HDFS数据块所在存储的目录满了的解决方法 1.增加磁盘空间 2.删除回收站 hadoop dfs -du -h 查看各个HDFS空间占用情况 hadoop dfs  -expunge  清空回收站 hadoop dfs -rm -skipTrash  /user/path 删除目录跳过回收站  fs.trash.interval 和 fs.trash.checkpoint.interval   dfs.replication.interval复制延迟时间为3秒,默认值. 单机Hadoop修改/

默认天数 :

RIP配置详解 一.RIP协议概述 1.RIP是Routing Information Protocol(路由信息协议)的简称: 2.RIP是一种基于距离矢量(Distance-Vector)算法的路由协议: 3.RIP协议适用与中小型网络,分为RIPv1和RIPv2: 4.RIP支持水平分割,毒性逆转和出发更新等工作机制,防止路由环路: 5.RIP协议基于UDP传输,端口号是520. 二.RIP工作原理 1.RIP路由表的初始化 2.RIP路由表的更新 3.路由表的维护 RIP路由信息维护是由

一.MFS概述: MooseFS(moose 驼鹿)是一款网络分布式文件系统.它把数据分散在多台服务器上,但对于用户来讲,看到的只是一个源.MFS也像其他类unix文件系统一样,包含了层级结构(目录树),存储着文件属性(权限,最后访问和修改时间),可以创建特殊的文件(块设备,字符设备,管道,套接字),符号链接,硬链接. MooseFS[MFS]是一个具有容错性的网络分布式文件系统.它把数据分散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则是一个统一的资源. http://www.moosefs.com

MFS分布式文件系统 mooseFS(moose 驼鹿)是一款网络分布式文件系统.它把数据分散在多台服务器上,但对于用户来讲,看到的只是一个源.MFS也像其他类unix文件系统一样,包含了层级结构(目录树),存储着文件属性(权限,最后访问和修改时间),可以创建特殊的文件(块设备,字符设备,管道,套接字),符号链接,硬链接. MooseFS[MFS]是一个具有容错性的网络分布式文件系统.它把数据分散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则是一个统一的资源. SAN和MFS比较 当我们存储服务器的容

博客已经迁移到www.imyzf.com,本站不再更新,请谅解! 现在玩人人的人越来越少了,很多人担心不玩以后东西放上面不安全..我也有同样的想法,但是手动删除上百条东西,太累了,于是写了些javascript来帮忙删除 首先提醒一下: 删除前可以用浏览器网页另存为功能,把你的东西保存在本地(不保存下来真的太可惜了呀) 这些代码是我花了几分钟临时写的,仅仅是为了删除我自己的,不保证一直都有效 其实代码的原理很简单,根据class名称找到全部删除按钮,然后去click,再去click确定按钮 使用

bin/hdfs -help bin/hdfs dfs -mkdir -p /yfq/test/ bin/hdfs dfs -put /etc/profile /yfq/test/profile 上传文件 bin/hdfs dfs -put /etc/* /yfq/test/上传文件夹 bin/hdfs dfs -cat /yfq/test/profile查看文件 bin/hdfs dfs -get /yfq/test/profile . 下载profile文件到当前目录 bin/hdfs df

随着信息技术的高度发展,数据量越来越多,当一个操作系统管辖范围存储不下时,只能将数据分配到更多的磁盘中存储,但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,因此诞生了分布式文件系统.HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统,具有高度容错的特点,适合部署在廉价的机器上. 由于hadoop1和hadoop2版本差异较大,本文以下部分如未标记特殊说明则默认指的是hadoop2版本 HDFS基本概

Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行

名字节点(NameNode )是HDFS主从结构中主节点上运行的主要进程,它指导主从结构中的从节点,数据节点(DataNode)执行底层的I/O任务. 名字节点是HDFS的书记员,维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和文件的数据块索引,即每个文件对应的数据块列表(后面的讨论中,上述关系也称名字节点第一关系).这些信息.以两种形式存储在本地文件系统中:一种是命名空间镜像(File System Image, FSImage,也称文件系统镜像),另一种是命名空间镜像的编辑日志(Edit

atitit.) ---数据挖掘 获取回收站文件列表 1. 放入回收站的原理and 1 2. info2文件文件结构 1 3. 获得文件列表2个法: 正则表达式or解析 1 4. 路径正则表达式[a-zA-Z]\:[\\a-zA-Z0-9\xB0-\xF7\xa1-\xfe_.~]+ 2 5. 参考 2 1. 放入回收站的原理and info2文件中记录着每个被删除后放入回收站的文件的相应信息,比如驱动器指示器dirve designator ,原删除文件的完整文件名,文件大小,存放的位置(路径

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

下载hadoop压缩包设置hadoop环境变量设置hdfs环境变量设置yarn环境变量设置mapreduce环境变量修改hadoop配置设置core-site.xml设置hdfs-site.xml设置yarn-site.xml设置mapred-site.xml设置slave文件分发配置启动hdfs格式化namenode启动hdfs检查hdfs启动情况启动yarn测试mr任务hadoop本地库hdfs yarn和mapreduce参数 下载hadoop压缩包 去hadoop官网下载hadoop-2

1.简介2.namenode和datanode3.The File System Namespace 文件系统命名空间4.Data Replication 数据复制5.Replica Placement: The First Baby Steps 复制块放置:初步的想法6.Replica Selection 复制块的选择7.Safemode 安全模式8.The Persistence of File System Metadata 文件系统元数据的一致性9.The Communication P

HDFS 为我们提供了垃圾箱的功能,也就是当我们执行 hadoop fs -rmr xxx 命令之后,文件并不是马上被删除,而是会被移动到执行这个操作用户的 .Trash 目录下,等到一定的时间后才会执行真正的删除操作. 如下所示: $ sudo -uiteblog hadoop fs -rmr /user/iteblog/test.txt Moved: 'hdfs://iteblogcluster/user/iteblog/test.txt' to trash at: hdfs://itebl

HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作.这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要. 本文针对误删HDFS文件的问题,通过利用HDFS的内部机制,提供了以下几种方法: 1. 回收站机制恢复 HDFS提供了回收站功能,当我们执行hdfs dfs -rm -r some_file命令后,文件不会被立即删除.而是先将要删除的数据移动到当前用户的.Trash目录下,待超过一定时间(可通过

@ 目录 前言:浅谈Hadoop Hadoop的发展历程 1.1 Hadoop产生背景 1.引入HDFS设计 1.1 HDFS主要特性 2.HDFS体系结构 HDFS工作流程机制 1.各个节点是如何互通有无的? RPC原理 客户端操作文件与目录 结论 前言:浅谈Hadoop Hadoop作为大数据入门的基石内容,其中HDFS更是所有生态的地基,so,我们有必要更深入去理解HDFS,以及HDFS在高可用的演变过程.如果有小可爱说hadoop和HDFS有啥区别的.の...,那容我之后在做背书来说明,

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物

一.Flume简介 1. Flume概述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 2. Flume系统功能 日志收集 Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统,目前是Apache下的一个孵化项目,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据. 数据处理 Flume提供对数据进行

Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.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高速运算和存储. Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.HDFS在Hadoop中扮演了非常基础的作用,以文件系统的形式为上层应用提供海量数据的存储服务. HDFS作为一个分