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

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

在hadoop2.0在,datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制: 首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略相应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy&

垃圾数据清理,简单的说,就是删除不需要的那些数据,释放存储空间 最常用的就是delete命令.truncate命令,甚至是删除表空间重建,具体操作都很简单,不是本文的重点 下面,总结几个垃圾数据清理常见的几个问题 1.查找数据量最大的表 可以直接执行下面的SQL语句 select t.table_name, t.num_rows, t.blocks, t.empty_blocks from user_tables t where t.num_rows is not null order by t

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

好久好久没有更新博客了,之前自学的估计也都忘记差不多了.由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路,心情也难过了很久,既然入职了就要好好干,仍要保持自己的兴趣,利用业余时间重拾之前的乐趣. 从基本的数据清理学起吧 讲一下drop函数的用法 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据. 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

关于这次总结还是要从一个bug说起....... 场景描述:项目的基本处理流程为:从文件系统读取每隔一分钟上传的日志并由Spark Streaming进行计算消费,最后将结果写入InfluxDB中,然后在监控系统中进行展示,监控.这里的spark版本为2.2.1. Bug:程序开发完成之后,每个batch处理时间在15~20s左右,上线之后一直在跑,监控系统中数据也没有什么异常,sparkui中只关注了任务处理时间,其他并没有在意.后来程序运行了2天18个小时之后,监控系统发出报警NO DATA

本讲从二个方面阐述: 数据清理原因和现象 数据清理代码解析 Spark Core从技术研究的角度讲 对Spark Streaming研究的彻底,没有你搞不定的Spark应用程序. Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都会产生大量的累加器.广播变量,所以需要对对象及 元数据需要定期清理.每个batch duration运行时不断触发job后需要清理rdd和元数据.Clinet模式 可以看到打印的日志,从文件日志也可以看到清理日志内容. 现在要看其背后的事情: Sp

目录 Zabbix 数据清理的一系列操作 一.问题 二.解决办法 Zabbix 数据清理的一系列操作 基本信息: Zabbix 版本 4.0.9 MySQL 版本 5.5 一.问题 我们将 Zabbix 的数据存放在测试环境的 RDS (阿里云)上,但是这个 RDS 购买的时候就只有 10G 的存储,所以监控没有几个月,我们的数据库就报存储空间不足的预警了. 首先进行排查,是哪些表占用的存储空间比较多呢,我们发现主要是 history 和 history_uint 这两个表.占用空间最大的是 h

本文总结在使用Excel进行数据分析时,最常用的功能和函数. Excel的功能和函数非常多,用进废退,除了学习基本的函数和功能,最重要的是遇到问题可以快速的搜索并解决. 首先Excel可以处理的数据量有大多? 使用Ctrl +  → , Ctrl + ↓可以看到下界为104,8576,右界为24(X)*6(F)*4(D)=576    (Excel 2010版本) 一.数据清理 1)Trim()--空格清理 清除掉字符串两边的空格 2)CONCATENATE()--连接 CONCATENATE函

Ubuntu下Sentry部署 Sentry作为一款常见以及使用人数较多的监控服务,在接口监控.错误捕捉.错误报警等方面是非常不错的,在此之前我也用过Prometheus监控,各有各的好处,有兴趣的同学可以对这些都了解一下. 安装docker apt install curl -y sh -c "$(curl -fsSL https://get.docker.com)" systemctl start docker systemctl enable docker 安装docker-co

Kafka将数据持久化到了硬盘上,允许你配置一定的策略对数据清理,清理的策略有两个,删除和压缩. 数据清理的方式 删除 log.cleanup.policy=delete启用删除策略直接删除,删除后的消息不可恢复.可配置以下两个策略:清理超过指定时间清理:  log.retention.hours=16超过指定大小后,删除旧的消息:log.retention.bytes=1073741824为了避免在删除时阻塞读操作,采用了copy-on-write形式的实现,删除操作进行时,读取操作的二分查找

本文档描述了一种我们希望最终对用户隐藏的配置格式.该页面仍然存在的唯一原因是当前 Relay 接受这种格式以替代常规数据清理设置. 以下文档探讨了 Relay 使用和执行的高级数据清理配置的语法和语义.有时,这也称为 PII 清理. https://github.com/getsentry/relay https://docs.sentry.io/product/data-management-settings/scrubbing/advanced-datascrubbing/ Scrub pe

由于分区表数据增加:没做清除操作:导致表空间告急.需要清理很久之前的数据:释放空间.步骤如下 一,查看哪个表占的空间 SELECT t.segment_name, SUM(t.bytes / 1024 / 1024) FROM user_segments t GROUP BY t.segment_name ORDER BY SUM(t.bytes / 1024 / 1024) DESC 二.查看每个子分区的记录 SELECT a.table_name,a.partition_name FROM

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

背景 集群运行一段时间(大概一月多)后,cloudera manager管理界面出现爆红,爆红的组件有hdfs.zookeeper. 发现问题 点击详细内容查看,报日志空间不够的错误.初步判断是各个组件的日志数据把空间占满了. 查看各个目录下磁盘占用情况 df -h cdh的各组件的日志一般在/var/log目录下,因此主要关注“/” 查看/var/log下使用空间较大的文件夹,并由大到小排列 cd /var/log/ du -s ./* | sort -nr 还有一个是 Cloudera Ma

清理MongoDB集群数据: 1.登录MongoDB集群(mongos): # mongo -u username -p password --authenticationDatabase admin 127.0.0.1:27017/admin 2.查询2018-01-31之前的数据(mongos): mongos> db.tcache.find({"ft":{"$lt":new Date("2018-01-31T00:00:00.000Z"