hadoop 平衡空间设置方法

最新推荐文章于 2024-07-15 02:58:55 发布
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#hadoop #balancer

本文介绍如何在HDFS中通过配置文件hdfs-site.xml调整数据平衡的带宽限制，并利用start-balancer.sh命令执行数据平衡操作。通过设置dfs.balance.bandwidthPerSec属性可以指定每个DataNode用于平衡目的的最大带宽。

在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M：

<property>

  <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>

    <value>10485760</value>

    <description>

        Specifies the maximum bandwidth thateach datanode can utilize for the balancing purpose in term of the number ofbytes per second.

    </description>

</property>

 

 

运行命令 start-balancer.sh -threshold 5 进行平衡空间

start-balancer.sh可以执行-threshold参数。 
-threshold参数是指定平衡的阈值。 
-threshold的默认是10，即每个datanode节点的实际hdfs存储使用量/集群hdfs存储量 

Hadoop配置文件参数详解大全
尬聊码农
05-13 395
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【HDFS实战】HDFS上的数据均衡
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HDFS服务器间数据均衡
zhongmingyu
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在企业开发中，如果经常在hadoop102和hadoop104上提交任务，且副本数为2，由于数据本地性原则，就会导致hadoop102和hadoop104数据过多，hadoop103存储的数据量小。另一种情况，就是新服役的服务器数据量比较少，需要执行集群均衡命令。
KNN算法基于Hadoop平台的MapReduce实现.zip
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软通大学企业博客
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在介绍Hadoop,HDFS的原理的基础上,分析了Hadoop的数据负载均衡算法.Hadoop负载均衡算法只是根据空间使用率对各个结点的负载进行均衡,这种均衡方法没有考虑结点的处理能力、带宽、文件访问频度等因素,因此,造成了基本相同的文件的响应时间存在很大的差别.提出了一种改进的负载均衡的模型,该模型综合了文件大小、文件并发访问时间、文件访问频度、结点的处理能力、带宽、结点的可用存储空间等因素进行负载均衡.试验结果表明,改进模型不仅实现了存储空间的负载均衡,而且使得同类文件的响应时间更一致.
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hdfs 需要存写大量文件，有时磁盘会成为整个集群的性能瓶颈，所以需要优化 hdfs 存取速度，将数据目录配置多磁盘，既可以提高并发存取的速度，还可以解决一块磁盘空间不够的问题。大数据Hadoop之——Hadoop 3.3.4 HA（高可用）原理与实现（QJM）
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参考： 《深入浅出：Hadoop的start-balancer.sh与hdfs balancer分布式数据均衡》https://yq.aliyun.com/articles/719679
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发生这种情况的原因可能是由于大量的写入和删除操作，也可能是由于更换了磁盘。如果我们使用基于可用空间的选择策略，则每个新写入将进入新添加的空磁盘，从而使该期间的其他磁盘处于空闲状态。计划中的每个移动步骤都具有目标磁盘，源磁盘的地址。的正值表示磁盘未充分利用，而负值表示磁盘相对于当前理想存储目标的利用率过高。值表示该机器节点具有较好的扩展性，而较高的值表示节点具有更倾斜的数据分布。，就可以找到集群中数据分布倾斜的节点，或者可以获取给定节点的。所谓的平衡指的是每个。的存储，在所在机器上的磁盘之间分配数据块。
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Hadoop培训教程：HDFS负载均衡，HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。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，一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。当新增一个数据块(一个文件的数据被保存在一系列的块中)时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，要考虑到很多因素。其中的一些因素如下： 将数据块的
大数据可视化方法有哪些
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<think>好的，用户想了解大数据可视化的常见方法和工具。首先，我需要回顾一下大数据可视化的基本概念，确保自己理解正确。大数据可视化是将庞大复杂的数据集通过图形化手段展示，帮助用户更容易理解和分析数据中的模式、趋势和异常值。 接下来，用户提到了参考引用中的内容，特别是引用[1]和[2]。引用[1]提到数据可视化是将大型数据集通过图形图像表示，并利用工具发现未知信息。引用[2]则讨论了在机器学习中使用可视化来理解数据特征和模型性能，并提到了Python代码示例。需要确保回答中涵盖这些内容，并正确添加引用标识。 然后，我需要整理常见的方法和工具。常见的方法包括图表展示（如折线图、柱状图、散点图）、热力图、地理信息可视化、网络关系图等。工具方面，Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly，以及JavaScript的D3.js、Tableau、Power BI等都是常用的。此外，大数据平台如Hadoop、Spark的可视化组件也可能需要提及。 还要考虑用户可能的实际应用场景，比如是否需要实时可视化、交互式功能，或者是否需要处理动态数据流。同时，引用中的机器学习可视化部分，可能需要提到如何用可视化工具分析模型性能，比如混淆矩阵、ROC曲线等。 需要注意用户的要求是结构清晰，分步骤解答，所以可能需要将方法和工具分开说明，每个部分下再细分具体的技术或软件。同时，要确保LaTeX格式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题中可能涉及数学公式较少，但如果有的话需要正确应用。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问，比如工具的比较、选择方法的依据、实际案例等，确保问题相关且有引导性。例如，如何选择适合的可视化工具，或者大数据可视化在某个行业的具体应用。 总结回答结构： 1. 常见方法：分基本图表、高维数据、地理空间、动态数据、交互式可视化。 2. 常用工具：编程工具（Python库、JavaScript库）、商业工具、大数据平台集成工具。 3. 结合引用内容，自然添加引用标识。 4. 生成相关问题，如工具比较、应用案例、性能优化等。 检查是否有遗漏点，比如是否需要提到预处理步骤，或者可视化的最佳实践。根据引用内容，用户可能更关注分析流程中的可视化步骤，因此重点应放在方法和工具本身，而不是数据预处理。保持回答简洁，符合用户需求。</think>### 大数据可视化的常见方法和工具 #### 一、常见方法 1. **基础图表展示** - **折线图/柱状图/散点图**：用于展示趋势、分布和相关性，例如时间序列数据对比[^1]。 - **热力图**：通过颜色梯度表示数据密度或矩阵关系，如用户行为分析。 - **饼图/环形图**：适用于比例分布的可视化，例如市场份额划分。 2. **高维数据可视化** - **平行坐标系**：展示多维数据特征，常用于机器学习特征分析[^2]。 - **降维投影**：通过PCA或t-SNE将高维数据映射到2D/3D空间，例如聚类结果可视化。 - **桑基图**：描述数据流的转换路径，如用户转化漏斗分析。 3. **地理空间可视化** - **点密度图**：在地图上标记数据分布，如物流节点监控。 - **等值线图**：结合地理信息展示数值变化，例如气象数据可视化。 4. **动态与交互式可视化** - **实时仪表盘**：动态更新数据，如股票交易监控。 - **可交互图表**：用户可通过缩放、筛选探索数据细节，常见于Tableau和Power BI工具。 #### 二、常用工具 1. **编程工具** - **Python库**： - `Matplotlib`：基础绘图库，支持静态图表生成。 - `Seaborn`：基于Matplotlib，简化统计图表（如箱线图、分布图）的绘制。 - `Plotly`：生成交互式图表，支持3D可视化。 ```python import plotly.express as px fig = px.scatter(df, x='feature1', y='feature2', color='cluster') fig.show() ``` - **JavaScript库**： - `D3.js`：灵活性强，适合定制复杂可视化效果（如网络关系图）。 - `ECharts`：百度开源库，支持动态数据更新和丰富的图表类型。 2. **商业工具** - **Tableau**：拖拽式操作，适合快速生成交互式仪表盘[^1]。 - **Power BI**：与微软生态集成，支持实时数据源连接。 - **Qlik Sense**：基于关联数据模型，提供智能数据探索功能。 3. **大数据平台集成工具** - **Apache Superset**：开源工具，可直接连接Hive、Spark等大数据源。 - **Grafana**：专注于时序数据监控，常用于物联网和运维场景。 #### 三、应用示例 - **金融领域**：通过热力图分析风险分布，或使用折线图监控实时交易量。 - **医疗领域**：利用桑基图展示患者治疗路径，或通过地理空间图追踪疾病传播趋势。 ---
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