数据保存策略(Retention Policies) InfluxDB没有提供直接删除Points的方法,但是它提供了Retention Policies.主要用于指定数据的保留时间:当数据超过了指定的时间之后,就会被删除. 查看当前数据库的Retention Policies SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB" 创建新的Retention Policies CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON

前言: 项目开始没有做好日志统计工作,每次有问题后端都得找前端对接,严重影响工作效率.最近特地在项目中加上日志保存策略,在此分享,供需要的人学习. 一.更详细的日志信息 既然决定自定义一个log,那我们就可以让它显示更多的信息,如线程信息:threadId,threadName等: private String getFunctionName() { StackTraceElement[] sts = Thread.currentThread().getStackTrace(); if (sts

本文介绍hdfs的存储策略 内容译自:http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/ArchivalStorage.html#Get_Storage_Policy 译注:存储策略是在和经济妥协的一个技术产物.由于存储技术发展的日新月异,也许将来再考虑这种策略不是很有必要了.虽然从逻辑上来说,总是有相似的问题出现.但将来对于绝大部分问题而言,这些问题已经不是问题了. 1.简介 归档存储用于减少对存储的压力.

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

retention policy这个东西相比较于传统的关系型数据库(比如mysql)而言,是一个比较新的东西,在将表之前,有必要来看一下保存策略有什么用,以及可以怎么用 I. 基本操作 1. 创建retention policy retention policy依托于database存在,也就是说保存策略创建时,需要指定具体的数据库,语法如下 CREATE RETENTION POLICY <retention_policy_name> ON <database_name> DUR

副本放置策略 的副本放置策略的基本思想是: 第一block在复制和client哪里node于(假设client它不是群集的范围内,则这第一个node是随机选取的.当然系统会尝试不选择哪些太满或者太忙的node). 第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的node中(随机选择). 第三个副本和第二个在同一个机架,随机放在不同的node中. 假设还有很多其它的副本就随机放在集群的node里. Hadoop的副本放置策略在可靠性(block在不同的机架)和带宽(一个管道仅仅须要穿越一个网络节点)中做

Ignite的数据网格是围绕着基于内存的分布式key/value存储能力打造的.当初技术选型的时候,决定用Ignite也是因为虽然同样是key/value存储,它有着和其他key/value存储系统不同的特性.根据官网的介绍,Ignite在设计之初,就是为了能方便的水平扩展而设计的.Ignite将数据分片,每个节点只存储数据的一部分,这样每当有新节点加入时,整个集群可以存储更多的数据.为了提高可用性,Ignite也支持用不同的策略对数据分片进行冗余备份,这样保证数据不会因为集群中一两个节点失效而

在client向DataNode写入block之前,会与NameNode有一次通信,由NameNode来选择指定数目的DataNode来存放副本.具体的副本选择策略在BlockPlacementPolicy接口中,其子类实现是BlockPlacementPolicyDefault.该类中会有多个chooseTarget()方法重载,但最终调用了下面的方法: /** * This is not part of the public API but is used by the unit tests

        HDFS中数据管理与容错 1.数据块的放置       每个数据块3个副本,就像上面的数据库A一样,这是因为数据在传输过程中任何一个节点都有可能出现故障(没有办法,廉价机器就是这样的),为了保证数据不能丢失,所以存在3个副本,这样保证了硬件上的容错,保证数据传递过程中准确性.       3个副本数据,放在两个机架上.比如上面机架1存在2个副本,机架2存在1个副本.   (1)如果就像下面的DataNode1数据块无法使用了,可以在机架1上的DataNode2和DataNode3

Where You Should Put Your App’s Files To prevent the syncing and backup processes on iOS devices from taking a long time, be selective about where you place files inside your app’s home directory. Apps that store large files can slow down the process

1.第一个副本放置在上传文件的DataNode上,如果是集群外提交,则随机挑选一个磁盘不太满,CPU不太忙的节点. 2.第二个副本放置在与第一个副本不同的机架上. 3.第三个副本放置在与第二个副本同机架的不同节点上. 4.更多副本随机节点放置.

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

RMAN 程序的兼容性 RMAN 环境由以下5部分组成:(1) RMAN executable(2) Recovery catalog database(3) Recovery catalog schema in the recovery catalog database(4) Target database(5) Auxiliary database (used forduplicate, duplicate for standby or tablespace point-in-time re

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP

本次实验相关信息如下: 操作系统:Ubuntu 14 Hadoop版本:2.4.0 Spark版本:1.4.0 运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传    hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看: (Spark1.4 官方文档中的一段) 记住路径:hdfs://localhost:900

HDFS的可靠性 1.冗余副本策略   2.机架策略    3.心跳机制    4.安全模式 5.校验和           6.回收站       7.元数据保护    8.快照机制 1.冗余副本策略 可以在hdfs-site.xml中设置复制因子指定副本数量 所有数据块都有副本 Datanode启动时,遍历本地文件系统,产生一份hdfs数据块和本地文件的对应关系列表(blockreport)汇报给namenode 2.机架策略 集群一般放在不同机架上,机架间带宽要比机架内带宽要小 HDFS

一.NameNode和DataNode (1)NameNode NameNode的作用是管理文件目录结构,是管理数据节点的.NameNode维护两套数据:一套是文件目录与数据块之间的关系,另一套是数据块与节点间的关系.前一套是静态的,是存放在磁盘上的,通过fsimage和edits文件来维护:后一套数据时动态的,不持久化到磁盘,每当集群启动的时候,会自动建立这些信息. (2)DataNode 毫无疑问,DataNode是HDFS中真正存储数据的.这里要提到一点,就是Block(数据块).假设文件