1.hadoop集群使用的ucloud的uahdoop 2.是公司集群配置小,只有两台core节点,实际就是两台的datanode. 容量占用超过了80%,需要缩减副本以空出容量. 3.查看 hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/xxwarehouse.db/xx_datasourceraw/partitiondate=2019-10-31 可以看到,每个文件三个副本. 4.执行 hdfs dfs -setrep -R 2 / 将所有的已经上传的副本从3个变

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

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

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

elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了,而是使用了一个索引模板的东西 curl -XPUT 'http://10.27.12.16:9200/_template/template_http_request_record' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index_patterns": ["record_*"],"settings&qu

日志是从logstash传输给ES的,但是logstash配置中只能配置host和index,所以只能在es中进行配置 但是在es配置文件中配置,也就是新增如下参数的话会报错:node settings must not contain any index level settings index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 所以采用索引模板的方式进行设置 POST /_templates/index_patterns { "o

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

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

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, &

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

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 --

描述:将HDFS副本数修改为2第一步:将HDFS上已有文件副本数修改为2 hdfs dfs -setrep 2 -R -w / 第二步:修改dfs.replication值为2(页面上操作),然后重启HDFShdfs-site.xml文件: <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> 第三步:修改副本数之后进行核对 hdfs fsck / -

转自:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/39075883 作业提交到的队列:mapreduce.job.queuename 作业优先级:mapreduce.job.priority,优先级默认有5个:LOW VERY_LOW NORMAL(默认) HIGH VERY_HIGH   1.静态设置 1.1 Pig版本 SET mapreduce.job.queuename root.etl.distcp; SET mapreduce.job.p

我的问题是:hadoop回收站为什么会保留多个过期时间的数据   我们知道hadoop的回收站是在我们删除数据后能恢复的目录,但是我们并不希望在回收站保存太久的数据,我们可以使用如下参数进行配置.   在core-site.xml中配置如下参数 <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>5</value> </property>   <property> <na

Hive设置方法: SET mapreduce.job.queuename=root.up; SET mapreduce.job.priority=HIGH; set tez.queue.name=cmbi; ---- 设置引擎 set hive.execution.engine=mr; set hive.execution.engine=spark; set hive.execution.engine=tez; ---- Pig设置方法: SET mapreduce.job.queuename

路径是/etc/profile. 这个东西不能再普通下设置,打开是彩色的,即便是“:wq!”也不能保存,必须去root下,黑白的. 然后root下source /etc/profile,然后exit,source /etc/profile,这样在普通用户下就生效了.

1.是在hdfs的配置文件中配置 2.是在app程序中设置 注意:假设配置文件的最大是   20K   最小是 10K   文件大小为72  块数就是 4 在程序中设置最大为15K    切割块数  5=72/15 在程序中设置最大为50K     错:切割块数  2=72/50  应该是4, 在程序中设置最大为5K     切割块数  15=72/15 结论:  在程序中设置  块的最大值  不能大于 配置文件中配置的最大值  否则按照配置文件的最大  值  计算

http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/fair_scheduler.html fair-scheduler.xml文档 <?xml version="1.0"?> <allocations> <pool name="test_pool"> <minMaps>5</minMaps> <minReduces>5</minReduces> <max