前言 Hadoop早期衍生自Nutch（Java开源的搜索引擎），早期Nutch构建开源的搜索引擎，同样在少数的机器上同时运行计算任务面临着问题，在这个时候Google发布了GFS和Map Reduce论文。人们参考着这两篇论文中所阐述的思想开始重建Nutch的存储和计算模型。一开始尝试在20台机器的计算
# 手动Hadoop Checkpoint
## 什么是Hadoop Checkpoint
在Hadoop中，Checkpoint是一种机制，用于找出NameNode（HDFS的主要组件之一）的状态并将其保存到持久存储中。这样做的目的是为了在NameNode故障时能够快速恢复，避免数据丢失和服务中断。
通常情况下，Hadoop会自动定期创建Checkpoint，但有时我们也可以手动触发Che
# 如何在 MySQL 中手动进行 Checkpoint
在 MySQL 中，Checkpoint 是一个重要的机制，它确保了数据的一致性和持久性。在某些情况下，您可能需要手动触发一个 Checkpoint。本文将指导您如何在 MySQL 中手动进行 Checkpoint，并提供详尽的步骤和代码示例。
## 流程步骤
下面是实现 MySQL 手动 Checkpoint 的基本流程，表格展示了
Spark checkpoint容错机制1. checkpoint概念Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经
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2023-12-21 04:59:24
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# Hadoop NameNode Checkpoint 科普文章
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算平台，能够处理海量的数据。Hadoop 的核心组件之一是 NameNode，负责管理 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的元数据。为了确保系统的稳定性和高可用性，NameNode 定期进行“checkpoint”操作。本文将对 Hadoop 中的 NameNode checkpoi
# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
# 将 Flink Checkpoint 存入 Hadoop 的步骤指南
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了强大的状态管理能力。而 Checkpoint 是 Flink 保证任务一致性的重要机制。在许多场景下，我们希望将这些 Checkpoint 存储到 Hadoop 的 HDFS 中。本文将详细介绍如何实现这一目标。
## 实现流程概述
| 步骤
1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
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2023-09-02 07:46:44
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一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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前言Flink通过状态快照实现容错处理：Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。Flink 管理的状态存储在 state backend 中。checkpoint 代码/**
* 创建flink环境
*/
val en
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2024-01-01 12:37:07
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hadoop second namenode异常 Inconsistent checkpoint fields没有访问量情况下，namenode进程：cpu 100% ；内存使用超多；没有错误日志；secondarynamenode报错：java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields.
LV =&nbs
原创
2016-03-15 10:06:45
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一、问题分析概览流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。本文会对Flink 常见的问题进行现象展示，从原理上说明成因和解决方案，并给出线上问题排查的工具技巧，帮助大
本文源码基于flink1.14在帮助用户排查任务的时候，经常会发现部分task处理的慢，在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint，来解决这种柱塞问题，所以来看看这个新特性的源码是如何实现的先看下官网的图来总的说下实现原理，再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的，其核
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2023-11-19 13:20:20
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Checkpoint 与 state 的关系Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受，红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint，然后全部都成功完成，没有 fail 的。state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据，看下图的具体数据统计，其 state 也就
# Hadoop 手动均衡
## 什么是Hadoop手动均衡
在Hadoop中，数据分布不均匀可能会导致某些节点负载过重，而另一些节点负载较轻。为了优化Hadoop集群的性能，需要进行数据均衡操作。Hadoop手动均衡是通过调整数据分布，将数据均匀地分布在集群的各个节点上，从而提高集群的整体性能。
## 为什么需要Hadoop手动均衡
在Hadoop集群中，由于数据块的大小是固定的，数据的
# Flink Checkpoint HDFS 的配置与实战
Apache Flink 是一个分布式数据流处理框架，支持流和批数据处理。为了保证数据处理的高可用性，Flink 提供了 checkpoint 机制，它可以帮助我们在故障恢复时，确保不会丢失数据。若需要将 checkpoint 存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）上，我们必须进行一定的配置。
## Flink Checkpoint on OSS with Hadoop Dependency
### Introduction
As an experienced developer, I will guide you on how to implement "Flink checkpoint on OSS with Hadoop dependency". Checkpointing is
原创
2023-08-23 09:03:01
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[b][color=olive][size=large]Hadoop里面的MapReduce编程模型，非常灵活，大部分环节我们都可以重写它的API，来灵活定制我们自己的一些特殊需求。
今天散仙要说的这个分区函数Partitioner，也是一样如此，下面我们先来看下Partitioner的作用：
对map端输出的数据key作一个散列，使数据能够均匀分布在
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2023-09-03 20:57:53
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官网手册：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html主机信息主机名
原创
2016-11-07 12:39:49
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# 手动启动 CDH 中的 Hadoop
Hadoop 是一个在大数据处理中广泛使用的框架，而 CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop）提供了一个支持多种 Hadoop 相关工具的集成环境。作为新手，手动启动 Hadoop 可能会觉得有些复杂，但只要按照流程进行，一切都会变得简单。下面我将详细介绍手动启动 Hadoop 的步骤及相应
