我这个是看别人发的,记录一下,解决办法如下:

红色方框的部分,代表Hadoop系统,人工设定的文件备份数,但不是实际的备份数.文件备份数 不会大于集群机器的总数目(因为备份文件不会同时存在一台机器上,这样就没有意义),所以如果总集群数目是2,即使Replication设置成了3,也只有2个文件备份数. 不过当这时候增加一台新的datanode时,系统会自动增加一个文件备份,这时候文件备份数就和设置的Replication 一样了.

SuSE 11SP3 默认句柄数是1024 1.查看linux的文件句柄数 ulimit -a 2.修改文件句柄数 ①ulimit -n 65535②修改linux系统参数.vi /etc/security/limits.conf 添加* soft nofile 65536* hard nofile 65536修改以后保存,注销当前用户,重新登录,执行ulimit -a 3.检查文件句柄数的使用情况lsof -p pid|wc -l

linux服务器大并发调优时,往往需要预先调优linux参数,其中修改linux最大文件句柄数是最常修改的参数之一. 在linux中执行ulimit -a 即可查询linux相关的参数,如下所示: [root@mongodb11 ~]# ulimit -acore file size          (blocks, -c) 0data seg size           (kbytes, -d) unlimitedscheduling priority             (-e) 0

使用ulimit -a 可以查看当前系统的所有限制值, 使用ulimit -n<可以同时打开的文件数>设置用户可以同时打开的 最大文件数 linux系统默认的只要1024 当做负载较大的服务器时,很容易遇:error: too many open files . 并且有时候进程数太小也会导致卡死服务状态,使用ulimit -n增加 并不是永久添加,这时候就需要修改配置文件使其永久添加 ulimit 参 数:  -a 显示目前资源限制的设定.   -c <core文件上限> 设定co

1.临时修改的方法:ulimit -HSn 102400此方法当前会话有效 2.永久修改方法(修改单个进程打开的最大句柄数)修改vi /etc/security/limits.conf,在后面添加一下内容,keysystem为用户名,把keysystem改为*,则为修改所有用户的限制.keysystem hard nofile 51200keysystem soft nofile 51200修改完重启服务器. 3.永久修改方法(修改用户打开的最大进程数和单个进程打开的最大句柄数)修改vi /et

我们在玩游戏的时候总是会遇到一些东东需要进行购买的,但是我们可能又舍不得花钱,那么我们该怎么办呢?那就是用游戏外挂吧!我们这里说的是Android中的游戏,在网上搜索一下移动端游戏外挂,可能会找到一款叫做:八门神器.apk 其实这个软件我下载安装了,但是没有什么效果,不知道是不是我哪里设置的有问题,但是我们这个应用也是有很多限制的,他必须要让手机进行root(说实话,现在获取root是很方便的一件事,如果你想玩游戏,并且想得到更多的东西,手机root是必须的,但是这个可能也可能会失去很多). 我

1.hadoop集群使用的ucloud的uahdoop 2.是公司集群配置小,只有两台core节点,实际就是两台的datanode. 容量占用超过了80%,需要缩减副本以空出容量. 3.查看 hadoop fs -du -h /user/hive/warehouse/xxwarehouse.db/xx_datasourceraw/partitiondate=2019-10-31 可以看到,每个文件三个副本. 4.执行 hdfs dfs -setrep -R 2 / 将所有的已经上传的副本从3个变

我们在玩游戏的时候总是会遇到一些东东需要进行购买的,但是我们可能又舍不得花钱,那么我们该怎么办呢?那就是用游戏外挂吧!我们这里说的是Android中的游戏,在网上搜索一下移动端游戏外挂,可能会找到一款叫做:八门神器.apk 其实这个软件我下载安装了,但是没有什么效果,不知道是不是我哪里设置的有问题,但是我们这个应用也是有很多限制的,他必须要让手机进行root(说实话,现在获取root是很方便的一件事,如果你想玩游戏,并且想得到更多的东西,手机root是必须的,但是这个可能也可能会失去很多). 我

描述:将HDFS副本数修改为2第一步:将HDFS上已有文件副本数修改为2 hdfs dfs -setrep 2 -R -w / 第二步:修改dfs.replication值为2(页面上操作),然后重启HDFShdfs-site.xml文件: <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> 第三步:修改副本数之后进行核对 hdfs fsck / -

修改/etc/security/limits.conf,例如启动程序的用户为webadmin,则添加以下配置: webadmin - nofile 65536 webadmin - nproc 65536 其中, nofile是文件句柄数量,线程句柄也属于它.nproc是进程数量.

Mac下同样有效. 1. 统计目录下所有js文件的代码行数. find . -name '*.js' | xargs wc -l 2. 统计SVN的修改行数. svn diff -rBeginRev:EndRev <SVN URL> | diffstat

EXEC sys.sp_configure N'show advanced options', N'1'  RECONFIGURE WITH OVERRIDE GO EXEC sys.sp_configure N'user connections', N'1' GO RECONFIGURE WITH OVERRIDE GO EXEC sys.sp_configure N'user connections', N'0' GO RECONFIGURE WITH OVERRIDE GO EXEC sy

修改文件句柄数在Linux下,我们使用ulimit -n 命令可以看到单个进程能够打开的最大文件句柄数量(socket连接也算在里面).系统默认值1024. 对于一般的应用来说(象Apache.系统进程)1024完全足够使用.但是如何象squid.mysql.java等单进程处理大量请求的应用来说就有 点捉襟见肘了.如果单个进程打开的文件句柄数量超过了系统定义的值,就会提到“too many files open”的错误提示.如何知道当前进程打开了多少个文件句柄呢?下面一段小脚本可以帮你查看:

题目链接:hdu 5997 rausen loves cakes 题意: 给你n个点,每个点有一个颜色,现在有两个操作,第一个操作,将颜色x改为颜色y,第二个操作,询问[x,y]区间有多少颜色段(颜色段的定义为从左往右相同的颜色为一段,遇到不相同的为下一段,ie:144112为4段颜色) 题解: 对于第二个操作我们可以写一个线段树合并来搞定,对于第一个操作,就要用启发式修改来进行,如何启发式? 我们开一个数组来记录每个颜色对应的颜色,最开始都是对应自己,然后开一个vector来记录每个颜色的位置

1)修改当前交互终端的limit值 查询当前终端的文件句柄数: ulimit -n 回车,一般的系统默认的1024. 修改文件句柄数为65535,ulimit -n 65535.此时系统的文件句柄数为65535. 2)将ulimit 值添加到/etc/profile文件中(适用于有root权限登录的系统) 为了每次系统重新启动时,都可以获取更大的ulimit值,将ulimit 加入到/etc/profile 文件底部. echo ulimit -n 65535 >>/etc/profile s

http://blog.csdn.net/xiaoyao6650/article/details/4027041 查看processes #当前的连接数 select count(*) from v$process;   #数据库允许的连接数 select value from v$parameter where name = 'processes';   #查看连接配置信息 show parameter processes;   #修改连接数 alter system set processe

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

mr  计算框架 假如有三台机器 统领者master 01  02  03  每台机器都有过滤的应用程序 移动数据 01机== 300M  >mr 移动计算  java程序传递给各个机器(mr) 伪分布式安装 一个机器上,即当namenode,又当datanode,或者说即是jobtracker,又是tasktracker. 没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算,故称为"伪分布式".(一台机器模拟多台linux机器) Hadoop2三大核心三大核心:HDFS文件存储.Map

Namenode 1.namenode是一个中心服务器,单一节点(简化系统的设计和实现),负责管理文件系统的命名空间(namespace)以及客户端对文件的访问. 2.文件操作:namenode负责对元数据的操作,datanode负责处理文件内容的读取请求,跟文件内容相关的数据流读取操作不会经过namenode,只会询问它跟哪个datanode联系,否则namenode会成为系统的瓶颈. 3.副本存放在哪些datanode上由namenode来控制,根据全局情况做成块放置决定,client读取文