一.简介 流应用程序必须保证7*24全天候运行,因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障[例如:系统故障.JVM崩溃等].为了实现这一点,SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中,以便它可以从故障中恢复. 检查点有两种类型. 1.元数据检查点 将定义流式计算的信息保存到容错存储系统[如HDFS等].这用于从运行流应用程序所在的节点的故障中恢复. 元数据包括: 1.配置 用于创建流应用程序的配置. 2.DStream操作 定义流应用程序的DStream操作集. 3.不完整的批次

1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些

1  在hadoop的bin目录下, 运行hadoop version命令,提示“hadoop:没有此命令” 解决办法: ./hadoop version或者$HADOOP_HOME/bin放在PATH中. 2 为什么cat $PATH会出现空目录, 而source /etc/profile后设置的目录会出现,客户端启动的时候/etc/profile不执行一遍吗? 3  格式化namenode的时候会出现“Format aborted in /home/feixiang/hadoop-0.20.

NameNode存储文件系统的变化作为log追加在本地的一个文件里:这个文件是edits.当一个NameNode启动时,它从一个映像文件:FsImage,读取HDFS的状态,使用来自edits日志文件的 edits.然后它将写入新的HDFS状态到FsImage并开始平常操作,此时edits是一个空文件.由于NameNode合并FsImage和edits只在启动时,edits日志文件会变得很大在一段时间内并运行在繁忙的集群上 ,一个副作用是一个更大的edits文件会使NameNode在下次重新启动

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4ODQ3NjE2OA==&mid=2247483890&idx=1&sn=2721f08624e6de33b3ae56be2b117006&chksm=ec3c9c95db4b1583529fc6542093367a97ffe6173c030d896f9ae9c5451db03ce879bdc6cfb1&scene=0&key=ce207f8008531ca887da8b19de769

P322 运行datanode和tasktracker的典型机器配置(2010年) 处理器:两个四核2-2.5GHz CPU 内存:16-46GN ECC RAM 磁盘存储器:4*1TB SATA 磁盘 网络:千兆以太网 Hadoop一般使用多核CPu和多磁盘提升硬件功能 P323 小集群VS大集群 对于几十个节点的小集群,在master上同时运行namenode和jobtracker通常没问题 但是随着集群节点增加,namenode的内存压力将逐步扩大,此时namenode和jobtracke

原文地址:http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_user_guide.html 目的 概述 先决条件 Web接口 Shell命令 DFSAdmin命令 Secondary NameNode Rebalancer 机架感知(Rack awareness) 安全模式 fsck 升级和回滚 文件权限和安全性 可扩展性 相关文档 目的 本文档的目标是为Hadoop分布式文件系统(HDFS)的用户提供一个学习的起点,这里的HDFS既可以作为Hadoop集

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6293402.html (一)Namenode的目录结构 HDFS进行初次格式化之后将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下生成一系列文件: ${dfs.namenode.name.dir}/ current VERSION edits_0000000000000000001-0000000000000000007 edits_0000000000000000008-0000000

tf.estimator模块 定义在:tensorflow/python/estimator/estimator_lib.py 估算器(Estimator): 用于处理模型的高级工具. 主要模块 export 模块:用于导出估算器的实用方法. inputs 模块:用于创建简单的 input_fns 的实用方法. 类 class DNNClassifier:TensorFlow DNN 模型的分类器. class DNNLinearCombinedClassifier:TensorFlow Lin

一.对于CDH的小总结: CDH:是Cloudera公司在Apache开源项目hadoop的基础上发型的,共有五个版本前两个已不再更新,最经的两个分别是CDH4(基于hadoop2.0.0版本演化而来).CDH5(每隔一段时间就会有更新) CDH与Apache hadoop的区别:1.CDH的版本更加清晰,现在只有两个版本CDH3(基于hadoop1.0)和CDH4(基于hadoop2.0),hadoop的版本相对较混乱,CDH比Apache hadoop在兼容性.安全性.稳定性上有所增强: 2

概述 Apache Flume是一个分布式,可靠且可用的系统,用于有效地从许多不同的source收集,聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储. Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合.由于数据source是可定制的,因此Flume可用于传输大量event 数据,包括但不限于网络流量数据,社交媒体生成的数据,电子邮件消息以及几乎任何可能的数据source. Apache Flume是Apache Software Foundation的顶级项目. 系统要求 Java运行时环境 - Ja

目录 简介 镜像仓库 login pull push search 本地镜像管理 images rmi tag build history save load import 容器操作 ps inspect top attach events logs wait export port stats 容器生命周期管理 run start/stop/restart kill rm pause/unpause create exec update 容器rootfs命令 commit cp diff re

1.修改 conf/core-site.xml,增加 Xml代码 <property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property&

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

目录 HDFS部署测试记录 0.HDFS基础知识 1.基本组成结构与文件访问过程 2.NameNode启动时如何维护元数据 3.HDFS文件上传流程 1.系统环境 1.安装大致记录: 2.磁盘分区 3.配置好的机器情况 2.安装HDFS 3.配置HDFS 遇到的错误及处理 完成配置后,对HDFS系统概览 4.读写文件测试 HDFS部署测试记录 参考资料: Centos7系统配置上的变化(二)网络管理基础 Centos7系统配置上的变化(三)为网络接口添加多IP 增加ssh无密码信任连接的安全性

保存和恢复模型(Save and restore models) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models 在训练期间保存检查点 在训练期间或训练结束时自动保存检查点.权重存储在检查点格式的文件集合中,这些文件仅包含经过训练的权重(采用二进制格式).可以使用经过训练的模型,而无需重新训练该模型,或从上次暂停的地方继续训练,以防训练过程中断 检查点回调用法:创建检查点回调,训练模型并将ModelC

SparkContext可以说是Spark应用的发动机引擎,Spark Drive的初始化围绕这SparkContext的初始化. SparkContext总览 sparkcontxt的主要组成部分 sparkEnv:spark运行环境,Executor是处理任务的执行器,依赖于SparkEnv的环境.Driver中也包含SparkEnv,为了保证Local模式下任务执行.此外,SparkEnv还包含serializerManager.RpcEnv.BlockManager.mapOutputT

NameNode将对文件系统的改动追加保存到本地文件系统上的一个日志文件(edits).当一个NameNode启动时,它首先从一个映像文件(fsimage)中读取HDFS的状态,接着应用日志文件中的edits操作.然后它将新的HDFS状态写入(fsimage)中,并使用一个空的 edits文件开始正常操作.因为NameNode只有在启动阶段才合并fsimage和edits,所以一段时间后日志文件可能会变得非常庞大,特别是对大型的集群.日志文件太大的另一个副作用是下一次NameNode启动会花很长

上次只是给大家把命令的作用以及简单使用列出来了(大家可以查看:docker命令总结(一)),那这篇文章会详细介绍每条命令的参数,命令比较多建议大家使用搜索,进行查看 search docker search:此命令是用来在仓库中查找docker镜像 语法: docker search 参数 镜像名称:tag(版本) 参数说明: --filter,-f:根据相关条件过滤输出 --format:使用Go模板进行漂亮的打印搜索 --limit:指定最大搜索结果,默认25个 --no-trunc:显示完