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

1.HDFS删除文件或目录 package Hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; /** * 删除HDFS上的文件或目录实例 * @author SimonsZhao * */ public

使用SQL脚本删除冗余的视图和表 SQL脚本删除视图信息 USE DatabaseGOIF OBJECT_ID('ViewName')IS NOT NULLBEGINDROP VIEW ViewNameENDGO SQL脚本删除表信息 USE DatabaseGOIF  EXISTS (SELECT * FROM dbo.sysobjects WHERE ID =  OBJECT_ID(N'dbo.TableName') AND OBJECTPROPERTY (id,N'IsUserTable'

1.一个以递增方式排列的链表,去掉链表中的冗余值. 思路一:设有两个指针p和q.使p不动,q依次往后循环直到p->data不等于q->data,再将中间的冗余数据删除. 思路二:设有两个指针p和q,使p在前,q在后,仅仅要找到一个冗余就删除一个,依次往后删除. 输入的链表:1 3 3 3 3 6 6 8 9 10 删除后的链表:1 3 6 8 9 10 比較两种思路.思路二的想法相比于思路一要好.所以这里实现思路二的代码. 2.将一个结点插入到一个有序的链表中. 思路:首先要判定这个链表是递增

记下$PATH变量中冗余路径所处顺序,例如: /Users/zhang/.rvm/gems/ruby-2.1.2/bin:/Users/zhang/.rvm/gems/ruby-2.1.2@global/bin:/Users/zhang/.rvm/rubies/ruby-2.1.2/bin:/usr/local/bin:/usr/local/bin: 要删除第三处的冗余路径: export PATH=`echo $PATH | cut -d":" -f1,2,4-` `cut`参数用法

删除文件并放入回收站: hdfs dfs -rm -f /path 删除文件不放入回收站: hdfs dfs -rm -f -skipTrash /path 清空回收站: hdfs dfs -expunge (执行完之后会打一个checkpoint,并不会立即执行,稍后会执行清空回收站操作)

最近发现hdfs的一个问题,每当集群开启的时候,有一个节点上的可用空间就一直在减少,并且速度很快,发现是data目录下的dncp_block_verification.log.curr文件在一直变大,查了日志没有发现什么可疑的原因,只在datanode的日志上发现有几条日志如下非常可疑: -- ::, INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.impl.FsDatasetAsyncDiskService: Deleted BP--

hdfs dfs -find <path> | xargs -n 1000 hdfs dfs -rm -skipTrash

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

前言 这段时间在用hdfs,由于要处理的文件比较多,要及时产出旧文件,但是发现hdfs的blocks数一直在上涨,经分析是hdfs写入的速度较快,而block回收较慢,所以分心了一下hadoop删文件的流程,并做了调优,希望对遇到此类问题的程序猿们有帮助. 正文 经分析与查看源码发现,hdfs删除文件的流程是这样的: (1)java程序中的DFSClient调用delete函数,删除文件 (2)NameNode将文件从他的namespace中删除 (3)NameNode通过心跳的方式,发命令给D

关键字:hdfs fsck.block.locations 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. fsck命令必须由HDFS超级用户来执行,普通用户无权限. [hadoop@dev ~]$ hdfs fsck Usage: DFSck [-list-corruptfileblocks | [-move | -delete | -openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -r

转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

HDFS设计目标 1)硬件错误是常态,数据保存需要冗余. 2)数据批量读取,Hadoop擅长数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集. 4)简单一致醒模型,降低系统复杂度,文件一次写入多次读取, 5)“数据就近”原则分配数据节点. HDFS体系结构 NameNode DataNode SecondayNameNode 事务日志 映像文件 NameNode 文件系统命名空间 记录每个文件系统数据块在各个DataNode上的位置和副本信息. 协调Client对文件的访问 记录命名空间内的改动 Na

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

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                  

引言:我们维护hadoop系统的时候,必不可少需要对HDFS分布式文件系统做操作,例如拷贝一个文件/目录,查看HDFS文件系统目录下的内容,删除HDFS文件系统中的内容(文件/目录),还有HDFS管理信息,单独启动停止 namenode  datanode  jobtracker  tasktracker等等一系列的操作.大家跟着做一遍呢!就会对HDFS的体系架构有更加深入的理解,不多说我们开始吧.环境操作系统:centos 6.0hadoop版本:0.20.2部署目录:/home/grid/h

1.Hadoop datanode节点超时时间设置 datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长.HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒.如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为: timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 *dfs.heartbeat.interval. 而默认的heartbeat.rech

1 HDFS概述 由于传统集中式的物理服务器在存储容量和数据传输速度等方面都有限制,故而越来越不符合这些数据的实际存储需要. 在大数据时代,大数据处理需要解决的首要问题是:如何高效地存储所产生的规模庞大的数据? 所以为了实现对大数据的存储,就需要利用成百上千台甚至更多的分布式服务器节点(由多磁盘存储到多机器存储).同时,为了对这些分布式服务器节点上存储的数据进行统一管理,必须要使用一种特殊的文件系统 --- 分布式文件系统. HDFS(Hadoop Distributed File System

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪