1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

首先要在windows下解压一个windows版本的hadoop 然后在配置他的环境变量,同时要把hadoop的share目录下的hadoop下的相关jar包拷贝到esclipe 然后Build Path 下面上代码 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.

什么是Hadoop HDFS? Hadoop 分布式文件系统是世界上最可靠的文件系统.HDFS可以再大量硬件组成的集群中存储大文件. 它的设计原则是趋向于存储少量的大文件,而不是存储大量的小文件. 即使在硬件发生故障的时候,HDFS也能体现出它对数据存储的可靠性.它支持高吞吐量的平行访问方式. HDFS的介绍 源自于Google的GFS论文 发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版 ,HDFS的全称是Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统,运行

HDFS由三个基本组件组成:NameNode,SecondaryName,DataNode,其思想类似于Linux的文件系统,可以进行类比. 1.NameNode介绍: 1.管理整个文件系统的命名空间,内部维护了命名树. 2.存储元数据:文件层级关系,文件所有者及权限,每个文件由哪些文件块组成(但元信息中不包括每个块的位置).内容通过fsimage及edits维护,后文会详述. 3.接受客户端请求 2.为什么HDFS倾向于存储大文件: 首先,NameNode中存储一条元信息需要200byte,而

hadoop(一HDFS) 介绍 狭义上来说: hadoop指的是以下的三大系统: HDFS :分布式文件系统(高吞吐,没有延时要求,容错性,扩展能力) MapReduce : 分布式计算系统 Yarn:分布式样集群资源管理 但是hadoop可不止这三个系统 广义上来说: hadoop指的是大数据的一个生态圈 架构模型 1.X版本的架构 NameNode:集群的主节点,主要是管理集群中的各种元数据() secondaryNameNode:主节点的辅助管理,主节点宕机后无法代替它(Secondar

1. HDFS概述 Hadoop 分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在 Hadoop 中使用 FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下面有很多子实现类,究竟使用哪一种,需要看我们具体的实现类,在我们实际工作中,用到的最多的就是HDFS(分布式文件系统)以及LocalFileSystem(本地文件系统)了. 在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储.统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统. HDFS(Hadoop Distri

Hadoop分布式文件系统是设计初衷是可靠的存储大数据集,并且使应用程序高带宽的流式处理存储的大数据集.在一个成千个server的大集群中,每个server不仅要管理存储的这些数据,而且可以执行应用程序任务.通过分布式存储和在各个server间交叉运算,集群和存储可以按需动态经济增长.以下的设计原则和经验是根据yahoo通过HDFS管理的40PB得来的. 1. HDFS简介 HDFS是一个分布式文件系统,并且为MapReduce分布式算法提供了一分析和传输大数据的框架.HDFS使用java编写,

  http://ourmysql.com/archives/310 数据库运行一段时间后,经常导致服务器大量的swap,我怀疑是innodb中的脏数据太多了,因为没有free space了,mysql通知OS,把一些脏页交换出去,以上只是猜测.有一个现象是每次关数据库时都要关很久,并且在关数据库时,发现有大量的swap in.如果是数据库进程异常关闭,打开数据库又会花很长的时间来作恢复.我想提高一下mysql检查点发生的频率.看了Adaptive checkpointing,发现mysql检查

bin/hadoop命令操作: namenode -format 格式化文件系统 fs(缩写:FileSystem) 运行一个文件系统的用户客户端 bin/hadoop fs常用命令操作: -ls hdfs路径:查看hdfs结构信息. -lsr hdfs路径 递归显示(list status recursive) hdfs中第一位表示类型,d:文件夹也是个目录,后边9位是它的访问目录权限  -:在linux下是一个数值,在hdfs表示的是副本数,目录是一个虚的东西,不需要备份,  root:在后

oracle检查点队列与增量检查点 今天是2013-09-04,这几天一直心里安顿不下来,今天还好了,可以自己安静的学习一下oracle,在此记录一下学习笔记.这篇文章我不知道在那转载的,一直都留在我的qq空间,我觉得还是非常棒的,另外我查看分析了一下相关内容,并做 了部分实验.这块内容我想应该是ocp考试知识点之一吧. 检查点的主要目的是以对数据库的日常操作影响最小的方式刷新脏块.脏块不断的产生,如何将脏块刷新到磁盘中去呢?在8i之前,Oracle定期的锁住所有的修改操作,刷新Buffer c

"检查点"是 Windows Server 2012 R2 中对 Windows Server 2012 及以前版本的 Hyper-V"快照"功能的新称呼.之所以改成这个名称,其实和私有云有一定的关系.在私有云组件 System Center 2012 SP1 Virtual Machine Manager 中,它的"检查点"功能即是其对应的 Windows Server 2012 中的"快照"功能.为了便于在虚拟化平台和私有

原创 http://blog.chinaunix.net/uid-26762723-id-3271558.html 检查点的主要目的是以对数据库的日常操作影响最小的方式刷新脏块.脏块不断的产生,如何将脏块刷新到磁盘中去呢?在8i之前,Oracle定期的锁住所有的修改操作,刷新Buffer cache中的所有脏块,这种刷新脏块的方式被称为完全检查点,这极大的影响了效率,从9i之后只有当关闭数据库时才会发生完全检查点. 从8i开始,Oracle增加了增量检查点的概念,增量检查点的主要宗旨就是定期的刷

检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点

一.常用Actoin算子 (reduce .collect .count .take .saveAsTextFile . countByKey .foreach ) collect:从集群中将所有的计算结果获取到本地内存,然后展示 take:从集群中将一部分的计算结果获取到本地内存,然后展示 rdd.collect rdd.take(n) 二.内存管理 1.RDD内存持久化 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中. 当对RDD执行持久化操作时, 每个节点都会将自己操作的R

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

1.广播变量 1.1. Spark提供的Broadcast Variable,是只读的,并且在每个节点上只会有一份副本,而不会为每个task都拷贝一份副本 1.2.它的最大作用,就是减少变量到各个节点的网络传输消耗,以及各个节点上的内存消耗 1.3.spark自己内部也是用了高效的广播栓发来减少网络消耗 val factorbroadcast=sc.broadcast(factor) 解读图: 2.1.val rdd=sc.textFile("hdfs://..input/aaa")

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

本文目录: 一.HDFS 二.MapReduce 三.Yarn 四.Hadoop3.x 新特性 五.Hadoop 大厂面试真题解析 Hadoop 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图. 目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明! 一.HDFS 1. HDFS概述 Hado

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog

本文转自hbase.收藏学习下. 随着大数据的越来越普及,HBase也变得越来越流行.会用HBase现在已经变的并不困难,然而,怎么把它用的更好却并不简单.那怎么定义'用的好'呢?很简单,在保证系统稳定性.可用性的基础上能够用最少的系统资源(CPU,IO等)获得最好的性能(吞吐量,读写延迟)就是'用的好'.HBase是一个庞大的体系,涉及到很多方面,很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率,根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能.笔者总结至少有如下几个方面:HDFS相关配置优化,