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0494-如何恢复HDFS中节点正常解除授权丢失的数据

作者：唐辉 1 文档编写目的 在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，...本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险 文章概述 1.模拟blocks 丢失 2.重新上线已解除授权下线的节点恢复数据...3.正常解除授权下线可能造成数据丢失的原因分析 4.如何在对DataNode解除授权前调优HDFS 测试环境 1.CM和CDH5.15.1 2.现有集群操作系统RedHat7.2 3.正常下线的节点本地磁盘的数据并未删除...3.然后正常解除最后一个节点的副本授权，再CM 上先停止主机角色>然后解除授权(解除授权会可能会再完成HDFS 解除授权的步骤卡住，如果很久都没有解除，请重试) >然后从集群中删除主机，注意：正常下线的节点本地盘中的...5 如何在对DataNode解除授权前调优HDFS 1.减少同时下线的节点数量 建议以较小的数量并行停用DataNode。

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如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值?

如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值,如果不存在则返回0?...第2次遍历时,发现较大值5是在后续遍历中可能再次用到的,记录下来. 2....第8次遍历时,元素较大值是8;需要记录到较大值列表中;同时,已经记录的较大值列表中4和5也不会被再次使用,删除掉....可以发现,在反向遍历时, 1.当前元素比已经记录的元素的小时,则把当前元素直接添加到记录中; 2.当前元素比已经记录元素大时,则将记录中小于该元素值的记录全部删除,并把当前元素添加到记录中;可以参考第4...上述两个过程可以对应到数据结构中的栈操作,且存入栈中的元素始终是有序的(递增),所以可以选用单调栈作为存储模型更为适合.具体实现参考代码. 单调栈 单调栈就是栈内元素单调递增或者单调递减的栈.

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    Roslyn 语法树中的各种语法节点及每个节点的含义

    Roslyn 语法树中的各种语法节点及每个节点的含义 2018-07-18 12:24 使用 Roslyn 进行源码分析时，我们会对很多不同种类的语法节点进行分析...本文将介绍 Roslyn 中各种不同的语法节点、每个节点的含义，以及这些节点之间的关系和语法树结构。...接下来，我们会介绍 Roslyn 语法树中各种不同种类的节点，以及其含义。 语法节点 语法树 CompilationUnit，是语法树的根节点。...通常，这两个语法节点会在另一个节点的里面，作为另一个节点的最后一部分。...ArgumentList 实参列表，出现在方法调用中，即 this.Foo(a, b) 中的 (a, b) 部分。 Argument 实参，即以上例子中的 a 和 b 部分。

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    CDP中的Hive3系列之分区介绍和管理

    创建分区表后，Hive不会更新有关您添加或删除的文件系统上相应对象或目录的元数据。添加或删除相应的对象/目录后，Hive元存储中的分区元数据变得陈旧。您需要同步元存储和文件系统。...限制 通常，不建议在托管表上使用分区发现和保留。Hive元存储在表上获取排他锁，启用分区发现，从而会减慢其他查询的速度。...自动分区发现和修复 自动分区发现和修复对于处理 Spark 和 Hive 目录中的日志数据和其他数据非常有用。您将了解如何设置分区发现参数以适合您的用例。积极的分区发现和修复配置可能会延迟升级过程。...Hive可以自动并定期发现Hive元存储中分区元数据中以及文件系统上相应目录或对象中的差异。发现差异后，Hive执行同步。...使用MSCK repair修复分区 MSCK REPAIR TABLE命令旨在手动添加在Hive元存储中不存在的分区，这些分区是添加到文件系统或从文件系统中删除过的。

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    在 Doris 中，如何实现数据的自动分区和手动分区？

    在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...哈希分区（Hash Partitioning）哈希分区是根据某个列的哈希值来划分数据。这种方式可以均匀分布数据，适用于需要均衡负载的场景。...这种方式提供了更大的灵活性，但需要用户自己维护分区的逻辑。1. 创建手动分区手动分区可以通过 ALTER TABLE 语句来添加或删除分区。...自动分区提供了便捷的分区策略，而手动分区则提供了更高的灵活性。根据具体的业务需求选择合适的分区方式，可以显著提升系统的性能和可维护性。

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    win7系统的IIS服务器如何解除上传200k限制

    “双击“IIS”中的“ASP”– 打开“配置 ASP 应该程序的属性”–展开“限制属性”；修改“最大请求实体主体限制”的值，默认值为200000；把它修改为你想修改的大小”，我依样画瓢做完了，还是不...无聊中研究一下网站后台的出错信息，其中提到了“请求筛选……”，桌面打开的““Internet 信息服务(IIS)管理器”里不就有一个“请求筛选”配置吗？...打开看看，里面果然大有文章，点开“编辑功能设置”就可以看到这里还有“请求限制”，修改下 面：“允许的最大内容长度”，默认是30M，随便改大一点，我改成300M，点击“确定”，重新启动IIS，再上传试试，...总结一下前面的修改步骤，win7的IIS配置中打开200k上传限制要分两步：一、从ASP配置中修改“最大请求实体主体限制”的值；二、从“请求筛 选”配置中修改“允许的最大内容长度”的值。...这两个步骤应该是不分先后的。

    1.2K20

    使用Timekpr-nExt限制 Linux 中每个账户的电脑使用

    使用 Timekpr-nExt 在 Linux 上限制电脑使用 如果你家里有小孩，他们花太多时间在电脑上，你可能想对他们的使用进行一些限制。...可以让你根据一天的时间、一天、一周或者一月的小时数来限制某些账户的电脑使用。你也可以设置时间间隔来强制账户用户休息。...Timekpr-nExt 的功能 除了一个令人讨厌的风格化的名字，Timekpr-nExt 有以下功能： 将系统使用限制设置为按日智能限制、每日、每周或每月限制 你还可以根据时间和小时设置访问限制 用户可以看到关于他们还剩多少时间的通知...在 Linux 中安装 Timekpr-nExt 对于基于 Ubuntu 的 Linux 发行版（如 Mint、Linux Lite 等），有一个官方 PPA 可用。...并不是每个人都会觉得它有用，但家里有小孩的人如果觉得有必要的话，可以使用它。 你是否使用其他应用来监控/限制儿童访问计算机？

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    Hive中的动态分区是什么？请解释其作用和使用场景。

    Hive中的动态分区是什么？请解释其作用和使用场景。 。 动态分区的定义： 动态分区是Hive中一种特殊的分区方式，它允许在加载数据时根据数据的某些列的值自动创建分区。...通过使用动态分区，用户可以根据数据的某些列的值自动创建分区，而无需手动定义和管理每个分区。这样可以减少手动操作的工作量，并且更适用于处理大量分区的情况。...使用动态分区可以根据数据的列值自动创建分区，减少了手动操作的工作量。 b. 数据加载频繁：如果数据需要频繁地加载到Hive表中，使用动态分区可以简化数据加载的过程。...下面是一个使用动态分区的示例代码，展示了如何在Hive中使用动态分区： -- 创建表并启用动态分区 CREATE TABLE sales ( id INT, date STRING,...通过使用动态分区，我们可以更方便地管理和加载数据，减少手动操作的工作量，并且适应数据结构的变化。 Hive中的动态分区是一种特殊的分区方式，它允许在加载数据时根据数据的某些列的值自动创建分区。

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    如何理解大数据框架中的分区概念

    最终提交执行时，Spark 一共会产生 10 个 Task，每个 Task 读取一个 block 块文件 这个结论是如何得出来的？ 此时需要引入一个概念：RDD 的分区。...而 Task 的数量是和分区数量一致的，每个分区对应一个 Task。 而 RDD 的分区数量是如何计算得到的？ 答案是：每个 RDD 中都有一个 getPartitions 方法来计算分区。...3、其他算子的分区定义 窄依赖的算子的分区数，会传承了前面的 RDD。比如此案例中的 flatMap 和 Map ，分区数都是 10 个，每个分区上下游算子都是 1 对 1 关系。...3 --partitions 3 --topic topic_log 在存储引擎中，分区一般和复制结合使用，使的每个分区的副本存储在多个节点上，提升数据的容错性。...关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。 它的解决方式，可以在 Hive框架、Spark框架相关的数据倾斜问题中找到，这里不详述。

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    六、Hive中的内部表、外部表、分区表和分桶表

    在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...分区表 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。...PARTITIONED英文意思就是分区的，需要指定表中的其中一个字段，这个就是根据该字段的不同，划分不同的文件夹。...同时表和分区也可以进一步被划分为 Buckets，分桶表的原理和 MapReduce 编程中的 HashPartitioner 的原理类似；分区和分桶都是细化数据管理，但是分区表是手动添加区分，由于 Hive...=true; -- 限制对桶表进行load操作 set hive.strict.checks.bucketing = true; INSERT INTO TABLE emp_bucket SELECT

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    如何增加Linux中的打开文件数限制

    另请参阅： 按用户级别设置Linux运行进程限制 在这个简短的教程中，我们将向您展示如何检查打开文件和文件描述的当前限制，但为此，您需要具有对系统的root访问权限。...如果要查看硬限制和软限制，可以使用以下命令： 检查Linux中的硬限制 [root@localhost ~]# ulimit -Hn 65536 检查Linux中的软限制 [root@localhost...Linux中检查系统范围的文件描述符限制 如果您正在运行服务器，则某些应用程序可能需要更高的打开文件描述符限制。...如果要立即应用限制，可以使用以下命令： sysctl -p 在Linux中设置用户级别打开文件限制 上面的示例显示了如何设置全局限制，但您可能希望对每个用户应用限制。...##最大打开文件的软限制示例 * soft nofile 65536 最后的想法 这篇简短的文章向您展示了如何检查和配置最大打开文件数的全局和用户级别限制的基本示例。

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    Hive中的分区表和非分区表有什么区别？请解释其作用和使用场景。

    Hive中的分区表和非分区表有什么区别？请解释其作用和使用场景。 在Hive中，分区表和非分区表是两种不同的表类型，它们在数据的组织和查询性能上有一些区别。...下面我将详细解释分区表和非分区表的定义、作用和使用场景。 分区表（Partitioned Table）： 分区表是根据一个或多个列的值将数据划分为不同的分区，并将每个分区存储为独立的目录。...分区列可以是任何数据类型，如字符串、整数等。分区表的定义中包含了分区列的名称和数据类型。...非分区表（Non-partitioned Table）： 非分区表是将所有数据存储在一个目录中的表，不进行任何分区。非分区表的定义中只包含列的名称和数据类型。...; 在上述代码中，我们创建了一个名为customers的非分区表。

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    给定一个链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。

    题目要求 给定一个链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。要求返回这个链表的 深拷贝。 我们用一个由 n 个节点组成的链表来表示输入/输出中的链表。...每个节点用一个 [val, random_index] 表示： val：一个表示 Node.val 的整数。...random_index：随机指针指向的节点索引（范围从 0 到 n-1）；如果不指向任何节点，则为 null 。...} } public class TestDemoSet { public Node copyRandomList(Node head) { //1.遍历旧链表，把旧链表这里的每个节点一次插入到...map中，key是旧节点，value是新的节点 Map map = new HashMap(); for (Node cur = head; cur

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    如何使用xnLinkFinder发现目标网络中的节点

    关于xnLinkFinder xnLinkFinder是一款基于Python 3开发的网络节点发现工具，在该工具的帮助下，广大研究人员只需要提供一个目标网络地址，xnLinkFinder就能够发现其中的网络节点...功能介绍 1、根据域名/URL爬取目标网络； 2、根据包含域名/URL的文件爬取多个目标网络； 3、搜索给定目录（以目录名作为参数）中的文件； 4、通过Burp项目获取节点（传递Burp XML文件路径.../开头的原始链接是否也包含在输出中（默认值：false）； -sf --scope-filter 如果链接的域在指定的范围内，将筛选输出链接仅包含它们。.../api/v[0-9]\.[0-9]\* ) -x --exclude 排除其他链接节点，例如careers,forum； -orig --origin 是否在输出中包含原始链接； -t --timeout...† 等待服务器发送数据的时间，默认为10秒； -inc --include 在输出中包含输入（-i）的链接； -u --user-agent † 使用的User-Agent，例如 -u desktop

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    0860-5.16.2-如何统计Hive表的分区数、小文件数量和表大小

    1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDH 5.16.2集群中获取所有Hive表的分区数、小文件数量、表大小。...文档概述 1.获取元数据信息 2.数据可视化 3.总结 测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDH5.16.2 3.使用root用户操作 4.MariaDB5.5.60 2.获取元数据信息 1.Hive...数据库信息如下 2.登陆元数据库(也可以使用hive用户，但是没有权限把文件写入本地，可以采用记录会话的功能提取查询的信息) [root@cdp1 ~]# mysql -u root -p Enter...（如果需对表大小进行单位展示，可以对表大小列进行除1024等于KB,再除1024等于MB依此累加） 4.总结 1.获取元数据信息也可以采用hive用户，但是没有权限把文件写入本地，可以采用记录会话的功能提取查询的信息...3.CDH和CDP的统计方式相同。 4.统计完数据后，可以更明确的了解Hive的各张表信息情况，并且可以采用此表信息进行小文件合并，提升集群性能。

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