hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

磁盘也是由数据块组成的,一般默认大小是512字节,构建磁盘之上的文件系统一般是磁盘块的整数倍.         HDFS也是采用块管理的,但是比较大,在Hadoop1.x中默认大小是64M,Hadoop2.x中大小默认为128M,那为什么HDFS块这么大呢,又为什么Hadoop2.x中数据块更大了呢?          权威指南中说,为了最小化寻址开销,也就是让文件传输时间明显大于块的寻址时间,还有就是减轻NameNode的负担,因为在NameNode中存储这块所在数据节点的信息.但是也不能过于

1.myisamchk使用 myisamchk 必须暂时停止 MySQL 服务器.例如,我们要检修 discuz 数据库.执行以下操作:# service mysql stop (停止 MySQL ):# myisamchk -r /数据库文件的绝对路径/*MYI# service mysql startmyisamchk 会自动检查并修复数据表中的索引错误.2.mysqlcheck使用 mysqlcheck 无需停止 MySQL ,可以进行热修复.操作步骤如下:# mysqlcheck -r

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报>一文中,我们详细介绍了数据块增量汇报的内容,了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报,它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode.那么,时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢?本文,我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报. 首先,看下正常数据块汇报是如何发起的?我们先看下BPServiceActor工作线程的offerService()方法: /** * Main loop fo

转自:http://www.it165.net/admin/html/201402/2382.html 在上一篇文章Hadoop源码分析之DataNode的启动与停止中分析了DataNode节点的启动大致过程,下面来重点分析DataNode节点中启动过程中的与NameNode节点的几个通信过程. IPC对象创建 在DataNode类中有一个成员变量namenode,它是DatanodeProtocol类型,DatanodeProtocol接口是DataNode节点与NameNode节点间进行IP

首先尝试mount和umount文件系统,以便重放日志,修复文件系统,如果不行,再进行如下操作. 1.检查文件系统:先确保umount xfs_check /dev/sdd(盘符); echo $? 返回0表示正常 2.执行xfs_repair -n,检查文件系统是否损坏,如何损坏会列出将要执行的操作 如果幸运的话,会发现没有问题,你可以跳过后续的操作.该命令将表明会做出什么修改,一般情况下速度很快,即便数据量很大,没理由跳过. 3.执行xfs_repair修复文件系统 xfs_repair /

1. 前言首先尝试mount和umount文件系统,以便重放日志,修复文件系统,如果不行,再进行如下操作.fdisk -l 查看硬盘分区情况mount -l 查看文件系统挂载情况df -h 查看文件系统挂载和占有情况2. 检查文件系统做此步之前确保分区处于umount状态xfs_check /dev/sdd(盘符); echo $?返回0表示正常 3. 执行xfs_repair -n,检查文件系统是否损坏,如何损坏会列出将要执行的操作执行xfs_repair -n,检查文件系统是否损坏,如何损坏

在HDFS中,提供了fsck命令,用于检查HDFS上文件和目录的健康状态.获取文件的block信息和位置信息等. 我们在master机器上执行hdfs fsck就可以看到这个命令的用法. [hadoop-twq@master ~]$ hdfs fsck Usage: hdfs fsck <path> [-list-corruptfileblocks | [-move | -delete | -openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -racks

Linux 文件系统错误的修复方法  ddrescue替代dd的恢复软件  备用超级块 最近处理的一件 linux 服务器断电导致文件系统启动后文件系统不可读写,数据不可用的案例,现总结下 Linux 文件系统错误的修复方法.EXT3-fs error (device hda3) in start_transaction: Journal has abortedIf your system abruptly loses power, or if a RAID card is beginning

DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独的线程中,为该块池扫描.校验数据块.当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态,该类中的blockPoolScannerMap将会更新. 我们先看下DataBlockScanner的成员变量,如下: // 所属数据节点DataNode实例 private final DataNode 

在<HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程>一文中,我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程,了解了它实现心跳的大体流程: 1.与NameNode握手: 1.1.第一阶段:获取命名空间信息并验证.设置: 1.2.第二阶段:DataNode注册: 2.周期性调用sendHeartBeat()方法发送心跳信息,并处理来自心跳响应中的命令: 3.调用reportReceivedDeletedB

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 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. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: /** * Periodically calls computeReplicationWork(). * 周期性调用computeReplicationWork()方法 */ private class ReplicationMonitor implements Runnable { @Overr

无论是第一次,还是之后的每次数据块汇报,名字名字节点都会对汇报上来的数据块进行检测,看看其是否为损坏的数据块.那么,损坏数据块是如何被检测的呢?本文,我们将研究下损坏数据块检测的checkReplicaCorrupt()方法. 关于数据块及其副本的状态,请阅读<HDFS源码分析之数据块及副本状态BlockUCState.ReplicaState>一文. checkReplicaCorrupt()方法专门用于损坏数据块检测,代码如下: /** * The next two methods tes

一,介绍 DBV(DBVERIFY)是Oracle提供的一个命令行工具,它可以对数据文件物理和逻辑两种一致性检查.但是这个工具不会检查索引记录和数据记录的匹配关系,这种检查必须使用analyze validate structure命令. 这个工具有如下特点: 以只读的方式打开数据文件,在检查过程中不会修改数据文件的内容. 可以在线检查数据文件,而不需要关闭数据库. 不能检查控制文件和日志文件,只能检查数据文件. 这个工具可以检查ASM文件,但数据库必须Open状态,并且需要通过USERID指定

我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

导读:随着大数据的进一步发展,NoSQL 数据库系统迅速发展并得到了广泛的应用.其中,Apache Cassandra 是最广泛使用的数据库之一.对于 Cassandra 的优化是大家研究的热点,而 ScyllaDB 则为其提供了一个新的思路.ScyllaDB 是一个基于 C++ 的开源的高性能的 Cassandra 的实现,较之 Cassandra 在性能上有了很大的提升.Nodetool repair 是 Cassandra 日常维护的重要一环,今天主要和大家分享一下 ScyllaDB 在这