配置方法: 在 hdfs-site.xml 里配置如下参数,注意,那个 value 的值是配置该磁盘保留的DFS不能使用的空间大小,单位是字节. (如果多块硬盘,则表示为每块硬盘保留这么多空间) <property> <name>dfs.datanode.du.reserved</name> <!-- cluster variant --> <value>236223201280</value> <description>

背景说明HDFS文件系统使用一段时间后,可能会出现磁盘空间不足或是磁盘损坏的现象,此时需要对DataNode节点的磁盘进行扩充或是更换,本文对操作流程做一个简单的总结 操作步骤 挂载硬盘 添加硬盘的操作网上有很多教程,可以参考:http://zwkufo.blog.163.com/blog/static/258825120141283942244/ 操作HDFS 修改hdfs-size.xml配置文件只需要在需要配置新目录的datanode节点上,修改hdfs-size.xml文件的dfs.da

新集群的 datanode 磁盘自动化处理工具开工在即.

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核

如果hadoop.Storm还感觉混要,那么此篇文章将帮助你把他们完全区分 可以带着下面问题来阅读本文章: 1.hadoop.Storm各是什么运算 2.Storm为什么被称之为流式计算系统 3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop 4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的7

1.概述 Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理.这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息.为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm.Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据.考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途. 但Storm不只是一个传统的大数据分析系统:它是复杂事件处理(CEP)系统的一个示例.CEP系统通常分类为计算

Hadoop基础原理 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. 业内有这么一句话说:云计算可能改变了整个传统IT产业的基础架构,而大数据处理,尤其像Hadoop组件这样的技术出现,将是改变IT业务模式的一种技术. 另外,很多小伙伴可能还搞不明白云和Hadoop有什么关系,事实上这是两种截然不同的技术.虽然从某种意义上来讲,他们都是在大规模的计算机集群上来完成的.但是openstack或其它的paas或sas的云环境,他们所指的是所谓的云计算的方式,通常是来讲是用于指定如何

一.hadoop.Storm该选哪一个? 为了区别hadoop和Storm,该部分将回答如下问题:1.hadoop.Storm各是什么运算2.Storm为什么被称之为流式计算系统3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop4.什么是吞吐量 首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘:Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存.读写内存比读写磁盘速度快n个数量级.根据Harvard CS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍.所以

文章大纲 一.Hadoop是什么二.storm是什么三.Spark Streaming是什么四.Spark与storm比较五.参考文章   一.Hadoop是什么 1. 简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储.[1] Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部

Hadoop 空间不足,hive首先就会没法跑了,进度始终是0%. 将HDFS备份数降低 将默认的备份数3设置为2. 步骤:CDH–>HDFS–>配置–>搜索dfs.replication–>设置为2 删除无用HDFS数据和Hbase表格 主要使用命令hadoop fs -du,hadoop fs -ls,hadoop fs -rm 空间不足根本的解决办法自然是清理空间.但是清理空间也要有步骤. 检查总体情况 hadoop dfsadmin -report 检查每个目录 hdfs

SOA是什么? 英语直译是基于服务的架构,就是一种技术框架,促使企业内部与外部所有相关的系统公开和访问定义良好的服务和绑定于服务的信息,进一步抽象成流程层和组合应用,从而构成解决方案. 说人话:重用服务和子系统. SOA的优势 服务和行为的重用,在一个系统中可以方便的使用另外一个系统的服务. 快速修改与开发,由于子系统和服务是独立的,可以很方便的修改流程,快速迭代. 云计算的定义: 云计算是按照用量付费的模型,实现了通过网络访问的.可配置的计算资源池. 云计算的模式 1.存储即服务 2.数据库即

8.初始化管理器BlockManager 无论是Spark的初始化阶段还是任务提交.执行阶段,始终离不开存储体系.Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,这极大地提升了系统的执行效率.正是因为这一关键决策,才让Spark能在大数据应用中表现出优秀的计算能力.BlockManager是在sparkEnv中被创建的,代码如下: 8.1 存储体系概述 8.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是S

官网对Spark的介绍 http://spark.apache.org/ Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing Lightning-fast cluster computing. 快如闪电的集群计算. 大规模快速通用的计算引擎. 速度: 比hadoop 100x,磁盘计算快10x 使用: java / Scala /R /python 提供80+算子(操作符),容易构建并行应用. 通

摘要: 在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景.那Storm是怎么做到的呢? 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导

Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行

设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O 现代服务器通常有多个磁盘硬件来提供大存储能力.这些磁盘通常配置成 RAID 阵列,作为它们的出厂设置.这在很多情况下是有益的,但对 Hadoop 却不是. Hadoop 的 slave 节点存储了 HDFS 数据块和 MapReduce 临时文件在它的本地磁盘.这些本地磁盘操作受益于使用多个独立的磁盘来扩展磁盘 I/O. 在这方面,我们将描述怎样通过使用多个磁盘设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O. 准备工作 我们假设你的每个 DataNode 节点都有

天行健,君子以自强不息:地势坤,君子以厚德载物.——<易经> 本章导读 Spark的初始化阶段.任务提交阶段.执行阶段,始终离不开存储体系. Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,极大的提升了系统的执行效率. 4.1 存储体系的概述 4.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是Spark存储体系中的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockMana

主要目标: 1. 离线计算是什么? 2. 流式计算是什么? 3. 流式计算与离线计算的区别? 4. Storm是什么? 5. Storm与Hadoop的区别? 6. Storm的应用场景及行业案例 7. Storm的核心组件(重点) 8. Storm的编程模型(重点) 9. 流式计算的一般架构图(重点) 1.流式计算与Storm概述(背景): 根据业务需求,数据的处理可以分为离线处理和实时(流式)处理,在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案,Hadoop不仅可以用 来存储海量数据,还以用

Spark Core 第1章 Spark 概述 Spark是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题: Spark多个作业之间数据通信基于内存,而Hadoop基于磁盘 Spark是基于内存的,所以在实际的生产环境中,由于内存的限制,可能会由于内存资源不够导致Job 执行失败,此时MapReduce其实是一个更好的选择,所以Spark并不能完全替代MR Spark核心模块 Spark Core:提供Spark最基础与最核

高可用性(英语:high availability,缩写为 HA) IT术语,指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度.是进行系统设计时的准则之一. 高可用性系统意味着系统服务可以更长时间运行,通常通过提高系统的容错能力来实现.高可用性或者高可靠度的系统不会希望有单点故障造成整体故障的情形. 一般可以透过冗余的方式增加多个相同机能的部件,只要这些部件没有同时失效,系统(或至少部分系统)仍可运作,这会让可靠度提高. 解决单点故障,实现系统服务高可用的核心并不是让故障永不发生,而是让故障

一.引言: Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点,节点与节点之间磁盘大小不一样等等.当hdfs出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等. 二.问题: 因业务需要搭建一个新hadoop集群,并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群,而且datanode节点不能全部上线,其中还可能会出现节点上线或下线的情况,这个时候就很