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dfs.datanode.du.reserved 预留空间不生效的问题

生产环境(cdh5.5.1)遇到一个问题:已经设置dfs.datanode.du.reserved预留空间为20G,但是磁盘仍然被写满了。 当挂载磁盘作为datanode的存储空间,如果磁盘大小为2000G, 使用df -h 显示:总磁盘大小2000G,使用1930G,剩余40G,就会发现:2000G -(1930G+40G)= 30G,还差了30G空间。 就是因为这30G空间的问题导致你磁盘写满,如果你配置datanode hdfs-site.xml里的dfs.datanode.du.reserved小于30G的话,而我们设置的是20G,所以磁盘就被写满 了,预留空间就没有起到实际作用 [解决办法]: 就是设置hadoop dfs.datanode.du.reserved的值 = 总磁盘大小 - (使用的空间+ 剩余空间)+ 设置的预留空间。 比如:在上面的基础上你设置预留空间为20G,那么dfs.datanode.du.reserved就可以设置为:2000G -(1930G + 40G) + 20G = 50G。 终其DataNode代码,发现应该是这样: longgetAvai...

Apache Beam 剖析

1.概述 在大数据的浪潮之下,技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响,大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此,增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候,往往使用的技术是多样化的。这完全取决于业务需求,比如进行批处理的MapReduce,实时流处理的Flink,以及SQL交互的Spark SQL等等。而把这些开源框架,工具,类库,平台整合到一起,所需要的工作量以及复杂度,可想而知。这也是大数据开发者比较头疼的问题。而今天要分享的就是整合这些资源的一个解决方案,它就是 Apache Beam。 2.内容 Apache Beam 最初叫 Apache Dataflow,由谷歌和其合作伙伴向Apache捐赠了大量的核心代码,并创立孵化了该项目。该项目的大部分大码来自于 Cloud Dataflow SDK,其特点有以下几点: 统一数据批处理(Batch)和流处理(Stream)编程的范式 能运行在任何可执行的引擎之上 那 Apache Beam到底能解决哪些问题,它的应用场景是什么,下面我们可以通过一张图来说明,如下图所示: 通过改图,我们可以很清晰的看到整个技术的...

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