一.项目编码实现 HDFS文件上传 HDFS文件下载 定位文件读取 通过API操作HDFS 通过IO流操作HDFS HDFS写数据流程 HDFS读数据流程 统计一堆文件中单词出现的个数(WordCount案例) 把单词按照ASCII码奇偶分区 统计手机号耗费的总上行流量.下行流量.总流量(序列化) 二.流程图及描述 HDFS写数据流程 HDFS读数据流程 NameNode&Secondary NameNode工作机制 查看fsimage文件 写数据流程 读数据流程 namenode和second

简介: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务瘫痪,虚拟机无法使用,故障环境为Windows Server 2012服务器,系统中部署了Hyper-V虚拟机环境,虚拟机的硬盘文件和配置文件放在朝阳区某托管中心托管的DELL MD3200存储中(注:硬盘600G*4,4T*1).MD3200存储是由4块600G硬盘组成的阵列,用作存储虚拟机的数据文件.单块4T硬盘用作虚拟机数据文件的备份.故障: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务

集群机器意外断电重启,导致hbase 无法正常启动,抛出reflect invocation异常,可能是正在执行的插入或合并等操作进行到一半时中断,导致部分数据文件不完整格式不正确或在hdfs上block块不完整. 在网上查了一下相关资料,怀疑有可能是关闭前一些未提交的修改所存放的log文件数据写入一半文件不完整,故把hbase.hlog.split.skip.errors改成true进行尝试. 关于这个参数作用的解释: 当服务器奔溃,重启的时候,会有个回放的过程,把/hbase/WAL/下面记

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_

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

(本文资料主要来自:http://en.wikipedia.org/wiki/Block_cipher_mode_of_operation) 目前流行的加密和数字认证算法,都是采用块加密(block cipher)方式(注:还有一种叫 stream cipher,流式加密).就是将需要加密的明文分成固定大小的数据块,然后对其执行密码算法,得到密文.数据块的大小通常采用跟密钥一样的长度. 加密模式在加密算法的基础上发展出来,同时也可以独立于加密算法而存在.加密算法,如DES.AES等不多的几种,目

https://community.oracle.com/thread/3540795 概述 ------------- 数据库坏块(corruption) 的类型可以按照坏块所属对象的不同,分为用户数据坏块,数据字典坏块,Undo坏块,控制文件坏块,Redo坏块,Lob坏块,index坏块等等:也可以按照坏块产生的原因,分为物理坏块(physical corruption)和逻辑坏块(logical corruption ). 本文主要讨论用户数据发生物理坏块(physical corrupt

转自:http://www.it165.net/admin/html/201402/2382.html 在上一篇文章Hadoop源码分析之DataNode的启动与停止中分析了DataNode节点的启动大致过程,下面来重点分析DataNode节点中启动过程中的与NameNode节点的几个通信过程. IPC对象创建 在DataNode类中有一个成员变量namenode,它是DatanodeProtocol类型,DatanodeProtocol接口是DataNode节点与NameNode节点间进行IP

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

对于开源的东东,尤其是刚出来不久,我认为最好的学习方式就是能够看源代码和doc,測试它的样例 为了方便查看源代码,关联导入源代码的项目 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配置文件hdfs-default.xml中能够查看到,记住要改动不是在这里 block文件存储块是最主要的单位 查看block存放位置,配置文件里查看 假设文件大于64M会占两个块,meta文件是校验文件,第二个文件大于64M,删除文件后,则相应block不在 datanode存放文件,一个文件能够存放

对于开源的东西.特别是刚出来不久.我认为最好的学习方法是能够看到源代码,doc,样品测试 为了方便查看源代码,导入与项目相关的源代码 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmVlZGthbmU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 先前的项目导入源代码是关联了源代码文件 block数据块,在配

HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性.可用性和网络带宽的利用率.目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步.实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性,观察它的行为,为实现更先进的策略打下测试和研究的基础. 大型HDFS集群系统往往运行在跨越多个机架的数据中心,不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机.在大多数情况下,同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大. 通过一个机架感知的过程,NameNode可以确定每个Dat

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

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

寻找丢失的微服务-HAProxy热加载问题的发现与分析 原创: 单既喜 一点大数据技术团队 4月8日 在一点资讯的容器计算平台中,我们通过HAProxy进行Marathon服务发现.本文记录HAProxy服务热加载后某微服务50%概率失效的问题.设计3组对比实验,验证了陈旧配置的HAProxy在Reload时没有退出进而导致微服务丢失,并给出了解决方案. Keywords:HAProxy热加载.Marathon.端口重用 01

一.balancer是当hdfs集群中一些datanodes的存储要写满了或者有空白的新节点加入集群时,用于均衡hdfs集群磁盘使用量的一个工具.这个工具作为一个应用部署在集群中,可以由集群管理员在一个live的cluster中执行. 语法: To start: start-balancer.sh 用默认的10%的阈值启动balancer hfs dfs balancer -threshold 3 start-balancer.sh -threshold 3 指定3%的阈值启动balancer

注:本分类下文章大多整理自<深入分析linux内核源代码>一书,另有参考其他一些资料如<linux内核完全剖析>.<linux c 编程一站式学习>等,只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念性问题,并没有深入地阅读分析源码,我也是草草翻过这本书,请有兴趣的朋友自己参考相关资料.此书出版较早,分析的版本为2.4.16,故出现的一些概念可能跟最新版本内核不同. 此书已经开源,阅读地址 http://www.kerneltravel.net 一.Ext2 文件系统

JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:9223372036854775807,snowflake的算法在实现上确实没问题的,但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深坑. 有个博友遇到这个问题的解决方案: https://www.cnblogs.com/do-your-best/p/9443342.html 如果是在项目一开始的时候就发觉到了这个问题,我建议

一.段的类型: 1.什么是段:段是存储单元. 1.段的类型有: 表 分区表 簇表 索引 索引组织表(IOT表) 分区索引 暂时段 undo段 lob段(blob ,clob) 内嵌表(record类型,table类型) 启动段 :打开数据库时要装入的数据字典系统信息,故在系统表空间内. 注意:smon 回收不用的暂时段和undo段. 2.表:  表是存储数据的逻辑单位.   表的功能: 存储.管理数据的基本单元.   表的类型:        普通表:堆表, 例:查询表的行的平均长度 AVG_R

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没