首先得好看有多少损坏的文件,其中需要使用Hadoop的fsck命令: 以下是官方解释 用法:  hadoop fsck  //路径 以上将会展示该路径下所有受损的文件 最后用-delete 可以清除掉所有受损的文件

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2162011.html hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点.   第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分.   <property>  <name>dfs.block.size</nam

hadoop fsck /user/hive/warehouse/dataplat.db/hive_datacppa2xsourcendchinaraw/partitiondate=2016-11-29/info.log2016-11-29 -files -blocks -locations

看文件信息 hadoop fsck /user/filename 更详细的 hadoop fsck /user/filename -files  -blocks -locations -racks   -files  文件分块信息, -blocks    在带-files参数后才显示block信息 -locations   在带-blocks参数后才显示block块所在datanode的具体IP位置, -racks       在带-files参数后显示机架位置

原因 HDFS数据块丢失,需要删除丢失块的元信息 bin/hadoop fsck / -delete 参考 https://blog.csdn.net/lixgjob/article/details/91878170 https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/84235945

一.属性 CommandLine  获取该进程的命令行.CurrentDirectory 获取或设置当前工作目录的完全限定路径.ExitCode 获取或设置进程的退出代码.HasShutdownStarted 获取一个值,该值指示公共语言运行时 (CLR) 是否正在关闭.Is64BitOperatingSystem  确定当前操作系统是否为 64 位操作系统.Is64BitProcess 确定当前进程是否为 64 位进程.MachineName  获取此本地计算机的 NetBIOS 名称.New

一.属性 CommandLine  获取该进程的命令行.CurrentDirectory 获取或设置当前工作目录的完全限定路径.ExitCode 获取或设置进程的退出代码.HasShutdownStarted 获取一个值,该值指示公共语言运行时 (CLR) 是否正在关闭.Is64BitOperatingSystem  确定当前操作系统是否为 64 位操作系统.Is64BitProcess 确定当前进程是否为 64 位进程.MachineName  获取此本地计算机的 NetBIOS 名称.New

这是有疑惑的一个问题,因为在董西成的<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>中提到这个值是64M,而<Hadoop权威指南>中却说是128M,到底哪个是对的呢? 我觉得应该都是对的,可能是版本不同导致的不一致,后面终于在Stack OverFlow找到了答案: 在Apache Hadoop中默认是64M,Cloudera Hadoop版本中默认是128M. ps:顺便说一下,清华大学出版社出版的<Hadoop权威指南>翻译得特别烂,实际上

1. pom <hadoop.version>2.7.3</hadoop.version> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> </dependency> <depen

我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

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

HDFS Append时packet的格式以及DataNode对block/checksum文件的处理 HDFS的Block一般比较大,默认64MB/128MB,客户端给DataNode发数据实际上是以Packet的形式发送的,Packet一般只有64KB左右.Packet内部由分为一个个chunk,每个chunk一般情况(后面会说非一般情况)下512Bytes,并且Packet内部对于每个chunk会带上这个chunk的checksum,对于CRC来说,checksum本身占用4Bytes.一

以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

目录 1.HDFS是什么? 2.HDFS设计基础与目标 3.HDFS体系结构 3.1 NameNode(NN)3.2 DataNode(DN)3.3 SecondaryNameNode(SNN)3.4 块(Block)的概念3.5 文件安全 3.读取数据流程 4.HDFS的可靠性 4.1 冗余副本策略4.2 机架策略4.3 心跳策略4.4 安全模式4.5 校验和4.6 回收站4.7 元数据保护4.8 快照机制 5.HDFS基础架构以及工作原理 6.HDFS读操作 7.HDFS写操作 8.HDFS

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, numBytes,generationStamp),其中block id是具有

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

HDFS(Hadoop Distributed File System ) HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). 1. 架构分析 基础名词解释: Block: 在HDFS中,每个文件都是采用的分块的方式存储,每个block放在不同的datanode上,每个block的标识是一个三元组(block id, n

分布式系统的大概图 服务器越来越多,客户端对服务器的管理就会越来越复杂,客户端如果是我们用户,就要去记住大量的ip. 对用户而言访问透明的就是分布式文件系统. 分布式文件系统最大的特点:数据存储在多台机器上,但是对用户透明. 为什么要出现分布式文件系统? 数据量越来越大,在一台机器上存不下,就放到多台机器上存储,但是不方便管理,我们用户就必须要知道是那台服务器管理的哪些数据,数据丢失等乱七八糟的问题,迫切需要一种文件系统,对我们来说是透明的,这就出现了分布式文件系统,它会把数据存储在多台机器上,

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

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second