date: 2020-10-09 17:45:00 updated: 2020-10-10 17:45:00 Distcp 跨集群同步 1. 使用方法及原理 hadoop distcp srcPath tarPath 会把srcPath和tarPath下的所有目录.文件信息放入到 _distcp_src_files 和 _distcp_dst_files 两个临时文件中,具体文件内容的拷贝工作交给多个map任务,会导致一个问题,就是文件过多那么map任务数就会很多,每个datanode有一个上限

-- 同步HDFS数据(shell执行) hadoop distcp \ -Dmapred.job.queue.name=queue_name \ -update \ -skipcrccheck hdfs://hdfs01/user/hive/warehouse/db_name1.db/table_name \ /user/hive/warehouse/db_name2.db/table_name

目前,Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台. 伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈(BDAS). 其核心框架是Spark,同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark,提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib. 并行图计算框架GraphX. 流计算框架Spark Streaming. 采样近似计算查询引擎BlinkDB. 内存分布式文件系统Tachyon. 资源管理框架Mesos等子项目. 这些

GraphX基于BSP模型,在Spark之上封装类似Pregel的接口,进行大规模同步全局的图计算,尤其是当用户进行多轮迭代时,基于Spark内存计算的优势尤为明显.

Spark简介 [TOC] Spark是什么 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架 Spark是MapReduce的替代方案 Spark与Hadoop Spark是一个计算框架,而Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS,Hadoop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统. Spark的优势 中间结果输出 基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上,进行储存和容错.当一些查询翻译到MapReduce任务是,往往会产生多个Stage,而这些串

理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了4个时期: 第一个时期: 2006 年到 2008 年.2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS.MapReduce.BigTable 去定义的. 第二个时期: 2009 年到 2013 年阶段.雅虎.阿里.Facebook 等企业对大数据的应用越来越多.2013 年底 Hadoop 正式发布 2

前言 在当今每日信息量巨大的社会中,源源不断的数据需要被安全的存储.等到数据的规模越来越大的时候,也许瓶颈就来了,没有存储空间了.这时候怎么办,你也许会说,加机器解决,显然这是一个很简单直接但是又显得有些欠缺思考的办法.无谓的加机器只会带来无限上升的成本消耗,更好的办法应该是做到更加精细化的数据存储与管理,比如说非常典型的冷热数据的存储.对于巨大的长期无用的冷数据而言,应该用性能偏弱,但是磁盘空间富余的机器存,热数据则反之.数据的分类存储一定会带来数据的同步问题,假若我有2套集群,1个是线上的正

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/distcp.html 概述 使用方法 基本使用方法 选项 选项索引 更新和覆盖 附录 Map数目 不同HDFS版本间的拷贝 Map/Reduce和副效应 概述 DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. 由于使用了Map/Red

概述 distcp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝. 由于使用了Map/Reduce方法,这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方. 这篇文档会为常用distcp操作提供指南并阐述它的工作模型. 基本使用方法 distcp最常用在集群之间的拷贝: hadoop distcp hdfs://master1:8020/foo/b

MySQL 复制问题的最后一篇,关于双向同步复制架构设计的一些设计要点与制约. 问题和制约 数据库的双主双写并双向同步场景,主要考虑数据完整性.一致性和避免冲突.对于同一个库,同一张表,同一个记录中的同一字段的两地变更,会引发数据一致性判断冲突,尽可能通过业务场景设计规避.双主双写并同步复制可能引发主键冲突,需避免使用数据库自增类主键方案.另外,双向同步潜在可能引发循环同步的问题,需要做回环控制. 如上图所示,复制程序写入时也会产生 binlog,如何识别由复制程序产生的 binlog 并将其过

8.4 Weex 双11会场大规模应用的秒开实战和稳定性保障 前言 Native 开发的诸多亮点中,流畅体验和系统调用是最多被提及的.流畅体验体现在页面滚动/动画的流畅性,背后是更好的内存管理和更接近原生的性能:同时又是 Web 的痛点:资源首次下载.长页面内存溢出和滚动性能.动画性能.传统 web 性能(如JS执行效率).Native 有丰富的系统调用能力,而 Web 痛点在于:W3C 标准太慢,有限的设备访问能力,API 兼容性问题较严重,如 Geolocation 在 Android We

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持(包括裸金属/Bare metal.F5 .GPU.跨

1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端: 同步:      所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步:      异步的概念和同步相对.当c端一个异步过程调用发出后,调

socket阻塞与非阻塞,同步与异步 作者:huangguisu 转自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7453390 1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端:  同步:       所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事.

同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西.这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同.所以,为了更好的回答这个问题,我先限定一下本文的上下文. 本文讨论的背景是Linux环境下的n

两个集群之间做数据同步,而且两个集群之间的版本不一致,这个时候使用的是hftp协议或者webhdfs协议! 如果试图在两个运行着不同HDFS版本的集群上使用distcp命令来复制数据并使用hdfs协议,复制作业会失败,因为两个系统版本的RPC是不兼容的.要想弥补这种情况, 1.使用htfp协议 >>可以使用基于只读HTTP协议的HTFP文件系统并从源文件系统中读取数据. >>这个作业必须运行在目标集群上,进而实现HDFS RPC版本的兼容.使用HFTP协议重复前面的例子: 需要在目

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

出现session不同步时,请放到content.xml中,实际验证有效: tomcat + memcached + nginx 实现session共享 这里重点强调如何实现linux服务器上 服务器session共享,软件安装不再赘述. 首先我们需要对 cookie 和session的工作机制非常了解,如果不了解其中的原理,就算配置成功,也毫无意义.换了工作换了环境,重新配置起来 仍然需要重头来过,事倍功半. cookie是怎样工作的? 例如,我们创建了一个名字为login的Cookie来包含

>>主从同步机制及应用 读写分离(Read/Write Splitting)让主数据库处理事务性增.改.删操作(INSERT.UPDATE.DELETE),从数据库处理SELECT查询操作,在大规模高并发的系统中,读写分离是提高性能很重要的手段.读写分离实现的基础就是MySQL的主从同步,因此对于主从同步的管理也就显得非常重要. (1)MYSQL主从同步的作用 1.数据分布2.负载平衡(load balancing)3.备份(Copy)4.高可用性(high availability)和容错

TDW(Tencent distributed Data Warehouse,腾讯分布式数据仓库)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,打破了传统数据仓库不能线性扩展.可控性差的局限,并且根据腾讯数据量大.计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造. TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品,单集群规模达到4400台,CPU总核数达到10万左右,存储容量达到100PB:每日作业数100多万,每日计算量4PB,作业并发数2000左右:实际存储数据量80PB,文件数和块数达到6亿多:存储利用率83%左