在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况： 某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；当该节点重新添加到集群中时，...由于该节点上的数据其实并没有损坏，所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。...通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，那么这个时间取决于什么呢？ 该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。... 其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。...通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。
这就是为什么您会看到标记为红色的其余区域，因为它未使用但不能再使用。所以这是一个丢失的内存。 对于 Static_2 数据类型 INT 需要 16 位，因此它使用 2 个整字节。...但是，由于变量的数据类型顺序不同，内存表示形式将不同，因此偏移量也会不同。因此，当您使用标准数据块时，在声明变量时必须小心，因为要知道每次定义新的 BOOL 变量时都会丢失内存。...这意味着程序中任何使用过的变量都已失效。所以简单地说，你的整个逻辑现在都搞砸了。这将导致很多麻烦。更不用说现在添加新的比特变量后，会有额外的内存丢失。 这是使用标准数据块的一个非常大的缺点。...6 优化数据块的优势 优化数据块会自动保存在块的可用内存区域中，因此内存中没有间隙。与标准数据块相比，这样可以优化内存容量的使用，并避免内存丢失。...由于优化数据块是按照固定的字节顺序排列的，因此访问其数据比访问标准数据块更快。 优化数据块可以通过名称来访问，不需要通过偏移量来确定每个数据类型的位置，因此编写程序也变得更加简单和直观。
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...2 模拟blocks丢失 1.首先模拟blocks 丢失，在HDFS找到原文件的blocks 的名称和存放的位置 hadoop fsck /user/test/a.txt -files -blocks...4.由于HDFS 整理元数据信息过程比较慢，这里我直接重启了HDFS ，然后执行检查命令，发现如下图blocks 已经丢失 ?...-openforwrite -files -blocks -locations 2>&1 > /tmp/hdfs-fsck.txt #如果存在丢失的块 hdfs fsck file_name -move
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先，我们要提出HDFS存储特点： 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的...DataNode存储 3.客户端通过流水线，在NameNode的调节下，将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode，DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop...架构中文文档 为了确保上述这些特点，HDFS对块的状态进行了定义，以控制数据块在传输过程中的有效性。...以区分Replica是否过期 【在NameNode中数据块被称作Block，在DataNode中数据块是Block的备份，被称为Replica】的版本。...如果客户端的意图是创建文件的话，会新建一个块文件，如果是追加的话，会打开一个块文件，最后的结果都是把新的BGS和BlockId写入DataNode的MetaFile(存储文件元数据的文件，元数据比如BGS
小伙伴们大家好，小咪请大家帮忙点个关注和在看哇～ 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
nn启动的时候：会将磁盘上的元数据加载到内存中， 磁盘中的元数据只有： 1）抽象目录树 2）数据和块的对应关系， 3）没有 块的存储位置 磁盘上仅仅会存储一个空的节点列表，这个节点列表是在datanode...这个文件的目的在于判断在Namenode启动过程中是否有丢失的edits，由于edits和fsimage可以配置在不同目录，如果edits目录被意外删除了，最近一次checkpoint后的所有edits...，等待nn启动加载fsimage和edit_image元数据和dn的block位置上报。...hdfs fsck -delete 补充 定位有问题块 hdfs fsck / | egrep -v '^.+$' | grep -v replica | grep -v Replica 打印出来块位置信息...block信息 hdfs dfsadmin -triggerBlockReport datanode_ip:port 注意 如果元数据完全丢失，datanode没有存储数据和块的关联信息，所以集群数据无法恢复
Region Server和HDfs DataNode并置在一起，这使得RegionServers所服务的数据具有数据局部性（使数据接近需要的位置）。...它还保存了最近写入的序列号，以便让系统知道到目前为止持久化的情况。 高位序列号作为元字段存储在每个HFile中，以反映持久化结束位置以及继续执行的位置。...HBase Read Merge 我们已经看到，row对应的KeyValue cell可以在多个位置，row cell已经持久化到Hfile中，最近更新的cell在MemStore中，最近读取的cell...最近读取的Key Values被缓存在这里，并且当需要内存时，最近最少使用的被清除。 其次，扫描器在MemStore中查找，内存写入缓存包含最近的写入。...HDFS Data Replication 所有的写入和读取都来自主节点。HDFS复制WAL和HFile块。HFile块复制自动发生。HBase依靠HDFS在存储文件时提供的数据安全性。
多级索引类似一个 B+ 树： 键值对以升序存储 Rowkey 对应索引指向 64KB 大小的数据块 每个数据块都有自己的叶子索引 每个数据块的最后一个键放在中间索引中 根索引指向中间索引 三种索引类型...读取合并 我们已经看到，对应于一行的 KeyValue 单元可以存储在多个位置，已经持久化的行单元位于 HFiles 中，最近更新的单元位于 MemStore 中，而最近读取的单元位于 BlockCache...最近读取过的键值存储在这里，并且当内存不足时需要删除最近最少使用的数据。 接下来，扫描程序在 MemStore(写缓存) 中查找，这里包含最近的写入。...HBase 数据在写入时是在本地节点的，但是在迁移 Region 时(用于负载均衡或故障恢复)，会丢失数据本地性。...HDFS数据备份 所有读写请求都来自/发往主节点。HDFS 会备份 WAL 和 HFile 数据块。HFile 数据块备份会自动进行。HBase 依赖 HDFS 来保证存储文件的数据安全。
2、分离元数据和数据：NameNode和DataNode 存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等，而数据则是文件的实际内容。...NameNode不仅要管理存储在HDFS上内容的元数据，而且要记录一些事情，比如哪些节点是集群的一部分，某个文件有几份副本等。它还要决定当集群的节点宕机或者数据副本丢失的时候系统需要做什么。...(数据块信息包含了保存着文件副本的DataNode的IP地址，以及DataNode在本地硬盘查找数据块所需要的数据块ID。)...对于HDFS来说，丢失一个DataNode意味着丢失了存储在它的硬盘上的数据块的副本。假如在任意时间总有超过一个副本存在(默认3个)，故障将不会导致数据丢失。...6、跨多个DataNode切分文件 在HDFS里，文件被切分成数据块，通常每个数据块64MB~128MB，然后每个数据块被写入文件系统。同一个文件的不同数据块不一定保存在相同的DataNode上。
2、分离元数据和数据：NameNode和DataNode 存储到文件系统中的每个文件都有相关联的元数据。元数据包括了文件名、i节点(inode)数、数据块位置等，而数据则是文件的实际内容。...NameNode不仅要管理存储在HDFS上内容的元数据，而且要记录一些事情，比如哪些节点是集群的一部分，某个文件有几份副本等。它还要决定当集群的节点宕机或者数据副本丢失的时候系统需要做什么。...(数据块信息包含了保存着文件副本的DataNode的IP地址，以及DataNode在本地硬盘查找数据块所需要的数据块ID。)...图2 HDFS读过程示意图 客户端并行从不同的DataNode中获取一个文件的数据块，然后联结这些数据块，拼成完整的文件。...对于HDFS来说，丢失一个DataNode意味着丢失了存储在它的硬盘上的数据块的副本。假如在任意时间总有超过一个副本存在(默认3个)，故障将不会导致数据丢失。
它同时还负责集群元数据的存储，记录着文件中各个数据块的位置信息。 DataNode：负责提供来自文件系统客户端的读写请求，执行块的创建，删除等操作。...2.5 副本的选择 为了最大限度地减少带宽消耗和读取延迟，HDFS 在执行读取请求时，优先读取距离读取器最近的副本。如果在与读取器节点相同的机架上存在副本，则优先选择该副本。...3.元数据的磁盘故障 FsImage 和 EditLog 是 HDFS 的核心数据，这些数据的意外丢失可能会导致整个 HDFS 服务不可用。...三、HDFS 的特点 3.1 高容错 由于 HDFS 采用数据的多副本方案，所以部分硬件的损坏不会导致全部数据的丢失。...3.3 简单一致性模型 HDFS 更适合于一次写入多次读取 (write-once-read-many) 的访问模型。支持将内容追加到文件末尾，但不支持数据的随机访问，不能从文件任意位置新增数据。
前面讨论过RAID磁盘阵列存储，RAID将数据分片后在多块磁盘上进行并发读写访问，从而提高了存储容量、加快了访问速度，并通过数据的冗余校验提高了数据的可靠性，即使某块磁盘损坏也不会丢失数据。...NameNode负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）（也就是文件路径名、数据块的ID以及存储位置等信息）管理，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色。...这样当有磁盘损坏，或者某个DataNode服务器宕机、甚至某个交换机宕机，导致其存储的数据块不能访问时，客户端会查找备份的数据块进行访问。 图2.4是HDFS数据分块存储示意图。...上存储了哪些数据块以及这些数据块还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份数据块到其他服务器上，保证HDFS存储的数据块备份数符合用户设置的数目，这样即使再出现服务器宕机，也不会丢失数据。...系统集群都无法使用；如果NameNode上记录的数据丢失，则整个集群中所有DataNode存储的数据也就没用了。
HDFS优缺点 1.1 优点 1.1.1 高容错性 可以由数百或数千个服务器机器组成，每个服务器机器存储文件系统数据的一部分； 数据自动保存多个副本； 副本丢失后检测故障快速，自动恢复。...再过若干时间，安全模式结束； 当检测到副本数不足数据块时，该块会被复制，直到达到最小副本数，系统中数据块的位置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中。...4.2.1.5 快照 HDFS快照是文件系统的只读时间点副本。利用快照，可以让HDFS在数据损坏时恢复到过去一个已知正确的时间点。可以对文件系统的子树或整个文件系统进行快照。...为了提供快速故障转移，还必需备用节点具有关于集群中块的位置的最新信息。为了实现这一点，DataNode被配置有所有NameNode的位置，并且向所有NameNode发送块位置信息和心跳。...块存储服务 包括两部分： 块管理（在Namenode中执行） ①通过处理注册和定期心跳提供Datanode集群成员身份； ②处理并维护块的位置； ③支持块相关操作，如创建，删除，修改和获取块位置； ④管理副本放置
优点 1、高容错性 1、数据自动保存多个副本，他通过增加副本形式，提高高容错性 2、某一个副本丢失之后，他可以自动恢复...NameNode下达指令，DataNode执行实际操作 1、存储实际的数据块 2、执行数据块的读写操作 3...2、与NameNode交互，获取文件的位置信息 3、与DataNode交互，读取或者写入一些数据 4、Client提供一些命令来管理...1、如果寻址时间为10ms，即查找到目标块的时间为10ms 2、寻址时间为传输时间的1%时，为最佳状态，因此传输时间=10ms/1%=1000ms=1s...3、目前磁盘的传输速率普遍为100MB/s HDFS块大小的设置主要取决于磁盘传输速率
2) HDFS 基于开源的 GFS 开发实现。 3) HDFS 的默认存储单位是数据块 Block，默认数据块大小是 64MB 。...，如果客户端身份验证成功，会获取到要读取的文件对应的数据块保存在哪些 DataNode 上；客户端向 DataNode 发起读取的请求，获取数据（客户端读取的是连续的流，但实际过程是先到最近的 DataNode...3.3 副本 HDFS 上文件对应的数据块保存有多个副本，并为其提供容错机制，当副本丢失或者宕机时，能够快速自动恢复。但是要注意，我们需要对副本系数进行设置，而且此系数一经写入，不可更改。...3) 使用 Sequence File 进行存储的文件，占用空间会大于原数据，因为为了查找方便，Sequence File 的存储中添加了一些额外的信息，使得数据增大。...index 是文件的数据索引，主要记录了每个 Record 的 key 值以及该Record 在文件中的偏移位置。
本文公众号来源：互联网侦察 作者：channingbreeze 最近我也在入门大数据相关的基础，这篇文章非常通俗易懂讲解了什么是HDFS，推荐阅读！ 建议收藏！ ?...吕老师：没错，hdfs在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失...或者我直接把整个文件系统的元数据写到硬盘，省去查找时间，会不会好点？ ?...吕老师：小史，这次你考虑得很全面，如果每次写文件都要再去寻找元数据位置，或者把所有元数据在硬盘中同步一份，写入的效率将大大受到影响，所以hdfs并不是这样做的。 ? ?...小史：可以，hdfs可以存储海量数据，并且是高可用的，任何一台机器挂了都有备份，不会影响整个系统的使用，也不会造成数据丢失。 ? ? ? 吕老师：哈哈，这到不是主要的。
2.hdfs适合批处理场景,不支持数据随机查找，不适合增量数据处理，不支持数据更新。...2.hdfs适合批处理场景,不支持数据随机查找，不适合增量数据处理，不支持数据更新。...没有保存的时候，数据会丢失。...（说到这里或许有人会问，假如HFile本身丢失了怎么办，这是由HDFS来保证的。...在HDFS中的数据默认会有3份） HFile是由很多个数据块（Block）组成，并且有一个固定的结尾块，其中的数据块是由一个Header和多个Key-Value的键值对组成，在结尾的数据块中包含了数据相关的索引信息
HDFS块存储采用三副本策略来保证数据可靠性，随着数据量的不断增长，三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也越来越大。...HDFS为每个block创建3个副本，可以容忍2个block丢失，因此存储空间为数据量的3倍。...（parity file，所有校验块组成一个HDFS文件），并将parity file存储在HDFS中；RaidNode周期性的检查源文件及校验块文件对应的block数据是否丢失，如有丢失，则重新计算以恢复丢失的...block l Raid File System：提供访问DRFS的HDFS客户端，其在HDFS Client接口上进行封装，当读取已丢失或损坏的block时，通过对应的校验块计算恢复的block数据返回给应用...以(b)图为例，map1的起止位置跨越了SYNC1，因读取的数据为SYNC1和SYNC2之间的10个文件列表，而其它map的起止位置在同一SYNC区间内，则读取数据为0，这就是job倾斜的原因。 ?
优点是： 高吞吐量访问：HDFS的每个Block分布在不同的Rack上，在用户访问时，HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供。 ...HDFS通过多方面保证数据的可靠性，多份复制并且分布到物理位置的不同服务器上，数据校验功能、后台的连续自检数据一致性功能都为高容错提供了可能。 ...3）数据错误检测机制 ? ? ? 1.3、回复：心跳信息和数据块报告 ? HDFS存储理念是以最少的钱买最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统(高容错性低成本)。 ...从上可以看出，HDFS认为机器故障是种常态，所以在设计时充分考虑到单个机器故障，单个磁盘故障，单个文件丢失等情况。 1.4、读写容错 1）写容错 ? ? ? ? 2）读容错 ? ?...数据块的第一个副本优先放在写入数据块的客户端所在的节点上，但是如果这个客户端上的数据节点空间不足或者是当前负载过重，则应该从该数据节点所在的机架中选择一个合适的数据节点作为本地节点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
