HDFS优化
DataNode打开最大文件数配置操作场景一个HDFS Datanode同时打开的文件数量是有上限的，该上限是通过参数dfs.datanode.max.transfer.threads设置的，默认值为4096。根据集群的数据量和操作相应调高此值。操作步骤参数入口：在Ambari系统中，选择“服务 > HDFS > 配置”，通过过滤框搜索相应的参数配置，按照。（此配
1、分布式文件系统的理解2、hdfs的优缺点 hdfs的优点(1) 高容错性1) 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。2) 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。(2) 适合批处理1) 它是通过移动计算而不是移动数据。2) 它会把数据位置暴露给计算框架。(3) 适合大数据处理1) 数据规模：能够处理数据规模达到
操作系统级别优化1.优化文件系统（推荐使用EXT4和XFS文件系统，相比较而言，更推荐后者，因为XFS已经帮我们做了大量的优化。）2.预读缓冲 预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间，增加Linux文件系统
原创
2021-12-28 14:42:44
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一、短路本地读取(Short Circuit Local Reads) 1.1 背景 在HDFS中，不管是Local Reads ( DFSClient和Datanode在同一个节点）还是Remote Reads ( DFSClient和Datanode不在同一个节点）， 底层处理方式都是一样的，都
操作系统级别优化1.优化文件系统（推荐使用EXT4和XFS文件系统，相比较而言，更推荐后者，因为XFS已经帮我们做了大量的优化。）2.预读缓冲
原创
2022-02-11 11:21:14
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目录前言1. HDFS优化方案1.1 短路本地读取：Short Circuit Local Reads1.1.1 背景1.1.2 短路本地读取1.1.3 短路本地读取安全性改进1.1.4 短路本地读取配置1.1.4.1 libhadoop.so1.1.4.2 hdfs-site.xml1.2 makeHDFS Block负载平衡器：Balancer1.2.1 背景1.2.2 命令行配置和运行1.
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2023-11-23 23:49:32
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分布式文件系统是在多个节点上做的数据文件的部署，所以，当多个节点之间要做数据的传输通信时，就要有一个文件目录的管理者和网络带宽的使用。当namenode的可使用的内存空间和网络带宽可使用率非常大时，实现节点之间的数据快速传输通信是非常可观的。这里，就对如何提高hdfs性能做如下优化介绍。 1. Hdfs存档/归档，减少namenode内存空间的使用 存档是用来备份的时候标识用的
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2023-11-09 10:58:15
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NameNode 高可用（HA）架构在 Hadoop2.0 中，HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger的单点问题都得到了解决。HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger 的高可用 (High Availability，HA) 方案基本类似。HDFS NameNode 的HA架构如下图 主要有以下几个部分Active N
题目一、运维与管理
HDFS 调优；（hdfs-site.xml 配置hadoop的hdfs的参数,/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop）
Yarn 调优； (yarn-site.xml配置yarn的参数/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop）)
MapReduce 调优； （主要是性能调优）
集群权限管理；
HDFS 优点硬件故障预防一个 HDFS 实例有可能包含数百台或数千台服务器，每一个台机器都存储文件系统数据的一部分，这种情况下硬件故障是常态。而 HDFS 可检测故障并从中快速自动恢复。流数据访问HDFS 设计用于批处理而不是用户的交互式使用，其重点是数据访问的高吞吐量而并不追求数据访问的低延迟。处理大数据集HDFS 的核心目标就是为处理具有大数据量的应用，在其上运行的应用的文件大小一般都为 T
154-Hadoop-调优-hdfs存储优化：5台服务器准备，基于已有的克隆添加1.克隆2.修改ip和hostname[root@hadoop105 roo]# vim /etc/hostname
[root@hadoop105 roo]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33重启reboot3、删除hadoop下面的data和logs，删
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2023-12-26 21:06:29
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Hadoop HDFS详解一、HDFS名词解释 1.Block： 在HDFS中，每个文件都是采用的分块的方式存储，每个block放在不同的datanode上（副本策略），每个block的标识是一个三元组（block id， numBytes，generationStamp），其中block id是具有唯一性，具体分配是由namenode节点设置，
采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术。Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API.Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,HB
分布式RDF查询引擎的项目需要在节点之间传输中间结果，考虑HDFS可以作为一个备选的传输媒介，于是对HDFS的IO性能做了一个粗略的测试，过程和结果如下：[转载引用请注明出处：]硬件环境： 实验室的8台老机器组成的集群，配置： Intel 965芯片组 Intel Core E4400 CPU(2GHz双核，2MB L2，800MHz FSB) 1GB*4 双通道 DDR2 667 内存 160G
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2023-09-14 13:08:38
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HDFS优点高容错性数据自动保存多个副本副本丢失后，自动恢复适合批处理移动计算而非数据数据位置暴露给计算框架适合大数据处理GB、TB、甚至PB级数据百万规模以上的文件数量10K+节点规模流式文件访问一次性写入，多次读取保证数据一致性可构建在廉价机器上通过多副本提高可靠性提供了容错和恢复机制HDFS缺点，不适合以下操作方式：低延迟数据访问比如毫秒级低延迟与高吞吐率小文件存取占用NameNode大量内
名称配额（Name Quota）
名称配额是在对应的目录下所有文件和目录名称的数量上的限制。当超过这个配额的时候，文件或目录就会创建失败，重命名后名称配额仍然有效。
因为比较简单，所以我们直接测试：
步骤一：创建一个测试目录
[root@testbig1 ~]# hdfs dfs -mkdir /data/test_quota1
步骤二：设置创建的目录的名称配额
[root@testbig1
Hadoop、Hbase基本命令及调优方式 HDFS基本命令接触大数据挺长时间了，项目刚刚上完线，趁着空闲时间整理下大数据hadoop、Hbase等常用命令以及各自的优化方式，当做是一个学习笔记吧。HDFS命令基本格式：Hadoop fs -cmd < args >ls 命令hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目
hadoop 性能调优 重要参数设置技巧这里主要针对Mapreduce的性能调优。这一两个月在做mapreduce的性能调优，有些心得，还是要记下来的，以郷后人~这里主要涉及的参数包括：HDFS：
dfs.block.size
Mapredure：
io.sort.mb
io.sort.spill.percent
mapred.local.dir
mapred.map.tasks &
DataNode作用文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。 每一个 block 都可以在多个datanode 上。 Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。 存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。心跳是每3秒一次 心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制
一、背景在Hadoop集群整个生命周期里，由于调整参数、Patch、升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启，不论采用何种架构
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2022-06-19 22:18:45
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