下列哪一项不属于HDFS数据容错与回复机制

2024-11-09

Hadoop（七）HDFS容错机制详解

前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统.它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案. 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供. 由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的.另外HDFS可以并行从服务器集群中

HDFS数据迁移解决方案之DistCp工具的巧妙使用

前言在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

通过sqoop将hdfs数据导入MySQL

简介:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 一.查看hdfs数据查看,参考 [root@hadoop001 opt]# hadoop fs -text emp.txt /data/emp.txt yangyamei doctor z

hdfs数据到hive中，以及hdfs数据隐身理解

hdfs数据到hive中: 假设hdfs中已存在好了数据,路径是hdfs:/localhost:9000/user/user_w/hive_g2park/user_center_enterprise_info/* 1.提前(在hive中)准备好表, user_center_enterprise_info2 ,用于接收hdfs数据. CREATE TABLE user_center_enterprise_info2 ( `id`string , `name` string ); 2.使用load

Hdfs数据备份

Hdfs数据备份一.概述本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的,如果使用snapshot在同一个集群上做备份,如果datanode损坏或误操作清空了数据,这样的备份就无法完全保证数据安全性.所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储,选择hadoop的分布式复制工具distcp.将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群,不要怕浪费资源,因为只是做备份使用,所以配置不要求太高,并且可以只是用一个节点接收数据.平常的话此服务器可以跑其他的任务,只有在备份的时间周期内才会有备份任务

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析

Hadoop基础-HDFS数据清理过程之校验过程代码分析作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想称为一名高级大数据开发工程师,不但需要了解hadoop内部的运行机制,还需要掌握hadoop在写入过程中的报文分析.当然代码的调试步骤是一个开发必须得会的技能!想要掌握这三个技能,我们就可以拿HDFS写入过程来练练手,了解一下平时就几行的代码在它的内部是如何帮我们实现数据传输的. 一.Idea代码调试简介 1>.编写测试代码 /* @author :yinzhengjie

用mapreduce读取hdfs数据到hbase上

hdfs数据到hbase过程将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表 create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

使用MapReduce将HDFS数据导入Mysql

使用MapReduce将Mysql数据导入HDFS代码链接将HDFS数据导入Mysql,代码示例 package com.zhen.mysqlToHDFS; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLExceptio

Hadoop hadoop 之hdfs数据块修复方法

hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite

HDFS数据定期清理

HDFS数据清理一些办法: datanode数据做reblance清理临时目录.日志目录文件全量分区表历史分区清理使用lzo,orc格式进行数据压缩清理或者归档历史冷数据增加datanode横向扩容附上自动清理目录下过期的文件 #!/bin/bashsource ~/.bash_profile # 将待检测的目录(可以为多个)加载至数组中yarn_log_dir=/app-logs/spark/logsspark_log_dir=/spark-historyspark2_log_dir=/spa

Hadoop HDFS概念学习系列之HDFS升级和回滚机制（十二）

不多说,直接上干货! HDFS升级和回滚机制作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现.在任何有实际意义的HDFS系统中,丢失数据是不允许的,更不用说重新搭建启动HDFS了.当然,升级可能成功,也可能失败.如果失败了,那就用rollback进行回滚;如果过了一段时间,系统运行正常,那就可以通过finalize正式提交这次升级. 相关升级和回滚命令如下: bin/h

python代码块，小数据池，驻留机制深入剖析

一,什么是代码块. 根据官网提示我们可以获知: 根据提示我们从官方文档找到了这样的说法: A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each com

041——VUE中组件之pros数据的多种验证机制实例详解

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>组件之pros数据的多种验证机制实例详解</title> <script src="vue.js"></script> </head> <body> <div id="hdc

redux是全局状态（数据）的管理机制，局部数据没有意义

redux是全局状态(数据)的管理机制,局部数据没有意义

后端返回null，前端怎么处理？数据容错——不用过分相信外部数据

场景我们在开发过程当中,总是会遇到因为数据原因,导致使用数组方法或者获取对象属性的时候报错. xxx is not fuction Cannot read property xxxx of undefined 因为这些错误,会导致直接页面打不开,所以我们一般会做一些容错处理,从而让页面可以正常打开.例如:&& .三元运算符,甚至有时会看到 if 语句来处理. 常见方式 // response 是来自接口的数据 const response = { code: 200, msg: 'mes

如何快速把hdfs数据动态导入到hive表

1. hdfs 文件 {"retCode":1,"retMsg":"Success","data":[{"secID":"000001.XSHE","ticker":"000001","secShortName":"深发展A","exchangeCD":"XSHE"

使用oracle的大数据工具ODCH访问HDFS数据文件

软件下载 Oracle Big Data Connectors:ODCH 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/bdc/big-data-connectors/downloads/index.html Jave SE 下载地址: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk6u38-downloads-1877406.html Oracle11g下载地址: Oracle Enter

spark读取hdfs数据本地性异常

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

hdfs 数据块重分布 sbin/start-balancer.sh -threshold

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

bulk-load 装载HDFS数据到HBase

bulk-load的作用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中,对于海量数据装载入hbase非常有用,参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html: hbase提供了现成的程序将hdfs上的文件导入hbase,即bulk-load方式.它包括两个步骤(也可以一次完成): 1 将文件包装成hfile,hadoop jar /path/to/hbase.jar importtsv -Dimport

hdfs数据到hbase过程

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具一.hdfs中的数据是这样的 hbase创建好表 create 'NNTB','info' 二.自定义mr import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigur

下列哪一项不属于HDFS数据容错与回复机制

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