前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd

一.Cloudera Manager介绍 Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器,这款利器具有集群自动化安装.中心化管理.集群监控.报警等功能,使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内,运维人员从数十人降低到几人以内,极大的提高集群管理的效率. 开始之前其实有很多的工作要做,比如配置IP地址.关闭防火墙.配置SSH免密登录等,这些都是比较常规的环境配置,这里不再赘述,不懂者可以参考大数据 -- Hadoop集群环境搭建中部分内容. 附上

1. 什么是DistCp DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具.它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝.由于使用了Map/Reduce方法,这个工具在语义和执行上都会有特殊的地方. 1.1 DistCp使用的注意事项 1. DistCp会尝试着均分需要拷贝的内容,这样每个map拷贝差不多相等大小的内容.但因为文件是最小的拷贝粒度,所以配置增加同时拷贝(如ma

CDH构建大数据平台-使用自建的镜像地址安装Cloudera Manager 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一.搭建CM私有仓库 详情请参考我的笔记: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/10412455.html. 1>.安装web服务器并启动  [root@node105 ~]# yum -y install httpd Loaded plugins: fastestmirror Loading mirror s

 CDH构建大数据平台-配置集群的Kerberos认证安全 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 当平台用户使用量少的时候我们可能不会在一集群安全功能的缺失,因为用户少,团队规模小,相对容易把控,开发人员直接也彼此了解.这时候只需要做好团队内部或是企业通过一些列行政管理手段就能管理好集群的安全问题.但是别忘了我们的平台定位可是作为一个单一的大数据来支持企业内部所有应用的.正所谓人上一百,形形色色.当平台用户达到一定数量之后其素质难免会参差不齐,大数据平台面对的也不再是

hdfs如何让某些数据查询快,某些数据查询慢? hdfs冷热数据分层存储 本质: 不同路径制定不同的存储策略. hdfs存储策略 hdfs的存储策略 依赖于底层的存储介质. hdfs支持的存储介质: ARCHIVE:高存储密度但耗电较少的存储介质,例如磁带,通常用来存储冷数据 DISK:磁盘介质,这是HDFS最早支持的存储介质 SSD:固态硬盘,是一种新型存储介质,目前被不少互联网公司使用 RAM_DISK :数据被写入内存中,同时会往该存储介质中再(异步)写一份 存储策略可配置,可以设置全局的

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<

[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(

SharePoint迁移数据到生产环境步骤如下: 1. 安装部署好生产环境 2. 配置管理中心 3. 安装SPD工具 4. 备份数据库(放在数据库服务器) 5. 备份wsp包(部署在管理中心服务器) 6. 备份WebService(部署在前端服务器) 7. 创建web应用程序,创建网站集,并修改网站集管理员 8. 还原数据库:(还原数据库的时候,可以不用创建新的数据库,直接还原) 在SQL Server中创建空数据库(TestDB) 在管理中心,管理内容数据库中,删除原来的数据库(脱机),新建一

作者:老顾聊技术   搜云库技术团队  来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了.有垂直和水平两种. 垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库.如下图,独立的拆分出订单库和用户库. 水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分. 上图中订单数据达到了4000万,我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级,如果不

jira迁移数据有两种方式 方式一: jira系统自带的备份恢复操作 最简单的,但不一定能成功   从/export/atlassian/application-data/jira/export下载至本地  上传备份的文件至 /export/atlassian/application-data/jira/import 方式二: 直接备份恢复数据库: mysqldump -uroot -proot jira634 > backupjira.sql mysql -uroot -proot jira7

jira迁移数据有两种方式 方式一: jira系统自带的备份恢复操作 最简单的,但不一定能成功   从/export/atlassian/application-data/jira/export下载至本地  上传备份的文件至 /export/atlassian/application-data/jira/import 方式二: 直接备份恢复数据库: mysqldump -uroot -proot jira634 > backupjira.sql mysql -uroot -proot jira7

1.在models.py文件中添加代码 class notice(models.Model): notice_title = models.CharField(max_length=255) notice_content = models.TextField() notice_user = models.CharField(max_length=20) notice_user_id = models.IntegerField(max_length=11) notice_time = models

finedb(内置的HSQL数据库)迁移数据到MySQL 1. 前言 在FineBI中,决策平台的数据(用户.角色.组织机构.权限等信息)是存储在finedb数据库中的,默认情况下finedb是一个内置的HSQL数据库.HSQL数据库存在一些缺陷:性能一般.稳定性较差.出现问题难以查出真正的错误信息.无法支持分布式部署,为了解决HSQL数据库的局限性,我们推出一款插件,可以帮助用户将之前存储的HSQL中的数据迁移到MySQL或者Oracle或者sql server中. 2. 注意事项 此处使用的

HDFS下载数据机制的底层分析 Hadoop中的RPC(Remote Procedure Call)框架 hadoop中结点间的通信采用的是RPC. RPC框架的实现机制图解: 从hdfs下载数据的源码分析 在自行在客户端编写download方法的时候,如果不使用封装好的方法,较为底层的写法是: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://node01:9000/&quo

原文链接:通过java读取HDFS的数据 通过JAVA直接读取HDFS中的时候,一定会用到FSDataInputStream类,通过FSDataInputStream以流的形式从HDFS读数据代码如下: import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

利用数据卷容器来备份.恢复.迁移数据卷 可以利用数据卷对其中的数据进行进行备份.恢复和迁移. 备份 首先使用 --volumes-from 标记来创建一个加载 dbdata 容器卷的容器,并从主机挂载当前目录到容器的 /backup 目录.命令如下: $ sudo docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata 容器启动后,使用了 tar 命令来将 dbdat

转自:https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3504380.html?utm_source=tuicool SQLSERVER将数据移到另一个文件组之后清空文件组并删除文件组 总结: ()如果是一个文件组内只有一个文件 ~~把所有在该文件组内的表删除聚集索引,然后新建聚集索引至新的文件组 ()如果是一个文件组内多个文件 []把某个文件清空转移到其他文件:使用DBCC SHRINKFILE(要移动数据的数据文件逻辑名称,EMPTYFILE) []把该文件组内所有文件内数

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

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