关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt

package com.slp.hdfs; import org.apache.commons.io.output.ByteArrayOutputStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.F

一.使用 setrep 命令来设置 # 设置 /javafx-src.zip 的文件块只存三份 hadoop fs -setrep /javafx-src.zip 二.文件块在磁盘上的路径 # 设置的 hdfs 目录为/opt/hadoop-tmp/ # hdfs 文件块的路径为 /opt/hadoop-tmp/dfs/data/current/BP-362764591-192.168.8.136-1554970906073/current/finalized/subdir0/subdir0 三

多副本可以提升检索的能力,但是如果副本数量太多,插入数据的时候容易出现卡顿现象: 因为主分片要把数据同步给所有的副本,所以建议副本数量最好是1-2个: ---- Es在索引数据的时候,如果存在副本,那么主分片会将数据同时同步到副本: 如果当前插入大量数据,那么会对es集群造成一定的压力,所以在插入大量数据前,也就是在建立索引的时候,我们最好把副本数设置为0:等数据建立完索引之后,在手动的将副本数更改到2,这样可以提高数据的索引效率

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe

一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.修改了副本数(dfs.replications),对已经上传了的文件也不会起作用.当然可以在上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=2 -put abc.txt /tmp可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数:hadoop fs -setrep -R 2 / 查看当前hdfs的副本数hadoop fsck -locations某个文件的副本数,可以通过ls中的文件描述符看到hadoop df

数据块的复制当然需要一个源数据节点,从其上拷贝数据块至目标数据节点.那么数据块复制是如何选取复制源节点的呢?本文我们将针对这一问题进行研究. 在BlockManager中,chooseSourceDatanode()方法就是用来选取数据块复制时的源节点的,它负责解析数据块所属数据节点列表,并选择一个,用它作为数据块的复制源.其核心逻辑如下: 我们优先选择正处于退役过程中的数据节点而不是其他节点,因为前者没有写数据传输量因此相对不是很繁忙.我们不使用已退役节点作为数据源.否则我们从它们之中随机选择

我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

Offset 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F 00018000h 6 A2 0 0 0c 0 80 3 8b 61 15 0 0 0 3 4 type frmt spare1/2 rdba bas wrp seq flg   The Cache Header The Cache Header :   注:@符号后数字表示块内偏移字节数 Struct  kcbh  20 bytes @0   :此结构体共20字节,块内偏移为0字节,即块首. ub1 type_kcb

kafka关于修改副本数和分区的数的案例实战(也可用作leader节点均衡案例) 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. 一.关于topic分区数的修改 1>.创建1分区1个的topic,名称为yinzhengjie-channel [root@node101 ~]# kafka-topics. --create --replication-factor -partitions --topic yinzhengjie-channel Created topic "

抛出问题: __consumer_offsets这个topic是由kafka自动创建的,默认50个,但是都存在一台kafka服务器上,这是不是就存在很明显的单点故障?经测试,如果将存储consumer_offsets的这台机器kill掉,所有的消费者都停止消费了.请问这个问题是怎么解决的呢? 原因分析: 由于__consumer_offsets这个用于存储offset的分区是由kafka服务器默认自动创建的,那么它在创建该分区的时候,分区数和副本数的依据是什么?分区数是固定的50,这个没什么可怀

目前我们使用的elastic版本为2.3.5 当前版本没有直接的curl操作可以更改索引的名称,索引的副本数. 有直接更改索引副本数的api. curl -XPUT "192.168.1.1:9200/test001/_settings" -d '{ "index" : { "number_of_replicas" : 2 } }' 但是,我们可以通过elastic的快照功能来实现以上两种操作. 1.索引重命名 1.0 准备工作:停止对目标索引做

检查集群健康状态,可以看集群颜色.(黄色:primary shard都正常,replica不正常) GET /_cat/health?v 列出集群所有index GET /_cat/indices?v GET _cluster/health PUT一条数据:如果指定文档不存在则创建,存在则全量替换.如果索引类型不存在,则自动创建索引.类型 PUT /beauties/cn/1 { "Name":"Zhao Liying", "Age":20, &

工作案例: 大数据开发用系统脚本自动在kafka建topic,检查后才发现副本数只有1个,存在数据丢失的风险.需要立刻把副本数改为3个. 开始干活,首先想到的是下面的命令: ${BIN_PATH}/kafka-topics.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_ADDR} --topic $1 --partitions $2 --alter${BIN_PATH}/kafka-topics.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_ADDR} --topic $1 --

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

实验:某个分区数据块损坏,不完全恢复此分区表数据 背景:数据库没有有效备份,某个分区中有数据块损坏. 要求:最大限度恢复此分区数据. 环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.4 1. 初始化实验环境 2. 模拟分区中有数据块损坏情景 3. 尝试使用Oracle内部事件10231进行不完全恢复 Reference 1. 初始化实验环境 初始化创建模拟实验环境用到的表空间.业务用户.表,并导入测试数据. 本次实验用到表空间DBS_D_JINGYU, 业务用户JINGYU, 分区表T_

数据块概述Oracle对数据库数据文件(datafile)中的存储空间进行管理的单位是数据块(data block).数据块是数据库中最小的(逻辑)数据单位.与数据块对应的,所有数据在操作系统级的最小物理存储单位是字节(byte).每种操作系统都有一个被称为块容量(block size)的参数.Oracle每次获取数据时,总是访问整个数(Oracle)数据块,而不是按照操作系统块的容量访问数据. 数据库中标准的数据块(data block)容量是由初始化参数 DB_BLOCK_SIZE 指定的.

hadoop修改MR的提交的代码程序的副本数 Under-Replicated Blocks的数量很多,有7万多个.hadoop fsck -blocks 检查发现有很多replica missing.而且这些丢失的replica对应的文件都是mr的程序文件. 原因:MR,hive 的程序代码上传到hdfs上,默认的副本数是10份,但集群只有4台,造成大量的 Under-Replicated Blocks 和 missing replicas. 1. 修改MR的提交的代码程序的副本数. vi m

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

在Node中,http响应头信息中Transfer-Encoding默认是chunked. Transfer-Encoding:chunked Node天生的异步机制,让响应可以逐步产生. 这种发送数据块的方式在涉及到io操作的情况下非常高效.Node允许以数据块的形式往响应中写数据,也允许以数据块的形式读取文件. 这样可以有高效的内存分配,不需要把文件全部读取到内存中再全部响应给客户,在处理大量请求时可以节省内存. var http = require('http'); var fs = re