这篇文章是从网上看到的,觉得很好就收藏了,但是最终不知道出处了. Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点.当HDFS出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等.可见,保证HDFS中的数据平衡是非常重要的. 在Hadoop中,包含一个Balancer程序,通过运行这个程序,可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态,使用这个程序的命令如下: s

关联数据在不同节点上,对于普通关系型数据库来说,是无法进行连接的.关联的数据需要通过网络流入到一个节点中进行计算,这样就需要发生数据迁移.数据迁移有广播和重分布两种.在GP中,每一个广播或重分布会产生一个切片,每一个切片在每个数据节点上都会对应发起一个进程来处理该slice负责的数据,上一层负责该slice的进程会读取下级slice广播或重分布的数据,然后进行相应的计算. 当两张表关联的时候,如果有一张表的关联键不是分布键,那么就会发生表的广播或者重分布,将数据移动到一个节点上进行关联,从而获得

关联数据在不同节点上,对于普通关系型数据库来说,是无法进行连接的.关联的数据需要通过网络流入到一个节点中进行计算,这样就需要发生数据迁移.数据迁移有广播和重分布两种.在GP中,每一个广播或重分布会产生一个切片,每一个切片在每个数据节点上都会对应发起一个进程来处理该slice负责的数据,上一层负责该slice的进程会读取下级slice广播或重分布的数据,然后进行相应的计算. 当两张表关联的时候,如果有一张表的关联键不是分布键,那么就会发生表的广播或者重分布,将数据移动到一个节点上进行关联,从而获得

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

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.

1.什么是hadoop hadoop中有3个核心组件: 分布式文件系统:HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上 分布式运算编程框架:MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算 分布式资源调度平台:YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源 2.hdfs整体运行机制 hdfs:分布式文件系统 hdfs有着文件系统共同的特征: 1.有目录结构,顶层目录是:  / 2.系统中存放的就是文件 3.系统可以提供对文件的:创建.删除.修改.查看.移

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起

本文介绍了一个在Salesforce Apex中使用JSON数据的示例程序, 该示例程序由以下几部分组成: 1) Album.cls, 定了了封装相关字段的数据Model类 2) RestClient.cls ,实现了一个REST服务的客户端, 将REST服务返回的JSON数据转换为Album的列表 3) AlbumController.cls ,实现了一个Salesforce的Controller, 将Album列表提供给UI页面 4) AlbumList.page ,实现了一个Salesfo

1.HDFS是什么? 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. 2.HDFS中的基本概念 (1)块(block)     " 块 " 是固定大小的存储单元,HDFS的文件被分成块进行存储,HDFS的块默认大小是64MB.文件传递过来之后,HDFS会把文件拆分成块进行管理," 块"就是文件存储处理的逻辑单元. (2)HDFS有两类节点: Name

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 可视化数据 目前我们只是大概了解了数据的类型,以及对数据集进行了划分,下面我们要对数据

网络拓扑: 本例主要配置和例一致,主要是在AR3260-AR1和AR3260-AR2的路由域的边界上,从AR3260-AR1上重分布进BGP 65001的路由的时候打tag 650011,在AR3260-AR2上重分布进BGP 65001的路由的时候打tag 650012 ,然后在AR3260-AR1上将OSPF 100的路由重分布进BGP 65000的时候过滤掉打了tag 650012的路由,在AR3260-AR2上过滤掉tag 650011的路由. AR3260-AR1 ==========

网络拓扑: PS:本例使用明细前缀列表双边界引入 S5700-LSW1 ============================================================================ #sysname S5700-LSW1#super password level 15 simple pwd@123#vlan batch 2 to 64#stp instance 10 root primarystp instance 20 root primarystp

原创 架构师技术联盟  近期,Google和道荷兰阿姆斯特研究者宣布攻破了世界上第一例公开的SHA-1哈希碰撞实例,业界一片哗然.当两组不同的数据(文件.一段数据)计算出相同的Hash值时,即视为二者发生碰撞:很多声音强调了避免使用SHA-1的必要性.Google自己多年来也是一直主张弃用SHA-1方案,让更多人意识到其已经不再安全可靠.回顾历史,OpenSSL心脏出血Heartbleed漏洞也是引起了业界很大的反应. SHA-1加密Hash函数在浏览器安全保护.代码库管理.存储数据重复删除等得

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概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

一.实验目的:使用路由重分布达到全网互通的效果 二.拓扑图: 三.具体步骤配置: 1.先给各台主机配置ip地址及网关,以PC1为例: 2.路由器配置: (1)R1路由器配置 Router>enable  --进入特权模式Router#configure terminal  --进入全局配置模式Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.Router(config)#hostnam R1  --修改路由器名为R1R1(co

一.实验目的:使用路由重分布达到全网互通 二.拓扑图: 三.具体实验步骤配置 先给各个主机配置ip地址和网关以PC1为例: (1)R1路由器配置 Router>enable  --进入特权模式Router#configure terminal  --进入全局配置Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.Router(config)#hostname R1  --修改路由器名为R1R1(config)#interface

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件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,但他和其

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,

通常在使用了jdbc或者netty的应用程序中,当shutdown tomcat或java应用程序时,会出现无法停止的情况,报类似如下错误: 严重: The web application [] registered the JDBC driver [com.mysql.jdbc.Driver] but failed to unregister it when the web application was stopped. To prevent a memory leak, the JDBC