【问题】今天有人问：银行发放时，有数据超过1万元的时候不能一次发放，只能分两次， 例如： 650，要不用拆分，就一笔 12000，要拆分成二笔：10000，2000 23000，要拆分成10000...【解决】 如果数据少，可以手工完成，如果数据量有几万条，那拆分就要加班啦。...如图： 将会拆分成如下 【代码】 Sub 银行发放超过1W的拆分() Dim sp_arr(), arr, brr() Dim dic As Object Set dic...dic.items)) Range("k2").Resize(UBound(temparr, 1), UBound(temparr, 2)) = temparr End Sub Sub 银行发放超过...1W的拆分() Dim sp_arr(), arr, brr() Dim dic As Object Set dic = CreateObject("Scripting.Dictionary
因为其中有一张表超过5万个分区，数据总量超过8千亿条，因此运行过程中出现失败，报错如下所示： org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.job.impl.JobImpl:...size exceeded 10000000. ...Aborting job job_1558160008053_0002 根据报错，分析得到出错原因： 该job的job.splitmetainfo文件大小超过限制； 从hadoop源码里面可以查询到，是因为...这个机制也是hadoop集群要求文件大小不能过小或目录过多，避免namenode出现元数据加载处理瓶颈。如block默认128M，则文件应大于这个，尽量合并小文件。...因为计算的hive表超过5万个分区，数据量超过8千亿，存储在HDFS上面的数据文件超过140万个， mapreduce.job.split.metainfo.maxsize默认的10M大小不足以记录这些元数据
首先zk的单个znode写入数据大小是受jute.maxbuffer参数影响的，默认是1MB，如果超过了这个数值，就会如下抛出如下的两个异常： 客户端： java.io.IOException: Unreasonable...简单的翻译一下： jute.maxbuffer这个选项是需要通过Java系统变量来设置，它指定了在zk里面一个znode节点存储数据大小的限制，默认值是1MB，如果这个参数的值被改变，必须需要在所有的服务端和客户端进行同步设置...问题原因总结： （1）客户端代码，读取了大量的不同znode的数据，然后使用了事务，将多个znode的数据打包一起发送，体积超过了1MB。...zk历史上存在的垃圾数据 （2）优化代码，只同步有效数据和拆分事务 （3）如果1和2都暂时没法完成，那么只能调大jute.maxbuffer参数，来确保一定时间内安全，但非根治之法。...总结 本文主要了记录了一次关于写入zk数据包超过默认大小的问题，由此又详细的分析了这里面非常重要的一些知识和操作步骤，这告诉我们在日常开发或者运维在操作正式环境之前，一定要在测试环境多做测试，然后列出操作步骤
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...优化文件系统结构减少小文件数量：小文件会占用大量的元数据空间。可以通过合并小文件或使用 SequenceFile、Parquet 等格式来减少小文件的数量。...这不仅提高了系统的可靠性，还可以通过负载均衡进一步优化元数据管理。8. 监控和调优定期监控 NameNode 的性能指标，如内存使用情况、CPU 使用率、网络带宽等。
---- HDFS的元数据辅助管理 当 Hadoop 的集群当中, NameNode的所有元数据信息都保存在了 FsImage 与 Eidts 文件当中, 这两个文件就记录了所有的数据的元数据信息,...元数据信息的保存目录配置在了 hdfs-site.xml 当中 dfs.namenode.name.dir ...fsimage： fsimage是在NameNode启动时对整个文件系统的快照 NameNode 中关于元数据的镜像, 一般称为检查点, fsimage 存放了一份比较完整的元数据信息 因为 fsimage...fs.checkpoint.size：单位字节，默认值67108864(64M)，当edits文件超过该大小后，启动检查点 [core-site.xml] 数据到原NameNode存储数据目录 cd /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name/ scp
今天我们来聊一下另一个元数据管理平台Apache Atlas。Atlas其实有一些年头了，是在2015年的时候就开源。...但是，从稳定性和与Hadoop生态的融合度的角度来说，Atlas目前还是无可替代的，现在很多企业生产环境也都是用的Atlas。...所以，目前来看，对于基于Java技术栈开发， 并且使用Hadoop生态的企业，Atlas依然是元数据管理的最好选择。...Atlas 2.3.0更新日志 新增功能： 用于根据类型和属性搜索关系的 API 和 UI 改进方面： 术语表的处理性能大幅度改进 UI 改进以查看指标和统计数据，指标进行持久性存储 数据血缘 API...依赖升级：JanusGraph、Elasticsearch、Kafka、Storm、TinkerPop、Gson、Spring Framework、Log4j UI：修复和改进多个页面，如搜索、血缘、业务元数据
维护集群的元数据信息。 发现失效的 Region，并将失效的 Region 分配到正常的 RegionServer 上。 当 RegionSever 失效的时候，协调对应 Hlog 的拆分。...负责和底层 HDFS 的交互，存储数据到 HDFS。 负责 Region 变大以后的拆分。 负责 StoreFile 的合并工作。...即单个 Region 里 Memstore 的缓存大小，超过那么整个 HRegion 就会 flush，默认 128M。...(2) RegionServer 的全局 Memstore 的大小，超过该大小会触发 flush 到磁盘的操作，默认是堆大小的 40%，而且 Regionserver 级别的 flush 会阻塞客户端读写...5.4 数据合并过程 1）当数据块达到 4 块，Hmaster 触发合并操作，Region 将数据块加载到本地，进行合并； 2）当合并的数据超过 256M，进行拆分，将拆分后的 Region 分配给不同的
在使用 JuiceFS 存储数据时，数据会按照一定的规则被拆分成数据块并保存在你自己定义的对象存储或其它存储介质中，数据所对应的元数据则存储在你自己定义的数据库中。...核心架构 JuiceFS 文件系统由三个部分组成： JuiceFS 客户端：协调对象存储和元数据存储引擎，以及 POSIX、Hadoop、Kubernetes CSI Driver、S3 Gateway...等文件系统接口的实现； 数据存储：存储数据本身，支持本地磁盘、公有云或私有云对象存储、HDFS 等介质； 元数据引擎：存储数据对应的元数据（metadata）包含文件名、文件大小、权限组、创建修改时间和目录结构...任何存入 JuiceFS 的文件都会被拆分成固定大小的 “Chunk”，默认的容量上限是 64 MiB。...Slice 是启动数据持久化的逻辑单元，其在 flush 时会先将数据按照默认 4 MiB 大小拆分成一个或多个连续的 Blocks，并上传到对象存储，每个 Block 对应一个 Object；然后再更新一次元数据
通过 Hadoop Java SDK，JuiceFS 文件系统能够直接替代 HDFS，为 Hadoop 提供低成本的海量存储。...元数据引擎（Metadata Engine）：用于存储文件元数据（metadata），包含以下内容： 常规文件系统的元数据：文件名、文件大小、权限信息、创建修改时间、目录结构、文件属性、符号链接、文件锁等...Chunk 是根据文件内 offset 按 64 MiB 大小拆分的连续逻辑单元，不同 Chunk 之间完全隔离。...Slice 是启动数据持久化的逻辑单元，其在 flush 时会先将数据按照默认 4 MiB 大小拆分成一个或多个连续的 Block，并作为最小单元上传到对象存储；然后再更新一次元数据，写入新的 Slice...，可以直观地看到实时性能数据： 图中第 1 阶段： 对象存储写入的平均 IO 大小为 object.put / object.put_c = 4 MiB，等于 Block 的默认大小 元数据事务数与对象存储写入数比例大概为
读权限允许用户列出缓存池内的缓存指令，还有其他元数据。 缓存池也可以用于资源管理，可以设置一个最大限制值，用于限制缓存的数据量。...答： Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝数据，并针对某一块数据，如果其大小超过一定阈值（内存缓存*25%），则写到磁盘上，否则直接放到内存中（jvm*70%）。...bytesRemaining -= splitSize; } 如果数据存储在HDFS中，按128M进行拆分。调整了split大小后，会导致数据移动。...假设需要处理的文件大小为300M，存储到HDFS中后被拆分为3个Block块（128M、128M、44M）。...如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。
2)NameNode负责管理整个文件系统的`元数据`，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。...最主要作用是辅助namenode管理元数据信息 HDFS分块存储 hdfs将所有的文件全部抽象成为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的统一大小和形式进行存储...所有的文件都是以block块的方式存放在HDFS文件系统当中，在Hadoop1当中，文件的block块默认大小是64M，Hadoop2当中，文件的block块大小默认是128M，block块的大小可以通过...answer: 事实上，128只是个数字，数据超过128M，便进行切分，如果没有超过128M，就不用切分，有多少算多少，不足128M的也是一个块。...2.周期性地向NameNode汇报(数据块的信息,校验和)。 3.负责管理用户的文件数据块(一个大的数据拆分成多个小的数据块),执行流水线的复制!
Region hbase.server.thread.wakefrequency default: 10000 (10s) description: 检测Region的大小是否超过限制的时间间隔 部分源码...} 拆分效果 经过这种策略的拆分后，Region的大小是均匀的，例如一个10G的Region，拆分为两个Region后，这两个新的Region的大小是相差不大的，理想状态是每个都是5G。...相关配置 hbase.hregion.memstore.flush.size default: 134217728 (128MB) description: 如果Memstore的大小超过这个字节数,它将被刷新到磁盘...Region），但是后续随着数据的持续写入，我们自己预先分好的Region的大小也一定会达到阈值，那时候还是要依靠HBase的自动拆分策略去拆分Region。...但是当大量的数据涌入的时候，可能会出现一边拆分一边写入大量数据的情况，由于拆分要占用大量IO，此时HBase数据库的压力是很大的。
:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 说明： record-size是一条信息有多大，单位是字节。...,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --topic test --fetch-size 10000 --messages 10000000 --threads 1 参数说明：...--zookeeper 指定zookeeper的链接信息 --topic 指定topic的名称 --fetch-size 指定每次fetch的数据的大小 --messages 总共要消费的消息个数...数据来自上面的压测 假设他们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。...比如我们的峰值生产速度是50M/s（一般不超过50M/s）。生产环境可以设置为2。 Kafka机器数量=2（502/100）+1=3台 副本多可以提高可靠性，但是会降低网络传输效率。
Hbase：Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。...一旦 Region 的负载过大或者超过阈值时，它就会被分裂成两个新的 Region。Region的拆分分为自动拆分和手动拆分。自动拆分可以采用不同的策略。...完成子 Region 创建后，向 Meta 表发送新产生的 Region 的元数据信息。 将 Region 的拆分信息更新到 HMaster，并且每个 Region 进入可用状态。...自动拆分 Region的自动拆分主要根据拆分策略进行，主要有以下几种拆分策略： ConstantSizeRegionSplitPolicy 0.94版本前唯一拆分策略，按照固定大小来拆分Region。...从 Meta 表删除被合并的 Region 元数据，新的合并了的 Region 的元数据被更新写入 Meta 表中。
Region拆分与合并概述1 Region拆分的工作原理当一个Region的大小超过设定的阈值时，HBase会自动将其拆分为两个新的Region，以保证数据存储的均衡性。...HBase中的Region拆分是自动进行的，当一个Region的大小超过预设的阈值时，系统会自动触发拆分。...2 手动拆分在某些场景下，用户可能希望手动进行Region的拆分，尤其是在数据增长较快、热点数据明显的情况下。手动拆分可以通过HBase提供的API进行控制。...手动拆分代码示例：import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration...;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection
-messages 10000000 --threads 1 start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg...NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。...这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。...RT为1G内存 如果是1G的数据量，MT内存设为8G（相应*8）+（RT=2G），一共是10G （看map的聚合压缩情况，调整RT的内存大小） Hadoop宕机 （1）如果MR造成系统宕机。...那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。
Driver ✓ ✓ Hadoop 数据本地性 ✓ ✓ 完全兼容 POSIX ✕ ✓ 原子元数据操作 ✕ ✓ 一致性 ✕ ✓ 数据压缩 ✕ ✓ 数据加密 ✕ ✓ 零运维 ✕ ✓ 开发语言 Java Go...文件不会像 JuiceFS 那样被拆分成 block。 2.缓存粒度 JuiceFS 的默认块大小为 4MiB，相比 Alluxio 的 64MiB，粒度更小。...较小的块大小更适合随机读取（例如 Parquet 和 ORC）工作负载，即缓存管理将更有效率。 3.Hadoop 兼容 JuiceFS 完整兼容 HDFS。...存储：已支持 TiKV，计划支持 Apple FoundationDB； 自研引擎：用于公有云上的 JuiceFS 全托管服务； 数据：支持超过 30 种公有云上的对象存储，也可以和 MinIO，Ceph...JuiceFS 采用数据和元数据分离的技术架构，任何文件都会先按照特定规则拆分成数据块再上传到对象存储，相应的元数据会存储在独立的数据库中。
Apache的官网中Hadoop Map/Reduce Tutorial(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core...reducers数量过少，可能会使任务时间超过15分钟，而数量过多也同样会有问题。针对每个特定的任务因地制宜的调整reducer数量是一项艺术。...当设置为0.5时，记录的元信息的缓存会比记录的缓存更大。 调整这个参数会使map运行的更快，磁盘溢出问题更少，因为io.sort.mb的效率更高了；不会再很快就使用完元数据缓冲区的80%空间。...pig.maxCombinedSplitSize / 增加或减少mapper数量 默认情况下，Pig合并了小文件（pig.splitCombination默认为true），直到需要切分的HDFS块大小超过...是因为Pig拆分块的值超过了pig.maxCombinedSplitSize，拆分大小由以下配置决定 max(mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize,
内存瓶颈 当发现节点频繁出现虚拟内存交换时表示出现了内存瓶颈 CPU瓶颈 通常情况下，处理器负载超过90%，在多处理器系统上整体负载超过50% 判断是否是单个特定线程独占了CPU IO瓶颈 磁盘持续活动率超过...85%（也有可能是由CPU或内存导致） 网络带宽瓶颈 在输出结果或shuffle阶段从map拉取数据时 识别资源薄弱环节 检查Hadoop集群节点健康状况 检查JobTracker页面中是否存在黑名单，...需要花时间进行拆分；因此输入文件大则数据块大小也要加大 大的数据块会加速磁盘IO，但会增加网络传输开销，因而在Map阶段造成记录溢写 Map任务的流程 输入数据和块大小的影响 处置小文件和不可拆分文件...来判断是否有某个Map处理了超常规数据；过多的文件数量（小文件）或者过大的文件大小（单个不可拆分的文件） Spill阶段：对数据进行本地排序，并针对不同的reduce进行划分，同时如果有可用的combiner...Hadoop会自动对合适扩展名的文件启用压缩和解压 压缩Mapper输出：当map任务中间数据量大时，应考虑在此阶段启用压缩。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...Metastore （hive元数据） Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS...内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE...distribute by 【对map输出进行分区】 distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端的。...map数据我们一般不去调整，reduce个数根据reduce处理的数据量大小进行适当调整体现“分而治之”的思想 hive-site.xml hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution
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