hdfs balancer -policy

2024-04-30 16:28

文章标签 hdfs policy balancer

本文主要是介绍hdfs balancer -policy，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

hdfs balancer -policy当前有两种，datanode（默认）：如果每个数据节点是平衡的，则集群是平衡的。blockpool：如果每个datanode中的每个块池都是平衡的，则集群是平衡的。

代码区别：计算方式不同，一个使用datanode 的使用量，一个使用自己blockpool的使用量。
在这里插入图片描述
理想效果

这篇关于hdfs balancer -policy的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/949344。 23002807@qq.com

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。默认只开启对 RS-6-3-1024k

HDFS—集群扩容及缩容

白名单：表示在白名单的主机IP地址可以，用来存储数据。配置白名单步骤如下： 1）在NameNode节点的/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop目录下分别创建whitelist 和blacklist文件（1）创建白名单 [lytfly@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist 在whitelist中添加如下主机名称，假如集群正常工作的节

argodb自定义函数读取hdfs文件的注意点，避免FileSystem已关闭异常

一、问题描述一位同学反馈，他写的argo存过中调用了一个自定义函数，函数会加载hdfs上的一个文件，但有些节点会报FileSystem closed异常，同时有时任务会成功，有时会失败。二、问题分析 argodb的计算引擎是基于spark的定制化引擎，对于自定义函数的调用跟hive on spark的是一致的。udf要通过反射生成实例，然后迭代调用evaluate。通过代码分析，udf在

【hadoop Sqoop】Sqoop从mysql导数据到hdfs

1.下载sqoop安装包 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/sqoop/1.4.6/sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 2.解压安装包 tar -xzvf /sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz 3.配置hadoop mv s

【Hadoop|HDFS篇】NameNode和SecondaryNameNode

1. NN和2NN的工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的 Fslmage。这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如

【Hadoop|HDFS篇】DataNode

1. DataNode的工作机制 1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 2）DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6h）的向NameNode上报所有块信息。 DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时。 DN扫描自己节点块信息列表的时间，默认为

Flink读取kafka数据并以parquet格式写入HDFS

《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》大数据业务场景中，经常有一种场景：外部数据发送到kafka中，flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理；处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中，比如写入hdfs中；目前基于spark进行计算比较主流，需要读取hdfs上的数据，可以通过读取parquet：spark.read

MySQL Binlog同步HDFS的方案

这个问题我想只要是在做数据开发的，有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。 19年的时候我曾经写过一点canal的文章。现在你只要看这个文章就可以了。这篇文章是一个读者推荐给我的，原地址：https://dwz.cn/XYdYpNiI，作者：混绅士我对其中的一些内容做了修改。关系型数据库和Hadoop生态的沟通越来越密集，时效要求也越来越高。本篇就来调研下实时抓取MyS

HDFS读写数据过程原理分析

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