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

HDFS的副本存放策略   HDFS作为Hadoop中的一个分布式文件系统,而且是专门为它的MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?首先,HDFS将每一个文件的数据进行分块存储,同时每一个数据块又保存有多个副本,这些数据块副本分布在不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,这是因为:一.文件分块存储之后按照数据块来读,提高了文件随机读的效

MongoDB 删除,添加副本集,并修改副本集IP等信息 添加副本,在登录到主节点下输入 rs.add("ip:port"); 删除副本 rs.remove("ip:port"); 新增仲裁节点 rs.addArb("ip:port"); 修改副本host: shard1:PRIMARY> cfg = rs.conf() { "_id" : "shard1", , ), "members&q

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 / -

分片的个数在创建之后是无法再增加和减少的,除非你另外建一个索引库,而副本是可以在运行的时候,动态增加和减少.因此,在创建索引库时,规划好分片(Shard)是非常重要的,而在插入大量数据时可以先将副本书设置为0,插入完成后再修改. public void updateReplicas(){ settings =Settings.builder().put("number_of_replicas",num).build(); UpdateSettingsResponse  updateSe

创建只有 一个主分片,没有副本的小索引: PUT /my_temp_index{ "settings": { "number_of_shards" : 1, "number_of_replicas" : 0 }}可以用 update-index-settings API 动态修改副本数: PUT /my_temp_index/_settings{ "number_of_replicas": 1}

批量执行脚本时,批量数据写回到数据库:从EM中查看到有较多的dbwr的IO请求   查看后台dbwr的进程数量 select * from v$bgprocess 在查询结果中paddr的字段为非'00'的进程为正常使用的 查询结果为正在使用的dbwr进程为1个 使用下面的需求修改dbwr进程,最大值小于等于服务器CPU的数量:使用的服务器为8核,那么修改如下 alter system set db_writer_processes=8 scope=spfile; 然后重启oralce 再查看,

当hdfs空间不足时,除了删除临时数据或垃圾数据之外,还可以适当调整部分大目录的副本数量,多管齐下: 1 查看 $ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o-rwxr-xr-x 3 hadoop supergroup 44324200 2019-02-28 16:36 /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o/000000_0 权限后边的3即为副本数量 2 修改 $ hadoop fs -set

因虚拟机地址被占用,需要重新设置ip地址,这时需要修改副本集中的IP地址配置: 1: 查看配置rs.config():需要找到primary主机,在该主节点服务器上才有权限修改配置 2:rs.remove("ip:port") 移除原配置文件中的已经变更地址的主机 3:rs.add("ip:port")  添加新的地址主机 4:设置priority优先级 >var config = rs.config() >config.members[2].prior

HDFS作为Hadoop中 的一个分布式文件系统,而且是专门为它的MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为 MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?首先,HDFS将每一个文件的数据进行分块存储,同时每一个数据块又保存有多个 副本,这些数据块副本分布在不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,这是因为:一.文件分块存储之后按照数据 块来读,提高了文件随机读的效率和并发读的效率:二

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬

目录 1 - HDFS 的副本机制 2 - HDFS 的机架感知机制 3 - HDFS 的负载均衡机制 参考资料 版权声明 1 - HDFS 的副本机制 HDFS 中的文件,在物理上都是以分块(block)存储的,块大小可以通过 hdfs-site.xml 文件中的参数 dfs.block.size 进行设置: <!-- 块大小,单位:Byte --> <property> <name>dfs.block.size</name> <value>1

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

一.            HDFS简介 1.    HDFS全称 Hadoop Distributed FileSystem,Hadoop分布式文件系统. Hadoop有一个抽象文件系统的概念,Hadoop提供了一个抽象类org.apache.hadoop.fs.FilesSystem,HDFS是这个抽象类的一个实现.其他还有: 文件系统 URI方案 Java实现(org.apache.hadoop) Local file fs.LocalFileSystem HDFS hdfs hdfs.D

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

注:该文内容部分来源于ChinaHadoop.cn上的hadoop视频教程. 一. HDFS概述 HDFS即Hadoop Distributed File System, 源于Google发表于2003年的论文,是一种分布式的文件系统. HDFS优点: 高容错性(数据自动保存多个副本) 适合批处理 适合大数据处理 流式文件访问(一次性写入,多次读取) 建立在廉价机器上 HDFS缺点: 不善于处理低延迟数据访问 不善于处理小文件存取(元数据存放在namenode内存中,消耗大量内存) 不支持并发写

(1)分布式文件系统 随着数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统 .它是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间. 而它最主要的特性就是通透性.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失 分布式文件管理系

目的 本文档是使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为Hadoop集群或独立通用分布式文件系统的一部分的用户的起点.虽然HDFS旨在在许多环境中"正常工作",但HDFS的工作知识有助于在特定集群上进行配置改进和诊断. 概述 HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储.HDFS集群主要由一个NameNode来管理文件系统元数据和存储实际数据的DataNodes.HDFS架构指南详细介绍了HDFS.本用户指南主要处理用户和管理员与HDFS集群的交互.HDFS架构图描述了Nam

1.hadoop fs 指令 -ls -ls <路径> 查看指定路径的当前目录结构 -lsr -lsr <路径> 递归查看指定路径的目录结构 -du -du <路径> 统计目录下个文件大小 -dus -dus <路径> 汇总统计目录下文件(夹)大小 -count -count [-q] <路径> 统计文件(夹)数量 -mv -mv <源路径> <目的路径> 移动 -cp -cp <源路径> <目的路径&g

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(