添加了一块硬盘,原来的DataNode已经把原有的硬盘占满:怎么办,想要把旧有的数据迁移到新的硬盘上面: 1. 在CDH中修改目录(在HDFS组件中搜索.dir),本例中,新加的硬盘挂载在/data上面,NameNode,DataNode,以及CheckPoint路径都前加一个“/data": 2. 重启HDFS,NameNode可能会出错,没有关系: 3. 关闭CDH的集群: 4. 切换到hdfs用户,将就有路径下的/dfs拷贝到/data下面:如果不是则拷贝完毕后,要把dfs下面所有的文件权

元数据目录分析 在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘: $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构 current/ |-- VERSION |-- edits_* |-- fsimage_0000000000008547077 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 `--

DataNode 目录结构 和namenode不同的是,datanode的存储目录是初始阶段自动创建的,不需要额外格式化. 1.    在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current这个目录下查看版本号 [victor@hadoop102 current]$ cat VERSION storageID=DS-1b998a1d-71a3-43d5-82dc-c0ff3294921b clusterID=CID-1f2bf8d1-5ad2-42

之前在网上搜索到的全部单位好像都是byte的,看起来很麻烦,然后自己看了下 hadoop fs -help [hadoop@slave3 java]$ hadoop fs -help Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GR

一.介绍 HDFS metadata以树状结构存储整个HDFS上的文件和目录,以及相应的权限.配额和副本因子(replication factor)等.本文基于Hadoop2.6版本介绍HDFS Namenode本地目录的存储结构和Datanode数据块存储目录结构,也就是hdfs-site.xml中配置的dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir 二.NameNode HDFS metadata主要存储两种类型的文件 1.fsimage:记录某一永久

今天用docker部署postgresql,用的是官方的镜像.结果挂载完 /var/lib/postgresql/data目录后,和容器里的目录其实并没有挂载成功. 母机上的目录并没有成功挂载到容器里,原因是官方镜像默认挂载了这个目录(/var/lib/postgresql/data). 所以解决办法就是,把自己的母机的data目录映射到容器里的其他目录,然后通过设置环境变量 PGDATA 为 容器里的新目录,即可.

现在有一份代码code在版本库reposA/dirB/下,现在想把它移动到reposB/dirAA/下,本来打算交给SA做,没想到SA似乎 也不太懂的样子.于是,自己在VPS搭建了一个svnserver,然后在网上查了一下资料,确实没有明确的攻略,不过,综合一下,却也解决了问题. 需要达到的目的是: 1. 将代码移动到新的版本库 2. 将原始的提交记录保留 版本库的结构如下,有reposA和reposB这两个版本库,然后红色的reposA/dirB/code就是需要移动的代码目录.本来打算用 s

import java.io.IOException; import java.util.Scanner; import org.apache.hadoop.fs.*; public class G_CreateAndDelAlterVersion { public static void CreateFile(FSDataOutputStream out,FileSystem fs,Path p_remotepath) { try{ out = fs.create(p_remotepath);

问题 JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统,在之前跟对象存储比较的文章中已经介绍了 JuiceFS 能够保证数据的强一致性和极高的读写性能,因此完全可以用来替代 HDFS.但是数据平台整体迁移通常是一个费时费力的大工程,需要做到迁移超大规模数据的同时尽量不影响上层业务.下面将会介绍如何通过 JuiceFS 的迁移工具来实现平滑迁移 HDFS 中的海量数据到 JuiceFS. 平滑迁移方案 数据平台除了我们在 HDFS 上实际看到的文件以外,其实还有一些同样重要的信息,也就是所谓的「

常常会有这种需求,把HDFS的目录MOUNT到本地目录,然后方便使用LINUX下面的命令直接操作. FUSE也可以达到同样的效果,但是配置比较复杂,新的HADOOP版本都建议使用NFS3来完成这个需求. 要点记录, 1. CORE-SITE.XML 修改 <property>    <name>hadoop.proxyuser.student.groups</name>    <value>*</value>  <description&g

目录迁移 关闭数据库服务 service mysqld stop 复制数据库 mv /var/lib/mysql /data/mysql # 或者使用cp -a复制 # 这两个命令都会带权限到新目录去 修改配置文件 /etc/my.cnf [mysqld] #datadir=/var/lib/mysql ------原系统默认路径 datadir=/data/mysql ------现有路径 #socket=/var/lib/mysql/mysql.sock ------原socket路径现 s

说明:以9+版本为例,10+的版本只要把目录替换一下即可.迁移目录肯定是要停服的! 1.在数据库软件安装之后,初始化数据库时候,可以指定初始化时创建的数据库的默认文件路径 /usr/local/pgsql/bin/initdb -D /usr/local/pgsql/data 这样初始化之后,再修改配置文件postgresql.conf为修改之后的数据文件路径,就能保证以后的数据文件也在这个路径下. 备注:可以通过find查找该文件的所在位置. 2.如果是已经初始化好了,再修改数据文件路径的,如

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

1 异常信息 Received error when attempting to archive files ([class org.apache.hadoop.hbase.backup.HFileArchiver$FileablePath, file:hdfs://hdp:9000/hbase/.tmp/data/WMBIGDATA/LAT_LNG_INDEX/310c60128e85a5a2d1ee3b9fc3e085db/0, class org.apache.hadoop.hbase.b

主要内容:hdfs的整体运行机制,DATANODE存储文件块的观察,hdfs集群的搭建与配置,hdfs命令行客户端常见命令:业务系统中日志生成机制,HDFS的java客户端api基本使用. 1.什么是大数据 基本概念 <数据处理> 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 处理海量数据的核心技术: 海量数据存储:分布

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

  HDFS,全称Hadoop分布式文件系统,作为Hadoop生态技术圈底层的关键技术之一,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在连接的机器上.HDFS能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. 笔者本人接触研究HDFS也有半年之久了,了解了HDFS Java API接口后,就一直设想着设计一个类似于Windows操作系统上的资源管理器一样的

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:mikealzhou 本文重点介绍kafka的两类常见数据迁移方式:1.broker内部不同数据盘之间的分区数据迁移:2.不同broker之间的分区数据迁移. 一.broker 内部不同数据盘之间进行分区数据迁移 1.1 背景介绍 最近,腾讯云的一个重要客户发现kafka broker内部的topic分区数据存储分布不均匀,导致部分磁盘100%耗尽,而部分磁盘只有40%的消耗量. 分析原因,发现存在部分topic的分区数据过于集中在某

一.HDFS是什么 HDFS是hadoop集群中的一个分布式的我文件存储系统.他将多台集群组建成一个集群,进行海量数据的存储.为超大数据集的应用处理带来了很多便利. 和其他的分布式文件存储系统相比他有以下优点: 高容错:即在HDFS运行过程中,若其中一台机器宕机了,也无需担心数据的丢失,因为在存储的过程中进行了备份,备份数量可以选择,这个将在后面的博客说明. 成本低:即使配置条件不足的情况下,都可以搭建一个HDFS,对硬件的要求不高. 易扩展:若出现集群容量不足的情况,直接添加机器,进行配置即可

一 简介 Apache Sqoop(TM)是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具 . 官方下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.lua/sqoop/1.4.7 1. Sqoop是什么 Sqoop:SQL-to-Hadoop 连接 传统关系型数据库 和 Hadoop 的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS HBase 和 Hive) 中: 把数据从 Hadoop 系统里