以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

1.减轻了namenode的压力 原因是hadoop集群在启动的时候,datanode会上报自己的block的信息给namenode.namenode把这些信息放到内存中.那么如果块变大了,那么namenode的记录的信息相对减少,所以namenode就有更多的内存去做的别的事情,使得整个集群的性能增强. 2.增大会不会带来负面相应. 因为这个可以灵活设置,所以这里不是问题.关键是什么时候,该如何设置. 如果对于数两级别为PB的话,建议可以block设置的大一些. 如果数据量相对较少,可以设置的

Hadoop优势,组成的相关架构,大数据生态体系下的模式 一.Hadoop的优势 二.Hadoop的组成 2.1 HDFS架构 2.2 Yarn架构 2.3 MapReduce架构 三.大数据生态体系 3.1 系统项目架构图 四.Hadoop的重要目录结构 五.集群启动/停止方式 5.1 各个服务组件逐一启动/停止 5.2各个模块分开启动/停止(需提前配置SSH无密登录)* 六.Hadoop相关概念理解 6.1 Hadoop-HDFS 存储模型:字节 6.2 Hadoop架构模型 6.3 Nam

一.presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的竞争力,我们本次介绍针对我们团队对于presto部分应用个

转自:http://flyingdutchman.iteye.com/blog/1871025 在当前的基于Hadoop系统的数据仓库中,数据存储格式是影响数据仓库性能的一个重要因素.Facebook于是提出了集行存储和列存储的优点于一身的RCFile文件存储格式,据说当前在Facebook公司内部,其数据仓库的文件存储格式都是RCFile,另外盛大内部的数据仓库使用的也是RCFile文件存储格式. 我们现在正在进入一个大数据时代,何为"大数据"?它不仅仅就是指海量的数据,也包括如何高

RDD 介绍 spark 最重要的一个概念叫 RDD,Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集,它是 spark 的最基本的数据(也是计算)抽象. 代码中是一个抽象类,它代表一个 不可变.可分区.里面的元素可并行计算的数据集合. RDD 的属性 拥有一组分区:数据集的基本组成单位 拥有一个计算每个分区的函数 拥有一个分区器,partitioner,即 RDD 的分片函数 RDD 间存在依赖关系 [下面 RDD 特点中有解释] 拥有一个列表,存储每个 parti

因为对控制文件的分片数目,进而控制文件的map个数非常感兴趣,因此有查找如下资料的需求.下面来看看我总结的吧:) 当向HDFS上写文件时,可以通过设置dfs.blocksize配置项来设置文件的block size,这导致HDFS上不同文件的block size是不同的.有时候我们需要知道HDFS上某个文件的block size,比如想知道该该文件作为job的输入会创建几个map等.Hadoop FS Shell提供了一个-stat选项可以达到目的.官方文档描述这个选项时遗漏了可选参数.-sta

hadoop的分布式文件系统HDFS的存储方式是,将数据分成block,分布式存储在整个hadoop集群的datanode中,每个block默认的大小是64M,这些block文件的具体存储位置是在hadoop的配置文件中定义的,进入/home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop的配置文件目录(hadoop版本为社区版2.2.0): vi /home/hadoop2/hadoop2/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration> <pro

对于开源的东东,尤其是刚出来不久,我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc,測试它的样例 为了方便查看源代码,关联导入源代码的项目 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里 block文件存储块是最主要的单位 查看block存放位置,配置文件里查看 假设文件大于64M会占两个块,meta文件是校验文件,第二个文件大于64M,删除文件后,则相应block不在 datanode存放文件,一个文件能够存放

对于开源的东西.特别是刚出来不久.我认为最好的学习方法是能够看到源代码,doc,样品测试 为了方便查看源代码,导入与项目相关的源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配

在Flume NG+hadoop的开发中,运行mapreduce的时候出现异常Error: java.io.IOException: Cannot obtain block length for LocatedBlock{BP-235416765-192.168.30.244-1430221967536:blk_1073889944_149172; getBlockSize()=45839; corrupt=false; offset=0; locs=[10.188.10.98:50010, 1

环境:hadoop-3.0.2 + 11 机集群 + RS-6-3-1024K 的EC策略 状况:某天,往 HDFS 上日常 put 业务数据时,发现传输速率严重下降 分析: 检查集群发现,在之前的传输中,发生过个别 datanode 临时不可用的状况. 而由于 hadoop EC 机制,当失效 datanode 小于容忍值 (这里是3),put 等传输任务仍然成功.但 hadoop 当时会报错,用于提示程序员,这个报错不会影响当此传输任务,故 put 等传输请求会返回成功.然后,缺失的 dat

不多说,直接上干货! hadoop的分块有两部分. 第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分. <property> <name>dfs.block.size</name> <value></value> <description>The default block s

hadoop集群某个节点dfs存储比其他节点存储高时,一般会使用hadoop提供的balance(start-balancer.sh -threshold 10 )工具来移动高存储节点上的块到低存储节点上. 其中 -threshold 默认设置:10,参数取值范围:0-100,参数含义:判断集群是否平衡的目标参数,每一个 datanode 存储使用率和集群总存储使用率的差值都应该小于这个阀值 ,理论上,该参数设置的越小,整个集群就越平衡,但是在线上环境中,hadoop集群在进行balance时,

转自:http://blog.csdn.net/yczws1/article/details/21899007 纯干货:通过WourdCount程序示例:详细讲解MapReduce之Block+Split+Shuffle+Map+Reduce的区别及数据处理流程. Shuffle过程是MapReduce的核心,集中了MR过程最关键的部分.要想了解MR,Shuffle是必须要理解的.了解Shuffle的过程,更有利于我们在对MapReduce job性能调优的工作有帮助,以及进一步加深我们对MR内

    本文翻译原链接:https://hadoopabcd.wordpress.com/2015/03/17/hdfs-file-blocks-distribution-in-datanodes/   当写入一个文件到 HDFS 时,它被切分成数据块,块大小是由配置文件 hdfs-default.xml 中的参数 dfs.blocksize (自 hadoop-2.2 版本后,默认值为 134217728字节即 128M,可以在 hdfs-site.xml 文件中改变覆盖其值,单位可以为k.m

Hbase依赖的datanode日志中如果出现如下报错信息:DataXceiverjava.io.EOFException: INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in receiveBlock for block  解决办法:Hbase侧配置的dfs.socket.timeout值过小,与DataNode侧配置的 dfs.socket.timeout的配置不一致,将hbase和datanode的该配置调成

-- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: supergroup = supergroup -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.CallQueueManager: Using callQueue: class java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue queueCapacity: -- ::, INFO org.apache.hadoop.ipc.

2018-01-09 09:47:38,297 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool <registering> (Datanode Uuid unassigned) service to controller/192.168.1.183:9000. Exiting. java.io.IOException: Incompatible cluster

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 在HDFS中,有三种Recovery 1.Lease Recovery 2.Block Recovery 3.PipeLine Recovery 以下将 一 一 讲解. 一.Lease Recovery 首先很有比要介绍一下Lease(租约) 租约保证HDFS的一读多写机制,当一个客户端(Client)希望打开(Open)HDFS中的某个文件进行append或者truncate操作(追加内容或者减少

Hadoop的由来.Block切分.进程详解 一.hadoop的由来 Google发布了三篇论文: GFS(Google File System) MapReduce(数据计算方法) BigTable:Hbase Doug cutting 花费了两年的业余时间实现了前两篇论文,并重新命名为HDFS和MapReduce Doug cutting看到他儿子在牙牙学语时,抱着黄色小象,亲昵的叫 hadoop,他灵光一闪,就把这技术命名为 Hadoop,而且还用了黄色小象作为标示 Logo,不过,事实上