1.hadoop集群使用的ucloud的uahdoop 2.是公司集群配置小,只有两台core节点,实际就是两台的datanode. 容量占用超过了80%,需要缩减副本以空出容量. 3.查看 hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/xxwarehouse.db/xx_datasourceraw/partitiondate=2019-10-31 可以看到,每个文件三个副本. 4.执行 hdfs dfs -setrep -R 2 / 将所有的已经上传的副本从3个变

一. 临时修改可以在执行上传文件命令时,显示地指定存储的块大小.1. 查看当前 HDFS文件块大小我这里查看HDFS上的TEST目录下的jdk-7u25-linux-x64.gz  文件存储块大小.1.1 终端命令方式查看[xiaoyu@hadoop02 hadoop-1.1.2]$ ./bin/hadoop fs -stat "%o" TEST/jdk-7u25-linux-x64.gz51200单位为B(字节)1.2  或页面方式查看打开haddop datanode节点的hdfs

如果只想append操作: . echo "<Text to append>" | hdfs dfs -appendToFile - yourHdfsPath/test.txt 如果想modify操作: hdfs dfs -get yourHdfsPath/test.txt vi test.txt #or use any other tool and modify it hdfs dfs -put -f test.txt yourHdfsPath/test.txt

我这个是看别人发的,记录一下,解决办法如下:

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_block_placement_policy 大多数的叫法都是副本放置策略,实质上是HDFS对所有数据的位置放置策略,并非只是针对数据的副本.因此Hadoop的源码里有block replicator(configuration). BlockPlacementPolicy(具体逻辑源码)两种叫法. 主要用途:上传文件时决定文件在HDFS上存储的位置

一.需求场景 随着业务数据的快速增长,物理磁盘剩余空间告警,需要将数据备份从3份修改为1份,从而快速腾出可用磁盘容量. 二.解决方案 1. 修改hdfs的副本数 Hbase 的数据是存储在 hdfs 上的,Hbase的副本数是默认读取hdfs的配置进行副本备份的,所以需要修改hdfs上的副本数据. 2.删除重复数据 修改hdfs-site.xml的副本数,只能对以后的数据有效,不能修改已经存储的文件备份数,所以需要删除多余的数据. 3.负载均衡 可以增加新的存储节点,并且执行负载均衡策略.将数据

前言 在HDFS中,每时每刻都在进行着大量block块的创建和删除操作,这些庞大的block块构建起了这套复杂的分布式系统.普通block的读写删除操作一般人都或多或少了解过一些,可是过量的副本清理机制是否有人知道呢,就是overReplicatedBlock的处理,针对过量的副本块,HDFS怎么处理,何时处理,处理的策略机制怎样,本文就给大家分享HDFS在这方面的知识. 过量副本块以及发生的场景 过量副本块的意思通俗解释就是集群中有A副本3个,满足标准的3副本策略,可是此时发生了某种场景后,A

0.修改IP,主机名,hosts文件         setup        修改网卡IP         service  network  restart        重启网络服务使IP生效 vim /etc/sysconfig/network修改主机名 vim /etc/hosts/修改hosts文件 192.168.126.128 hadoop001 192.168.126.129 hadoop002 192.168.126.130 hadoop003 192.168.126.131

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

随着信息技术的高度发展,数据量越来越多,当一个操作系统管辖范围存储不下时,只能将数据分配到更多的磁盘中存储,但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,因此诞生了分布式文件系统.HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统,具有高度容错的特点,适合部署在廉价的机器上. 由于hadoop1和hadoop2版本差异较大,本文以下部分如未标记特殊说明则默认指的是hadoop2版本 HDFS基本概

client 向 Active NN 发送写请求时,NN为这些数据分配DN地址,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响.一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价,是否有较优的方案来解决这个问题呢? 目录: 常用策略 机架配置 分配原理 常用策略: hdfs 在缺省配置下副本数是3个,通常的策略是: 第一个副本放在和C

笔记:在配置好了spark后,如果需要添加/删除一个结点需要修改如下配置文件 cd $HADOOP/etc/hadoop 进入hadoop配置文件夹下 修改 slaves,将对应的节点添加/删除 修改hdfs-site.xml , 修改hdfs副本的数量. cd $SPARK_HOME/conf 进入spark配置文件夹下 修改slaves,将对应的节点添加/删除 修改spark-env.sh ,将SPARK_MASTER_IP=192.168.1.*** 这里的IP为主节点的IP.

HDFS存储系统 一.基本概念 1.NameNode HDFS采用Master/Slave架构.namenode就是HDFS的Master架构.主要负责HDFS文件系统的管理工作,具体包括:名称空间(namespace)管理(如打开.关闭.重命名文件和目录.映射关系).文件block管理.NameNode提供的是始终被动接收服务的server.一个文件被分成一个或多个Bolck,这些Block存储在DataNode集合里,NameNode就负责管理文件Block的所有元数据信息. Seconda

目录 · 概况 · 原理 · HDFS 架构 · 块 · NameNode · SecondaryNameNode · fsimage与edits合并 · DataNode · 数据读写 · 容错机制 · 数据完整性 · NameNode HA · NameNode Federation · HDFS Snapshots · 操作 · API 概况 1. 文件系统抽象类FileSystem a) 源码 public abstract class FileSystem extends Config

.copyFromLocal hadoop fs -copyFromLocal -f dcnew.reg_user_actret.csv /dw/test/reg_user_actret_test # -f 为可选项,表示覆盖HDFS上面的文件 copyToLocal hadoop fs -copyToLocal /dw/test/reg_user_actret_test/dcnew.reg_user_actret.csv ~/VasiliShi/ ls hadoop fs -ls / 列出hd

一.HDFS运行机制 概述:用户的文件会被切块后存储在多台datanode节点中,并且每个文件在整个集群中存放多个副本,副本的数量可以通过修改配置自己设定. HDFS:Hadoop Distributed file system,分布式文件系统. HDFS的机制: HDFS集群中,有两种节点,分别为Namenode,Datanode: Namenode它的作用时记录元数据信息,记录块信息和对节点进行统一管理.比如用户要存储一个很大的文件,HDFS系统会对这个文件进行切分,然后存储在多台Namen

当前集群 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

定义 HDFS(Hadoop Distributed File System)是分布式文件管理系统中的一种,用来管理多台机器上的文件,通过目录树来定位文件. 由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. 适合一次写入,多次读取,且不支持文件的修改.适合用来做数据分析,不适合用来做网盘应用. 优缺点 优点: 1.高容错性 数据自动保存多个副本.通过增加副本的形式,提高容错性某一个副本丢失以后,可以自动恢复 2.适合处理大数据. 3.可运行在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性.

原文章链接 你肯定听过Hadoop,对就是那头奔跑的小象. 图片描述 Hadoop作为大数据时代代表性的解决方案被大家所熟知,它主要包含两部分内容: HDFS分布式文件存储 MapReduce分布式计算框架 前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题:可扩展性,高吞吐量,高可靠性 那么Hadoop的核心HDFS是如何解决上面三个问题的呢? 其实设计一个系统我们要考虑到它的应用场景,然后对它的功能和特性进行设计,做出取舍.我们可能会关注这几个问题: 原始存储

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件

HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它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,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. HDFS基本概念篇 设计思想:分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez等)提供数