 天天在用Redis,那你对Redis的AOF持久化到底了解多少呢? 二.数据备份方案 1.需求 我们需要定时备份rdb文件来做冷备,为什么?不是有aof和rbd了吗为什么还要单独写定时任务去备份?因为Redis的aof和…

Configuration File Configuration Setting Value Calculation        8G VM (4G For MR)   yarn-site.xml yarn.nodemanager.resource.memory-mb = containers * RAM-per-container 4096 yarn-site.xml yarn.scheduler.minimum-allocation-mb = RAM-per-container 1024…

场景:早上来上班,突然发现COGNOS服务器挂掉了,比如硬盘彻底坏掉了,不能恢复了,那该怎么办?前提是肯定要有备份啊. 备份内容: A:FM模型备份OKB:Cognos内容库备份OK 恢复过程: 1:首先在一台服务器上把备份的数据库还原过来 2:在一台电脑上面装一个Cognos Server,版本最好和之前保持一致,或者更高.打开cognos configuration,新建内容库,内容库配置为原来还原过来的内容库 配置成功,启动服务 在做过了上面的操作之后,进入Cognos connectio…

Hadoop生态圈-构建企业级平台安全方案 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 能看到这篇文章的小伙伴,估计你对大数据集群的部署对于你来说应该是手到擒来了吧.我之前分享过关于“离线方式部署Cloudera Manager5.15.1”和“离线方式部署Ambari2.6.0.0”的笔记.不管你的集群是使用CDH还是HDP亦或是使用的Apache Hadoop部署的,但是这样一套出事状态的服务只能被成为学习或者实验环境,他们还不足以担当起企业级大数据平台的重任.为什么这…

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索, 在接下来的系列文章中, 会陆续与读者们进行分享在此过程中踩过的坑和收获. 元数据管理系列文章: [0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 0. 当我们谈论数据治理/元数据管理的时候,我们究竟在讨论什么? 谈到数据治理,自然离不开元数据.元数据(Metadata),用一句话定义就是:描述数…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…