正常情况下,什么时候上报blocks,是由NameNode通过回复心跳响应的方式触发的. 一次机房搬迁中,原机房hadoop版本为2.7.2,新机房版本为2.8.0,采用先扩容再缩容的方式搬迁.由于新旧机房机型不同和磁盘数不同,操作过程搞混过hdfs-site.xml,因为两种不同的机型,hdfs-site.xml不便做到相同,导致了NameNode报大量"missing block". 然而依据NameNode所报信息,在DataNode能找到那些被标记为"missing&

文档目录: 说明 1. 连接阿里云物联网 2. IoT 客户端 3. 订阅Topic与响应Topic 4. 设备上报属性 4.1 上报位置信息 5. 设置设备属性 6. 设备事件上报 7. 服务调用 8. 委托事件 9. 自定义委托事件方法 阿里云物联网的位置服务,并不是完全独立的功能.位置信息包含 二维.三维,位置数据来源于属性的上传. 1)添加二维位置数据 打开 数据分析 -> 空间数据可视化 -> 二维数据 -> 添加,为上面演示的设备添加位置,刷新时间为1秒. 在产品功能中,打开

原文链接:lxw的大数据田地 » hdfs fsck命令查看HDFS文件对应的文件块信息(Block)和位置信息(Locations) 关键字:hdfs fsck.block.locations 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. fsck命令必须由HDFS超级用户来执行,普通用户无权限. [hadoop@dev ~]$ hdfs fsck Usage: DFSck [-list-corruptfileblocks |

没用的 除非加入白名单 或者用户自己设置锁屏后不被杀死 不然的话 锁屏5分钟以内app会被杀死,包 括所有的service. 说白了就是定位不要纯依赖gps,很多硬件为了省电,会对熄屏下的模块功能和运行进行限制.还有个问 题就是熄屏大概30分钟后手机蜂窝数据也会休眠,这时候就必须要用服务唤醒一次才可以了. 定时定位用的timer是 非cpu叫醒的timer,所以在锁屏后会进cpu休眠,定时定位功能失效. 假如需要在cpu休眠状态下,仍然进行定时定位,需要自己实现.可以用alarmManager

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 特性介绍 3 3. 部署 5 3.1. 机器列表 5 3.2. 主机名 5 3.2.1. 临时修改主机名 6 3.2.2. 永久修改主机名 6 3.3. 免密码登录范围 7 3.4. 修改最大可打开文件数 7 3.5. OOM相关:vm.overcommit_memory 7 4. 约定 7 4.1. 安装目录约定 7 4.2. 服务端口约定 9 4.3. 各模块RPC和HTTP端口 10 5. 工作详单 10 6. JDK安装 10 6.1. 下载安装包

目录 目录 1 1. 前言 3 2. 缩略语 3 3. 安装步骤 4 4. 下载安装包 4 5. 机器规划 4 6. 设置批量操作参数 5 7. 环境准备 5 7.1. 修改最大可打开文件数 5 7.2. 修改OOM相关参数 6 7.3. 免密码登录设置 6 7.4. 修改主机名 6 7.4.1. 临时修改主机名 6 7.4.2. 永久修改主机名 7 7.4.3. 批量修改主机名 7 7.4.4. 配置/etc/hosts 7 8. 安装建议 8 9. 创建安装用户组和用户 8 10. 安装JD

HDFS 全称 Hadoop Distribute File System,是 Hadoop 的一个分布式文件系统 一.HDFS 的系统结构 1.1 数据块 -- block 文件在 HDFS 上分块存储. 一个文件分多少块,是按照你设置的存储单位大小算的. 设置存储单位时,不能太大,也不能太小. 太大:处理数据时,需要教高的配置. 太小:数据块的映射信息是存在 NameNode 的内存中(一个快占用 150 字节),内存也是受限的,如果块太小,会占用较多 namenode 的存储空间. 80M

namenode元数据管理 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: namenode主要

目录 一. NameNode和SecondaryNameNode 1.NN和2NN 工作机制 2. NN和2NN中的fsimage.edits分析 3.checkpoint设置 4.namenode故障恢复(基本不用) 5.集群安全模式 二. Datanode 1.工作机制 2.数据校验 3.掉线参数配置 4.增加Datanode节点 5.删除datanode节点 6.多目录配置 一. NameNode和SecondaryNameNode 1.NN和2NN 工作机制 思考:NameNode中的元

可以一句话描述 HDFS:把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中. HDFS设计原则: 1,文件以块(block)方式存储: 2,通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量: 3,每个区块至少分到三台DataNode上: 4,单一NameNode来协调存储元数据: 5,客户端对文件没有缓存机制(No data caching): NameNode:HDFS命名服务器 是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表.接收用户的操作请求: 文件包括

Hadoop思想之源:Google 面对的数据和计算难题 ——大量的网页怎么存储 ——搜索算法 带给我们的关键技术和思想 ——GFS ——Map-Reduce ——Bigtable Hadoop创始人介绍: Hadoop作者Doug cutting,就职Yahoo期间开发了Hadoop项目,目前在CLoudera公司从事架构工作.他不但是Hadoop项目的发起人,还是Lucene.Nutch项目的发起人. Hadoop简介: ——名字来源于Hadoop之父Doug Cutting儿子的玩具大象.

目录 · 概况 · 原理 · HDFS 架构 · 块 · NameNode · SecondaryNameNode · fsimage与edits合并 · DataNode · 数据读写 · 容错机制 · 数据完整性 · NameNode HA · NameNode Federation · HDFS Snapshots · 操作 · API 概况 1. 文件系统抽象类FileSystem a) 源码 public abstract class FileSystem extends Config

1.概述 从HDFS的应用层面来看,我们可以非常容易的使用其API来操作HDFS,实现目录的创建.删除,文件的上传下载.删除.追加(Hadoop2.x版本以后开始支持)等功能.然而仅仅局限与代码层面是不够的,了解其实现的具体细节和过程是很有必要的,本文笔者给大家从以下几个方面进行剖析: Create Delete Read Write Heartbeat 下面开始今天的内容分享. 2.Create 在HDFS上实现文件的创建,该过程并不复杂,Client到NameNode的相关操作,如:修改文件

https://www.cnblogs.com/zhoujingyu/p/5040957.html https://blog.csdn.net/firstchange/article/details/78567456 HDFS数据存储元(block) - 文件被切分成固定大小的数据块 默认数据块大小为64MB(Hadoop1.x),128MB(Hadoop2.x)可以配置 若文件大小不到64MB,则单独存成一个block,大小是多少,占磁盘多少. - 一个文件存储方式 按大小被切分成若干个blo

点击看<每日五分钟搞定大数据>完整思维导图以及所有文章目录 问题1:Decomminssioning退役datanode(即删除节点) 1.配置exclude: <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/data/hadoop/excludes</value> 在/data/hadoop/excludes文件添加要退役的节点ip(可同时退役多个,一个一行) 2.配置完后刷新节点 # $HADOOP_HOME/b

Hadoop:相关概念 一.Hadoop简介 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS. 1.特点 (1)HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上: (2)HDFS提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序: (3)HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming

HDFS原理 HDFS包括三个组件: NameNode.DataNode.SecondaryNameNode NameNode的作用是存储元数据(文件名.创建时间.大小.权限.与block块映射关系等) DataNode的作用是存储真实数据信息 SecondaryNameNode作用合并edits和fsimage文件 hadoop.tmp.dir  -> /tmp/hadoop-root dfs.namenode.dfs.dir ->/dfs/name/current see_txid  :操

Hadoop项目背景简介 2003-2004年,Google公开了部分GFS个Mapreduce思想的细节,以此为基础Doug Cutting等人用了2年的业余时间,实现了DFS和Mapreduce机制,一个微缩版:Nutch 名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象 Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一不分正式引入Apahce基金会.2006年3月份,Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入称为

1.1. Hadoop组成: Hadoop = hdfs(存储) + mapreduce(计算) + yarn(资源协调) + common(工具包) + ozone(对象存储) + submarine(机器学习库) hadoop生态圈: 1.2. 分布式存储系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 概括: 它是一个分布式存储系统, 提供高可靠性(high reliablity), 高扩展性(high scalability)和高吞吐率(High throu

Hadoop(MapReduce&HDFS) 1.学习目的(前言) 在从业了六年IT生涯里,做个实施顾问.业务顾问.BA需求分析师.项目经理,现在重新定位自己,在新公司做起了开发顾问,虽然经历过很多转折.跨度也有点大.但是抓住了机会,开始接触大数据行业了.虽然目前工作中的都是使用Hive SQL进行开发,没有涉及太多真正大数据的东西,但是觉得学习大数据还是很有必要,所以利用项目的空余时间对Hadoop进行了学习整理,内容可能对于现在的Hadoop来说已经有点过时了,但是我觉得老知识还是根基,于是