一.概述 公司使用是自己搭建的hadoop集群,版本2.7.3,最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象,其中有一个datanode使用了65%,而有一个只使用了20%.hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题,当然hadoop提供了解决方案,就是使用balancer,默认进行的是datanode级别的数据均衡,但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡,hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/

一.datanode之间的数据平衡 1.1.介绍 ​ Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed FilSystem),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多的共同点.HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分. ​ 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

分布式存储 (1) 5PB甚至更大的数据集怎么存储 ? 所有数据分块,每个数据块冗余存储在多台机器上(冗余可提高数据块高可用性).另外一台机器上启动一个管理所有节点.以及存储在各节点上面数据块的服务. (2)分布式存储集群: master/slave结构集群 存在于slave上的文件:表示真实存放数据的文件即本地磁盘文件 存在于master上的文件:表示逻辑文件,它表示这个逻辑文件全路径名,与这个全路径对应的有数据块的存储信息(数据块位置等) HDFS各组件及作用讲解 1.NameNode 名字

bin目录下: 1. hadoop fs 基本操作命令,类似linux shell 2. hadoop dfsadmin    管理命令 3. hadoop fsck (1. 检查hdfs中文件的健康状况 2. 查找确实的块以及过少或过多的副本的块 3. 查看一个文件的所有数据块位置 4. 删除损坏的数据块) 例子: $/bin/hadoop fsck /***.txt -files -blocks -locations 4. start-balancer.sh -threshold 10%  

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统管辖的范围内存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 1.2 HDFS概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改

本篇主要对hadoop命令和hdfs命令进行阐述,yarn命令会在之后的文章中体现 hadoop fs命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,也就是说该命令的使用范围更广可以用于HDFS.Local FS等不同的文件系统.而hdfs dfs命令只用于HDFS文件系统: 一.hadoop命令 使用语法:hadoop [--config confdir] COMMAND #其中config用来覆盖默认的配置 ##command #子命令 fs run a generic filesyst

借鉴:https://blog.csdn.net/mnasd/article/details/80369603?utm_source=blogxgwz2 参考文档:  http://blog.csdn.net/chilianyi/article/details/50946818 https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/admin_hdfs_balancer.html     CDH官网文档 1.快速入门 当前

HDFS Commands Guide HDFS Commands Guide 3.1概述 3.2 用户命令 3.2.1 classpath 3.2.2 dfs 3.2.3 envvars 3.2.4 fetchdt 3.2.5 fsck 3.2.6 getconf 3.2.7 groups 3.2.8 httpfs 3.2.9 lsSnapshottableDir 3.2.10 jmxget 3.2.11 oev 3.2.12 oiv 3.2.13 oiv_legacy 3.2.14 snap

Hadoop从2.1.0版开始提供了HDFS SnapShot的功能.一个snapshot(快照)是一个全部文件系统.或者某个目录在某一时刻的镜像.快照在下面场景下是非常有用:防止用户的错误操作:管理员可以通过以滚动的方式周期性设置一个只读的快照,这样就可以在文件系统上有若干份只读快照.如果用户意外地删除了一个文件,就可以使用包含该文件的最新只读快照来进行回复.备份:管理员可以根据需求来备份整个文件系统,一个目录或者单一一个文件.管理员设置一个只读快照,并使用这个快照作为整个全量备份的开始点.增

昨天总结了一点自己在搭建Hadoop完全分布式环境过程中遇到的几个小问题以及解决方案,今天在搭建成功的环境中进行了简单的文件操作,包括:文件目录的创建.文件的创建.本地文件的上传.文件的重命名.文件的删除以及其他几个关于文件的操作,希望对初学的练习者有所帮助. package org.apache.hadoop.examples; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.UR

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 范舟琦 范舟琦 2 757 2018-03-12T08:16:00Z 2018-03-12T08:16:00Z 1 1515 8638 71 20 10133 16.00 Clean Clean false fals

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 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. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

常用命令 1. hdfs dfsadmin -report   查看系统的各台机器状态 HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重要特性如下: (1)HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M (2)HDFS文件系统会给客户

安装hdfs包 pip install hdfs 查看hdfs目录 [root@hadoop hadoop]# hdfs dfs -ls -R / drwxr-xr-x - root supergroup 0 2017-05-18 23:57 /Demo -rw-r--r-- 1 root supergroup 3494 2017-05-18 23:57 /Demo/hadoop-env.sh drwxr-xr-x - root supergroup 0 2017-05-18 19:01 /lo

1.安装Bash on Windows 这个参考官网步骤,很容易安装,https://msdn.microsoft.com/en-us/commandline/wsl/install_guide 安装过程很简单,主要是从应用商店下载bash的时候,比较容易失败,可能需要多试几次. 2.配置SSHD 自带的命令行比较简陋,操作不方便.可以开启sshd,然后用xshell等终端登录. /etc/ssh/ vim sshd_config #修改以下几项 Port #windows 10会默认占用22端

采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件目录 :  spooldir l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用内存memory channel 配置文件编写: vi spooldir-hdfs-sink.conf #定义三大组件

1.概述 hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统:如果有个TB级别的文件,我们该怎么存储呢?分布式文件系统未出现的时候,一个文件只能存储在个服务器上,可想而知,单个服务器根本就存储不了这么大的文件:退而求其次,就算一个服务器可以存储这么大的文件,你如果想打开这个文件,效率会高吗 hdfs的出现就是为了解决上面的问题 hdfs为了满足大文件的存储和可读性,对数据进行切成多个小块进行存储,同时为了保证数据的可靠性,又对每个小块数据做复制,然后分别存储到多个节点中 hdfs2.7.3后,默认

作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS常用功能 1.元数据 2.检查点 3.DataNode功能 HDFS工作原理 1 分布式文件系统,它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.2 hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件,客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可,不用