HDFS会周期性的检查是否有文件缺少副本,并触发副本复制逻辑使之达到配置的副本数, <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> 具体实现是在BlockManager中启动线程ReplicationMonitor完成: org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager /**

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

1:按照上篇博客写的,将各个进程都启动起来: 集群规划:    主机名        IP                安装的软件                    运行的进程   master     192.168.3.129    jdk.hadoop                      NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)   slaver1    192.168.3.130   jdk.hadoop                  

weekend01.02.03.04.05.06.07的分布式集群的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 2)  weekend03.04的yarn的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 首先,分布式集群都是正常的,且工作的 然后呢, 以上是,weekend01(active).weekend02(standby) 当weekend01给kill, 变成weekend01(standby).weekend02(active) 模拟weekend

kudu的副本数量是在表上设置,可以通过命令查看 # sudo -u kudu kudu cluster ksck $master ... Summary by table Name | RF | Status | Total Tablets | Healthy | Recovering | Under-replicated | Unavailable ----------------------------------------------------------+----+--------

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

在配置Windows Server Backup的时候可以配置备份时间点和备份存放位置,但是无法配置保留备份的数量.作为微软提供的一个基本的备份工具,做简单的备份还是可以的.但是对于同一备份任务,反复备份后,保留的副本数量,这个是无法自己修改的.比如,这个备份就有4个副本可供恢复.wbadmin命令中可以指定保留副本的数量,删除多余的.比如:wbadmin delete backup -keepversions:50但是依然无法预先指定保留副本的数量.备份使用了VSS.至于究竟能存放多少个副本,

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

利用percona-toolkit工具检查MySQL数据库主从复制数据的一致性,以及修复. 一.             pt-table-checksum检查主从库数据的一致性 pt-table-checksum在MASTER上校验指定库.表,将结果存在一个库表里,复制进程将检验sql传递到slave上再执行一次.通过比较M/S的检验值确定数据是否一致.利用主从复制做检验,不需要在检验期间对主从数据库同时锁表,可以控制校验的数据和速度,不影响到正常服务. 安装: #依赖包 yum –y per

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

背景 TIKV使用raft协议来实现副本同步,任何时刻写入一个KEY-VAL键值对,都会基于RAFT协议复制到不同机器的三个副本上,raft协议本身能保证副本同步的强一致性,但是任何系统都可能存在BUG,如果由于程序BUG导致出现副本不一致,我们需要有一个机制能够检测出来,同时这个一致性检测功能不应该影响系统的正常运转. 基本思想 集群中每个TIKV进程都运行有一个检测线程,检测线程周期性的从所有的本地副本中选出一个距离上一次检测时间最老的Leader副本,写一条命令字为AdminCmdType

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

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

说明 除了标注之外,本文纯属原创,转载请注明出处:https://www.jianshu.com/p/ea6ef5f5b868, https://www.cnblogs.com/monkeyteng/p/10220395.html HDFS架构简介 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算.本文基于Hadoop 2.7.3源码,分析本地文件推送(新建/追加)到的HDFS客户端逻辑. HDFS架构主

1. 副本策略 NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置. 若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上:副本2,不同机架节点上:副本3,同第二个副本机架的另一个节点上:其他副本随机挑选. 若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上:副本2,不同副本1,机架上:副本3,同副本2相同的另一个节点上:其他副本随机挑选 (For the common case, when t

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置. 其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数 Hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数: hadoop fs -setrep

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

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.

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

客户需要将表中统计好的数据还原成统计前的原始记录 例如: ID Name QTYCount100 Name1 1101 Name2 2102 Name3 3103 Name4 4104 Name5 5 还原为: ID Name QTY100 Name1 1101 Name2 1102 Name2 1103 Name3 1104 Name3 1105 Name3 1106 Name4 1107 Name4 1108 Name4 1109 Name4 1110 Name5 1111 Name5 11