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深入浅出:Hadoop的start-balancer.sh与hdfs balancer分布式数据均衡

Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如:1、MR程序无法很好地利用本地计算的优势2、机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等。可见,保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。在Hadoop中,包含一个Balancer程序,通过运行这个程序,可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态,使用这个程序的命令如下: $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh –t 10% 这个命令中-t参数后面跟的是HDFS达到平衡状态的磁盘使用率偏差值。如果机器与机器之间磁盘使用率偏差小于10%,那么我们就认为HDFS集群已经达到了平衡的状态。Hadoop的开发人员在开发Balancer程序的时候,遵循了以下几点原则:1.在执行数据重分布的过程中,必须保证数据不能出现丢失,不能改变数据的备份数,不能改变每一个rack中所具备的block数量。(这个原则导致了不同rack机柜之间的数据是不能移动的)2.系统管理员可以通过一条命令启动数据重分布程序或者停止数据...

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激动人心的国庆长假终于到啦! 面对人山人海的景点,很多小伙伴都机智的选择了宅在家里~刷剧、看动漫、打游戏、吃外卖...嗯,生活是不是有点无聊呢?是不是,缺了点什么?此时此刻,休闲放松之余,爱学习的你还有另一种选择:玩一玩今年新上架的阿里云大数据产品系列教程吧!内容良心,细节感人,手把手教你玩转阿里云大数据产品哦~传送门:MaxCompute:构建与优化数据仓库搭建互联网在线运营分析平台DataWorks:数据质量保障教程实现窃电用户自动识别教程Dataphin:基于Dataphin构建数据仓库如果在使用过程中觉得不爽,欢迎评论或私信!~

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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