HDFS设计之处并不支持给文件追加内容,这样的设计是有其背景的(如果想了解更多关于HDFS的append的曲折实现,可以参考<File Appends in HDFS>:http://blog.cloudera.com/blog/2009/07/file-appends-in-hdfs/),但从HDFS2.x开始支持给文件追加内容,可以参见https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-8230.可以再看看http://www.quora.com/HD

遇到一个问题,想往已存在的hdfs文件中直接添加数据,默认的话应该是被拒绝的.查看了一些资料,可以这样操作: 在pdfs-site.xml中添加append支持: <property> <name>dfs.support.append</name> <value>true</value> </property> 编写appendToFile函数: 下面的函数建立在FileSystem已配置且连接成功的情况下. public void

hbase在写入数据之前会先写hlog,hlog目前是sequencefile格式,采用append的方式往里追加数据.之前团队的同学测试关闭hlog会一定程序上提升写hbase的稳定性.而在我之前的想象中,hlog的写入速度应该是稳定的.于是写了个append程序专门测试hdfs的append性能. 代码如下: FSDataOutputStream stm = fs.create(path, true, conf.getInt("io.file.buffer.size", 4096)

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

分布式文件系统很多,包括GFS,HDFS,淘宝开源的TFS,Tencent用于相册存储的TFS (Tencent FS,为了便于区别,后续称为QFS),以及Facebook Haystack.其中,TFS,QFS以及Haystack需要解决的问题以及架构都很类似,这三个文件系统称为Blob FS (Blob File System).本文从分布式架构的角度对三种典型的文件系统进行对比. 我们先看GFS和HDFS.HDFS基本可以认为是GFS的一个简化版实现,二者因此有很多相似之处.首先,GFS和

1.下载flume 1.7 到官网上下载 flume 1.7版本 2.配置flume配置文件 刚开始的想法是从IIS--->Flume-->Hdfs 但在采集的时候一直报错,无法直接连接到远程的hdfs 22 二月 2017 14:59:04,566 WARN [SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:443) - HDFS IO error

进行追加文件时出现AlreadyBeingCreatedException错误 堆栈信息大致如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.AlreadyBeingCreatedException): Failed to create file [/secsight/log2//p0001] for [DFSClient_NONMAPREDUCE_200580206_1756] for clien

虽说这个算是正常现象,等的时间也太久了吧.分钟级了.这个RECOVERY里面的WAL有点多余.有这么久的时间,早从新读取kafka写入hdfs了.纯属个人见解. @SuppressWarnings("fallthrough") public boolean recover() { try { switch (state) { case RECOVERY_STARTED: log.info("Started recovery for topic partition {}&quo

SQL> set autotrace traceonly statistics; SQL> insert into big_table_dir_test1 select * from big_table_dir_test; rows created. Statistics ---------------------------------------------------------- recursive calls db block gets consistent gets physica

进行追加文件时出现AlreadyBeingCreatedException错误 堆栈信息大致如下: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.protocol.AlreadyBeingCreatedException): Failed to create file [/secsight/log2//p0001] for [DFSClient_NONMAPREDUCE_200580206_1756] for clien

前期博客 Flume自定义拦截器(Interceptors)或自带拦截器时的一些经验技巧总结(图文详解)   问题详情 -- ::, (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [WARN - org.apache.flume.sink.hdfs.BucketWriter.append(BucketWriter.java:)] Block Under-replication detected. Rotating file. -- ::, (Si

FROM:http://www.just4e.com/hbase.html Apache HBase™ 参考指南  HBase 官方文档中文版 Copyright © 2012 Apache Software Foundation.保留所有权利. Apache Hadoop, Hadoop, MapReduce, HDFS, Zookeeper, HBase 及 HBase项目 logo 是Apache Software Foundation的商标. Revision History Revis

HBase 官方文档 Copyright © 2010 Apache Software Foundation, 盛大游戏-数据仓库团队-颜开(译) Revision History Revision 0.90.4 配置,数据模型使用入门 Abstract 这是 Apache HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned),构建在 Apache Hadoop和 Apache ZooKeeper上的列数据库. 我(译者)熟悉Hbase的源代码,从事Hbase的开发运维工

HBase官方文档 目录 序 1. 入门 1.1. 介绍 1.2. 快速开始 2. Apache HBase (TM)配置 2.1. 基础条件 2.2. HBase 运行模式: 独立和分布式 2.3.配置文件 2.4. 配置示例 2.5.重要配置   3. 升级 3.1. 从 0.94.x 升级到 0.96.x 3.2. 从 0.92.x 升级到 0.94.x 3.3. 从 0.90.x 升级到 0.92.x 3.4. 从0.20x或0.89x升级到0.90.x   4. HBase Shell

内容来自<Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理>第2章:http://book.51cto.com/art/201312/422022.htm Hadoop版本变迁 当前Apache Hadoop版本非常多,本小节将帮助读者梳理各个版本的特性以及它们之间的联系.在讲解Hadoop各版本之前,先要了解Apache软件发布方式.对于任何一个Apache开源项目,所有的基础特性均被添加到一个称为“trunk”的主代码线(main codeline),当需要开发某个重要的特性时,会

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:) at java.lang.AbstractStringBuilder.expandCapacity(AbstractStringBuilder.java:) at java.lang.AbstractStringBuilder.ensureCapacityInternal(AbstractStringBuilder.java:)

本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume数据传输的事务进行分析,如果使用的是其他组件,Flume事务具体的处理方式将会不同.一般情况下,用MemoryChannel就好了,我们公司用的就是这个,FileChannel速度慢,虽然提供日志级别的数据恢复,但是一般情况下,不断电MemoryChannel是不会丢数据的. Flume提供事物操作,保证用户的数据的可靠性,主要体现在: 数据在传输到下个节点时(通常是批量数据),如果接收节点出现异

Flume传输数据事务分析 本文基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume传输数据的事务进行分析.假设使用的是其它组件.Flume事务详细的处理方式将会不同.普通情况下.用MemoryChannel就好了,我们公司用的就是这个.FileChannel速度慢,尽管提供日志级别的数据恢复,可是普通情况下,不断电MemoryChannel是不会丢数据的. Flume提供事物操作.保证用户的数据的可靠性,主要体如今: 数据在传输到下个节点时(一般是批

[译者预读] GFS这三个字母无需过多修饰,<Google File System>的论文也早有译版.但是这不妨碍我们加点批注.重温经典,并结合上篇Haystack的文章,将GFS.TFS.Haystack进行一次全方位的对比,一窥各巨头的架构师们是如何权衡利弊.各取所需. 1. 介绍 我们设计和实现了GFS来满足Google与日俱增的数据处理需求.与传统的分布式文件系统一样,GFS着眼在几个重要的目标,比如性能.可伸缩性.可靠性和可用性.不过它也会优先考虑我们自身应用场景的特征和技术环境,所

基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume数据传输的事务进行分析,如果使用的是其他组件,Flume事务具体的处理方式将会不同. Flume的事务处理原理: Flume在对Channel进行Put和Take操作的时候,必须要用事物包住,比如: Channel ch = new MemoryChannel(); Transaction txn = ch.getTransaction(); //事物开始 txn.begin(); try { Eve