HDFS优化之实战经验 Linux系统优化 一.禁止文件系统记录时间 Linux文件系统会记录文件创建.修改和访问操作的时间信息,这在读写操作频繁的应用中将带来不小的性能损失.在挂载文件系统时设置noatime和nodiratime可禁止文件系统记录文件和目录的访问时间,这对HDFS这种读取操作频繁的系统来说,可以节约一笔可观的开销.可以修改/etc/fstab文件中noatime和nodiratime来实现这个设置. 如对/mnt/disk1使用noatime属性,可以做如下修改: $ vim

hadoop 之hdfs数据块修复方法: .手动修复 hdfs fsck / #检查集群的健康状态 hdfs debug recoverLease -path 文件位置 -retries 重试次数 #修复指定的hdfs数据块.也就是关闭打开的文件. 检查坏块: hadoop fsck /user -files -blocks -locations 检查是否有数据块正在写入: hadoop fsck /user openforwrite

磁盘也是由数据块组成的,一般默认大小是512字节,构建磁盘之上的文件系统一般是磁盘块的整数倍.         HDFS也是采用块管理的,但是比较大,在Hadoop1.x中默认大小是64M,Hadoop2.x中大小默认为128M,那为什么HDFS块这么大呢,又为什么Hadoop2.x中数据块更大了呢?          权威指南中说,为了最小化寻址开销,也就是让文件传输时间明显大于块的寻址时间,还有就是减轻NameNode的负担,因为在NameNode中存储这块所在数据节点的信息.但是也不能过于

数据块重分布sbin/start-balancer.sh -threshold <percentage of disk capacity>percentage of disk capacityHDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

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

在HDFS中,提供了fsck命令,用于检查HDFS上文件和目录的健康状态.获取文件的block信息和位置信息等. 我们在master机器上执行hdfs fsck就可以看到这个命令的用法. [hadoop-twq@master ~]$ hdfs fsck Usage: hdfs fsck <path> [-list-corruptfileblocks | [-move | -delete | -openforwrite] [-files [-blocks [-locations | -racks

在<HDFS源码分析心跳汇报之数据块增量汇报>一文中,我们详细介绍了数据块增量汇报的内容,了解到它是时间间隔更长的正常数据块汇报周期内一个smaller的数据块汇报,它负责将DataNode上数据块的变化情况及时汇报给NameNode.那么,时间间隔更长的正常数据块汇报都做了些什么呢?本文,我们将开始研究下时间间隔更长的正常数据块汇报. 首先,看下正常数据块汇报是如何发起的?我们先看下BPServiceActor工作线程的offerService()方法: /** * Main loop fo

在<HDFS源码分析心跳汇报之BPServiceActor工作线程运行流程>一文中,我们详细了解了数据节点DataNode周期性发送心跳给名字节点NameNode的BPServiceActor工作线程,了解了它实现心跳的大体流程: 1.与NameNode握手: 1.1.第一阶段:获取命名空间信息并验证.设置: 1.2.第二阶段:DataNode注册: 2.周期性调用sendHeartBeat()方法发送心跳信息,并处理来自心跳响应中的命令: 3.调用reportReceivedDeletedB

数据块概述Oracle对数据库数据文件(datafile)中的存储空间进行管理的单位是数据块(data block).数据块是数据库中最小的(逻辑)数据单位.与数据块对应的,所有数据在操作系统级的最小物理存储单位是字节(byte).每种操作系统都有一个被称为块容量(block size)的参数.Oracle每次获取数据时,总是访问整个数(Oracle)数据块,而不是按照操作系统块的容量访问数据. 数据库中标准的数据块(data block)容量是由初始化参数 DB_BLOCK_SIZE 指定的.

一.Oracle的逻辑结构 Oracle的逻辑结构是一种层次结构.主要由:表空间.段.区和数据块等概念组成.逻辑结构是面向用户的,用户使用Oracle开发应用程序使用的就是逻辑结构.数据库存储层次结构及其构成关系,结构对象也从数据块到表空间形成了不同层次的粒度关系. 1.数据块(Data Blocks)1.1 数据块是Oracle最小的存储单位,Oracle数据存放在“块”中.一个块占用一定的磁盘空间.特别注意的是,这里的“块”是Oracle的“数据块”,不是操作系统的“块”.1.2 Oracl

转自: https://www.cnblogs.com/sunziying/p/8994792.html 一.Oracle的逻辑结构 Oracle的逻辑结构是一种层次结构.主要由:表空间.段.区和数据块等概念组成.逻辑结构是面向用户的,用户使用Oracle开发应用程序使用的就是逻辑结构.数据库存储层次结构及其构成关系,结构对象也从数据块到表空间形成了不同层次的粒度关系. 1.数据块(Data Blocks)1.1 数据块是Oracle最小的存储单位,Oracle数据存放在“块”中.一个块占用一定

1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中. 2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M,之前版本的默认值是64M. 3.如何修改block块的大小? 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值. 注意:在修改HDFS的数据块大小时,首先停掉集群hadoop的运行进程,修改完毕后重新启动. 4.block块大小设置规则 在实际应用中,hdfs block块的大小设置为多少合适呢?为什么有的是64M,有的

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡, HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝: 当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏, 所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉, 那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关. Datanode会定期将当前

HDFS冗余数据块的自动删除 在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况: 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡,被NameNode判定为死亡,HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝:当该节点重新添加到集群中时,由于该节点上的数据其实并没有损坏,所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数. 通过观察发现,这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉,那么这个时间取决于什么呢? 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关.Datanode会定期将当前该结点上所

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过

DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独的线程中,为该块池扫描.校验数据块.当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态,该类中的blockPoolScannerMap将会更新. 我们先看下DataBlockScanner的成员变量,如下: // 所属数据节点DataNode实例 private final DataNode 

我们知道,HDFS中的文件是由数据块Block组成的,并且为了提高容错性,每个数据块Block都会在不同数据节点DataNode上有若干副本Replica.那么,什么是Block?什么又是Replica? 首先,我们看下Block的定义,如下: /************************************************** * A Block is a Hadoop FS primitive, identified by a * long. * *************

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<

Kafka-分区数-备份数-如何设置-怎么确定-怎么修改 kafka partition 数量 更新_百度搜索 kafka重新分配partition - - CSDN博客 如何为Kafka集群选择合适的Partitions数量-优化问答-云客网SEO众包服务平台 如何决定kafka集群中话题的分区的数量 - CSDN博客 [原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数 - huxihx - 博客园 如何决定kafka集群中话题的分区的数量_百度知道 kafka --repli

Hdfs数据备份 一.概述 本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的,如果使用snapshot在同一个集群上做备份,如果datanode损坏或误操作清空了数据,这样的备份就无法完全保证数据安全性.所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储,选择hadoop的分布式复制工具distcp.将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群,不要怕浪费资源,因为只是做备份使用,所以配置不要求太高,并且可以只是用一个节点接收数据.平常的话此服务器可以跑其他的任务,只有在备份的时间周期内才会有备份任务