正在找解决方案 前后情况是, 之前是es双节点,之后更改为单节点,data中的数据都是双节点的,也许导致了单节点的状态不正常,删除了data目录下内容后,重启es,好了,这是测试环境,所以这么干的

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

之前一直运行正常的数据分析平台,最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成,大概持续了n多天,当前状态: 单台机器, Elasticsearch(下面称ES)单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小. 问题排查 服务器内存,CPU状态检查 使用 top 查看服务器 cpu,内存等占用情况,如下图示(当时楼主的服务器ES应用的CPU占用在90%以上,肯定有问题) 内存占用也极高(当时楼主的8G内存的服务器仅剩下150M左右的空闲,肯定是ES的问题) ES集群状态 查看ES集群

  问题详情 我的es集群,开启后,都好久了,一直报red状态??? 问题分析 有两个分片数据好像丢了.   不知道你这数据怎么丢的. 确认下本地到底还有没有,本地要是确认没了,那数据就丢了,删除索引重建吧        删除,是这三个索引库      解决方法(一般若是作为测试而言的索引库的话,这么干) [hadoop@master config]$ ll total -rw-rw-r-- hadoop hadoop Jul : elasticsearch.yml -rw-rw-r-- had

本文主要介绍如何写数据到sd卡,这里主要到的技术是Environment中的方法. 1. 2.实现代码: /datasave/src/com/amos/datasave/savePasswordService.java //写数据到sdcard public void savePasswordToSDCard(String name, String password) { // android 2.1 /sdcard/xx.txt // android 2.2 /mnt/sdcard/xx.tx

Netty源码分析七章: 编码器和写数据 第三节: 写buffer队列 之前的小节我们介绍过, writeAndFlush方法其实最终会调用write和flush方法 write方法最终会传递到head节点, 调用HeadContext的write方法: public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception { unsafe.write(msg, prom

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第四节: 刷新buffer队列 上一小节学习了writeAndFlush的write方法, 这一小节我们剖析flush方法 通过前面的学习我们知道, flush方法通过事件传递, 最终会传递到HeadContext的flush方法: public void flush(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception { unsafe.flush(); } 这里最终会调用AbstractUnsafe的flush方法

Netty源码分析第七章: 编码器和写数据 第五节: Future和Promise Netty中的Future, 其实类似于jdk的Future, 用于异步获取执行结果 Promise则相当于一个被观察者, 其中promise对象会一直跟随着channel的读写事件, 并跟踪着事件状态, 然后执行相应的回调 这种设计思路也就是java设计模式的观察者模式 首先我们看一段写在handler中的业务代码: @Override public void channelRead(ChannelHandle

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

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机

摘要:终于开始了这个很感兴趣但是一直觉得困难重重的源码解析工作,也算是一个好的开端. 本文分享自华为云社区<hdfs源码解析之客户端写数据>,作者: dayu_dls. 在我们客户端写数据的代码大致如下: Configuration conf = new Configuration(): conf.set("fs.defaultFS","hdfs://172.16.40.119:8020"); String a = "This is my fi

使用openpyxl写execl确实很方便.我先介绍用到的相关模块与函数 Workbook:工作簿模块,在内存创建一个工作簿. ExcelWriter:使用它向exel中写数据. get_column_letter:给一个数字得到一个列名,如A,B,C 数据写入到EXCEL表格 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from openpyxl.workbook import Workbook from openpyxl.writer.excel

目录 第1章说明    2 1 为什么需要异步写数据?    2 2 异步写数据的代码    2 3 源代码    4 第1章说明 1 为什么需要异步写数据? 如下图所示,以波特率300打开一个串口. 图1 单击"同步发送"按钮,则数据未发送完之前写数据的函数不会返回.波特率300,每秒大概能发送25个字符,发送500个字符就需要20秒.这20秒之内,整个程序将处于假死状态. 单击"异步发送"按钮,就不会出现假死状态. 2 异步写数据的代码 异步写数据的代码如下:

mysql 写数据步骤: 1:写入操作事物日志,持久化操作日志到磁盘,并且只是写在磁盘上一小块区域内的顺序io,不需要像随机io一样 在磁盘多个地方移动磁头 2:内存中事物日志持久化以后  ,写入的数据 ,更新到内存 3: 内存中被修改的数据在后台再持久化到磁盘

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

在<USB系列之三>中,我们实现了一系列的SCSI命令,在这个系列中,我们要实现向U盘上写扇区的命令,所以,本文相对比较容易,更多地是给出一个实现的源程序. 在<USB系列之三>中,我们实现的SCSI命令有:INQUIRY.READ CAPACITY(10).TEST UNIT READY.REQUEST SENSE.READ(10):都是一些读出的命令,所以不会破坏U盘的内容,在文档SBC-2的第29页有一个SCSI命令的表,在这个表中列出了所有的命令,其TYPE为“M”的都是S

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

HDFS的写数据过程分析 我们通过FileSystem类可以操控HDFS, 那我们就从这里开始分析写数据到HDFS的过程. 在我们向 HDFS 写文件的时候,调用的是 FileSystem.create(Path path)方法,我们查看这个方法的源码,通过跟踪内部的重载方法,可以找到 /** * Opens an FSDataOutputStream at the indicated Path with write-progress * reporting. * @param f the fi

application发送数据到server application 发送请求到server 根据设置的load balance 规则从cluster中挑选一个coordinator,一般使用轮询即可.cluster 中的cassandra node 不仅作为数据库的储存节点,同样作为request 请求处理的server.所以保证每个节点处理的request 一样的balance算法即可 然后根据插入数据的主键hash value,来将第一份数据写入到对应节点中 然后根据replicator,

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = 

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit