一. DDL操作 (数据定义语言) 具体参见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 其实就是我们在创建表的时候用到的一些sql,比如说:CREATE.ALTER.DROP等.DDL主要是用在定义或改变表的结构,数据类型,表之间的链接和约束等初始化工作上 1 .创建/ 删除/ 修改/使用数据库 1.1创建数据库 首先启动: 启动集群: service iptables stop zkServer.sh

环境:hadoop-3.0.2 + 11 机集群 + RS-6-3-1024K 的EC策略 状况:某天,往 HDFS 上日常 put 业务数据时,发现传输速率严重下降 分析: 检查集群发现,在之前的传输中,发生过个别 datanode 临时不可用的状况. 而由于 hadoop EC 机制,当失效 datanode 小于容忍值 (这里是3),put 等传输任务仍然成功.但 hadoop 当时会报错,用于提示程序员,这个报错不会影响当此传输任务,故 put 等传输请求会返回成功.然后,缺失的 dat

总所周知,python是一门很强大的语言,主要在于它有着丰富的第三方模块,当然连接hdfs的模块也不例外. 在python中有一个模块也叫hdfs,可以使用它连接hadoop的hdfs.直接pip install hdfs即可.我们使用python的hdfs可以达到和hadoop shell一样的效果 import hdfs # 1.如何连接hadoop上的hdfs ''' 参数: def __init__(self, url, root=None, proxy=None, timeout=No

HDFS是英文Hadoop Distributed File System的缩写,中文翻译为Hadoop分布式文件系统,它是实现分布式存储的一个系统,所以分布式存储有的特点,HDFS都会有,HDFS的架构图: 上图中HDFS的NameNode其实就是对应着分布式存储的Storage master,主要是用来存储元数据的,根据这些元数据就可以管理所有的机器节点和数据块 HDFS的DataNodes其实就是对应着分布式存储的Storage slaves,主要就是真正存储数据的 在HDFS中,一个大文

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

颜色区别: 蓝色:hive,橙色:Hbase.黑色hadoop 请简述hadoop怎样实现二级排序． 你认为用Java,Streaming,pipe 方式开发map/reduce,各有哪些优缺点: 6. 请列出在你以前工作中所使用过的开发map /reduce的语言java:scala:python:shell: 7.当前日志采样格式为a,b,c,db,b,f,ea,a,c,f请用最熟悉的语言编写一个map/reduce 程序,计算第四列每个元素出现的个数: 14.某个目录下有两个文件a.txt

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. Metastore (hive元数据)Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询.计算由mapreduce完成Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此

1.查看mysql中metastore数据存储结构 Metastore中只保存了表的描述信息(名字,列,类型,对应目录) 使用SQLYog连接itcast05 的mysql数据库  查看hive数据库的表结构:  2.建表(默认是内部表(先建表,后有数据)) (建表时必须指定列的分隔符) create table trade_detail( id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row fo

概要 这篇论文发表于2016年,主要是介绍Facebook内部的流式计算平台的设计与思考,对于流式计算的关键特性的实现选型上进行深度对比分析. 流式计算系统5个衡量指标 文中提到有5个重要的考量部分 易用性.用户使用什么语言来开发,例如SQL,C++,Java,用户开发,测试,发布一个应用需要花费多久? 性能.时延需要达到什么级别?例如毫秒级,秒级,分钟级?吞吐量需要达到多少?在这一点上Facebook设计的流处理系统基本是为了应对秒级的延迟,这是一个大的前提 容错处理.什么样的故障能够自动容错

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

[恢复HDFS误删数据] HDFS会为每一个用户创建一个回收站目录:/user/用户名/.Trash/,每一个被用户通过Shell删除的文件/目录,在系统回收站中都一个周期,也就是当系统回收站中的文件/目录在一段时间之后没有被用户回复的话,HDFS就会自动的把这个文件/目录彻底删除,之后,用户就永远也找不回这个文件/目录了.  根据上面的介绍,用户通过命令行即HDFS的shell命令删除某个文件,这个文件并没有立刻从HDFS中删除.相反,HDFS将这个文件重命名,并转移到操作用户的回收站目录中(

之前有文章介绍过HDFS租约带来的问题,导致spark应用无法正常读取文件,只能将异常文件找出并且删除后,任务才能继续执行. 但是删除文件实在是下下策,而且文件本身其实并未损坏,只是因为已经close的客户端没有及时的释放租约导致. 按照Hadoop官网的说法,HDFS会启动一个单独的线程,专门处理未及时释放的租约,自动释放超过"硬超时"(默认1小时)仍未释放的租约,但是从问题的现象上来看,这个线程并没有正常的工作,甚至怀疑这个线程是否没有启动,我使用的是CDH集群,可能与相关的设置有

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

1.通过垃圾箱恢复 使用这种方式的前提是在hdfs上面开启trash功能,默认是没有开启的.interval的值默认为0,单位是分钟.只需要在hadoop的配置文件core-site.xml中添加下面的内容: <!--Enable Trash --> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>120</value> </property> <property&g

一.备份基于HDFS的solrCloud集合数据 1.确认要备份的solr文件夹. /solr/history_customer_collection_test 2.开启HDFS快照功能. hdfs dfsadmin -allowSnapshot /solr/history_customer_collection_test 3.生成文件夹快照 hadoop fs -createSnapshot /solr/history_customer_collection_test backup 二.恢复集

HDFS 为我们提供了垃圾箱的功能,也就是当我们执行 hadoop fs -rmr xxx 命令之后,文件并不是马上被删除,而是会被移动到执行这个操作用户的 .Trash 目录下,等到一定的时间后才会执行真正的删除操作. 如下所示: $ sudo -uiteblog hadoop fs -rmr /user/iteblog/test.txt Moved: 'hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/test.txt' to trash at: hdfs://itebl

1.Secondary NameNode目录结构 Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照. 在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/current这个目录中查看SecondaryNameNode目录结构. edits_0000000000000000001- fsimage_0000000000000000002 fsimage_0000000000000000

snapshot可以将es整个集群,具体索引数据备份到磁盘,hdfs等.需要时,可以从磁盘,hdfs恢复数据到es. 具体参考: https://elasticsearch.cn/article/6194 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/modules-snapshots.html

HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作.这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要. 本文针对误删HDFS文件的问题,通过利用HDFS的内部机制,提供了以下几种方法: 1. 回收站机制恢复 HDFS提供了回收站功能,当我们执行hdfs dfs -rm -r some_file命令后,文件不会被立即删除.而是先将要删除的数据移动到当前用户的.Trash目录下,待超过一定时间(可通过