HDFS中hsync方法介绍 原创文章,转载请注明:博客园aprogramer 原文链接:HDFS中hsync方法介绍 1. 背景介绍 HDFS在写数据务必要保证数据的一致性与持久性,从HDFS最初的版本到2.0版本HDFS提供了两种同步语义.  1. 将client端写入的数据刷到每个DataNode的OS缓存中,如果每个副本所在的DataNode同时crash时(例如机房断电)就会导致数据丢失(sync和hflush方法). 2. 将client端写入的数据刷到每个DataNode的磁盘中(

来自:http://www.geedoo.info/dfs-client-block-write-replace-datanode-on-failure-enable.html 这几天由于杭州集群处于升级过度时期,任务量大,集群节点少(4个DN),集群不断出现问题,导致flume收集数据出现错误,以致数据丢失. 出现数据丢失,最先拿来开刀的就是数据收集,好嘛,先看看flume的错误日志: [php]Caused by: java.io.IOException: Failed to add a d

使用命令:hdfs dfsadmin -refreshNodes 没有显示Refresh nodes successful,而是:refreshNodes: /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude 原因:hdfs-site.xml中dfs.hosts.exclude配置路径有换行错误 # 错误! <property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>

最近刚刚帮客户对一台满配的X6-2刷机初始化,尝试了下PXE方式,但刷完机后,发现计算节点的imagehistory输出的状态都是成功的,而所有的存储节点状态都为failure,具体如下: [root@dm01celadm01 ~]# imagehistory Version : 12.2.1.1.5.171218.1 Image activation date : 2018-03-07 20:25:33 +0800 Imaging mode : fresh Imaging status : f

数据块在数据节点上是按照如下方式存储的. 首先是一个存储的根目录/Hadoop/data/dfs/dn,如下图所示: 接着进入current目录,如下图所示: 再进入后续的BP-433072574-192.168.1.224-1440568979639下current目录,如下图所示: 在它下面,有一个版本号文件VERSION和分布式文件系统使用情况文件dfsUsed,然后就是两个文件夹,其中rbw存储的是处于写过程中的数据块,而finalized存储的则是写已完成并提交的数据块.我们看下fin

(1)在分布式系统中,对于某个节点是否还“活着”的探测,通常是设定一个时间的阀值,然后根据接收到的“心跳”信息的间隔,来判定这个节点是否还活着,然后返回一个bool值: 但这种做法很容易造成误判:因为你不能确切得知道 究竟是真的是节点挂掉了,还是网络比较“慢”: (2)cassandra里面采用一种可以自适应自调整的故障探测的方法,主要实现原理是: 用一个滑动窗口记录下 接收到的 一个节点的心跳信息的时间间隔,在cassandra中,窗口的size设置为1000:然后根据窗口中的数据来生成指数分

今天操作XML的时候,用到了批量循环删除节点.出现了问题,即循环未结束,程序就跳出循环.搞了好久才弄明白. 解决前的代码: XmlNodeList items = xn.ChildNodes; //获取节点列表 //删除所有节点 for (int i = 0; i < items.Count; i++) { XmlElement page = (XmlElement)items[0]; xn.RemoveChild(page); } 因为每次循环,删除节点后,item.Count的值都会-1.

一 配置SSH 下载ssh服务端和客户端 sudo apt-get install openssh-server openssh-client 验证是否安装成功 ssh username@192.168.30.128 按照提示输入username的密码,回车后显示以下,则成功.(此处不建议修改端口号,hadoop默认的是22,修改后启动hadoop会报异常,除非在hadoop的配置文件中也修改ssh端口号) Welcome to Ubuntu 13.04 (GNU/Linux 3.8.0-34-

1.环境配置: -1.core-site.xml文件 <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bigdata-study-104:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/m

最近在给公司网管系统Redis集群环境添加节点时候遇到一个问题,提示新增的Node不为空: [root@node00 src]# ./redis-trib.rb add-node --slave --master-id4f6424e47a2275d2b7696bfbf8588e8c4c3a5b95 172.168.63.202:7001172.168.63.202:7000 ...... [OK] All nodes agree about slotsconfiguration. >>>

确认配置正确前提下,将name目录删除重建,再格式化: hadoop防止将已经存在的集群格式化

一.准备环境 在配置hdfs之前,我们需要先安装好hadoop的配置,本文主要讲述hdfs单节点的安装配置. hadoop的单节点安装配置请参考:https://www.cnblogs.com/lay2017/p/9912381.html 二.安装hdfs 配置文件 hadoop安装准备好之后,我们需要对其中的两个文件进行配置 1.core-site.xml 这里配置了一个hdfs的namenode节点,以及文件存储位置 <configuration> <!-- nameNode:接收请

先把上节未完毕的部分补全,再剖析一下HDFS读写文件的内部原理 列举文件 FileSystem(org.apache.hadoop.fs.FileSystem)的listStatus()方法能够列出一个文件夹下的内容. public FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, IOException; public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws FileNo

1 问题描述 HDFS在机器断电或意外崩溃的情况下,有可能出现正在写的数据(例如保存在DataNode内存的数据等)丢失的问题.再次重启HDFS后,发现hdfs无法启动,查看日志后发现,一直处于安全模式. 2 原因分析 出现前面提到的问题主要原因是客户端写入的数据没有及时保存到磁盘中,从而导致数据丢失:又因为数据块丢失达到一定的比率,导致hdfs启动进入安全模式. 为了弄清楚导致安全模式的原因,下面主要对hdfs安全模式和如何退出安全模式进行分析. 2.1 安全模式 当 hdfs的NameNod

主要内容:hdfs的核心工作原理:namenode元数据管理机制,checkpoint机制:数据上传下载流程 1.hdfs的核心工作原理 1.1.namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? 试想一下,如果元数据是以文件的形式存在和管理的,会很不方便,因为文件是一个顺序的结构,当用户新上传或者,移动,删除

hdfs的读:      首先客户端通过调用fileSystem对象中的open()函数读取他需要的的数据,fileSystem是DistributedFileSystem的一个实例, DistributedFileSystem会通过rpc协议和nameNode通信,来确定请求文件块所在的位置.对于每个返回的块都包含, 该块所在的dataNode的地址,然后这些返回的dataNode,会按照hadoop定义的集群拓扑结构得出dataNode与客户端的距离,然后进行排序.如果客户端本身就是一个da

Hadoop是当今最为流行的大数据分析和处理工具. 其最先的思想来源于Google的三篇论文:                            GFS(Google File System):是为了解决大数据存储问题的分布式文件系统,演变为hadoop中的HDFS                            MapReduce:是为了告诉大家怎么分析大数据,怎么处理大数据.最后演变为hadoop中的MapReduce                            BigT

以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理. 一.角色出演 如上图所示,HDFS存储相关角色与功能如下: Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写. Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者.负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等. Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等. 二.写入数据 1.发送写数据请求 HDFS中的存储单元是