墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.9k累计阅读
2k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
起因：ambari中其中一个节点datanode宕机，后台发现该节点突然数据量大增，超出其他节点数据大小
排查：在ambari上启动DataNode节点，不生效，后台查看日志发现盘容量不足。df -h 查看 /opt下磁盘空间不足，但是DataNode不应该只有一块数据盘，因此查看状态良好的其他DataNode节点磁盘挂载情况，发现其他节点均挂载5块磁盘 /data1…/data5，问题出来了，问题节点的磁盘挂载数量不对，导致数据增加的后磁盘爆满导致节点启动不成功。
解决：因为是生产环境，所以不能直接做删除节点处理，解决步骤如下：
1、在ambari上更改数据目录，将/opt/xxx 路径下的目录全部改为/data1/xxx，/data2/xxx…/data5/xxx
2、重启集群
3、退役单盘/opt的DataNode节点
4、删除退役的节点
至此，问题解决！
总结：集群搭建之前要确保环境信息一致，并认真做出规划和记录
hadoop
客户端会通过fs向namenode请求上传文件,namenode中存贮的是元数据包含数据存放在那个datenode,查询后客户端会向datenode发送数据,secondarynamenode用于整合fs和ei的信息,fs是就的数据放在内存中速度快,ei的放在磁盘是新进去的数据,一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。，记录文件系统元数据发生的所有更改，如文件的删除或添加等操作信息。
磁盘满导致ambari服务无法启动，网络无法连接
CentOS系统的ECS实例重启后无法远程登录 问题描述 ECS实例重启后，网络不通，无法远程登录。 问题原因 ECS实例的/etc/init.d/functions文件丢失。 解决方案 登录服务器，执行如下命令，查看网卡状态。 systemctl status network.service 系统显示类似如下，确认网卡没有启动。 执行如下命令，启动网卡...
Hadoop集群datanode磁盘不均衡的解决方案
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，节点与节点之间磁盘大小不一样等等。当hdfs出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，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。 因业务需要搭建一个新hadoop集群，并将老的hadoop集群中的数据迁移至新的hadoop集群，而且datanode节点不能全部上线，其中还可能会出现节点上线或下线的情况，这个时候就很容易出现机器与
HDFS某个节点的磁盘满了
前言 昨天还是周末，公司群里就有人@，说集群有问题了，敲完Hive一直卡在哪里进不去，于是我很快登上WebUi，看到了这么一幕： 这台节点的磁盘满了，其他的数据分布都比较平均 为什么会这样 这里就不得不说一下HDFS复本存放策略了： namenode如何选择在哪个datanode存储复本（replica）？这里需要针对可靠性、写入带宽和读取带宽进行权衡。例如，把所有复本都存储在一个节点损失的写...
大数据审计常用的算法模型
数据预处理：用聚类算法（K-Means）对数据分组，缩小分析范围；异常初筛：用孤立森林/DBSCAN快速标记疑似异常样本；风险分级：用随机森林/XGBoost对疑似异常打分，确定核查优先级；关联深挖：用FP-Growth挖掘异常样本背后的人员/流程关联；文本佐证：用BERT分析相关合同/审批文本，获取舞弊证据。例如，某审计项目通过“K-Means分组→孤立森林标异常→FP-Growth找关联→BERT审合同”的流程，仅用1周就完成了过去3个月需10人团队的工作量，且挖出2起隐藏的串标舞弊案。
20道SpringSecurity常见面试题汇总（超详细回答 ！！！）
本文中，我们将探讨一些与 Spring Security 相关的面试问题。Spring Security 是一款流行的 Java 应用程序安全框架，它提供了一套全面且易于使用的安全解决方案。
hdfs某台服务器datanode服务占用cpu过高
1、问题描述 查看一下6834的进程是hadoop的datanode服务，可以看到cpu负载过高。2、解决方法（1） 关闭大页内存：echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag && echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled
语音测试（二）音频标注（praat）
通过点击红线下方的圆点进行区域划分，在区域中标注所属的类别。按住Alt+Backspace 键取消蓝色线条。
【总结】hadoop 磁盘满导致集群宕机排查解决
hadoop 集群因磁盘满了，导致服务挂掉，甚至有机器宕机。当机器重启后，启动nameNode 和 journalNode 有报错。
S型速度曲线进阶：基于Sin²(x)的PLC平滑运动控制实践（以伺服/步进系统为例）
本文深入探讨了基于Sin²(x)的S型速度曲线在PLC平滑运动控制中的实践应用，特别针对伺服/步进系统。通过对比传统梯形曲线和七段S曲线，详细展示了Sin²(x)曲线在加速度连续性、计算效率和参数自适应性方面的优势，并结合博图平台的具体实现技巧和实战案例，为精密运动控制提供了优化方案。
手写数字数据集MNIST
文章目录一、 简介二、下载MNIST数据集训练集和测试集的长度输出图像数据和标记数据的形状显示手写数字图片输出数据集中的第1个样本显示图片 一、 简介 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集(手写数字灰度图像数据集)，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。 MNIST数据集是由0到9的数字图像构成的。训练图像有6万张，测试图像有1万张。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。由250个不同的人手写而成。 每一张图
因磁盘爆满而导致NameNode HA无法启动
场景回顾： 测试集群节点分配：35，36是namenode且开启HA，37,38,39即作为datanode，又作为journalnode。 某时间 38节点磁盘爆满，集群中hdfs及依赖的服务全部宕掉。 之后虽然将38节点清除一部分多余数据，但集群服务仍然不正常：namenode启动的时候两个都是standby，几分钟后自动关闭；datanode正常；journal正常；zkfc正常 ...
LVGL core theme主题管理(lv_theme.c)
如果打开宏，主题的初始化是在显示设备注册时完成的。整个themes的实现放在目录下面。这里一共有三套主题(basic、default和mono)可供选择或者参考。源码中默认对接的是 default 主题，所以在中，看到的是调用default主题的接口。也就是说，如果需要更换主题，把这里面的接口换掉就可以了。或者要重新做一套主题，参考这些实现修改也就可以了。虽说有三套主题，但逻辑流程是一样的。主要完成两个工作：构造lv_theme_t结构体和初始化默认样多备用(style_init函数内实现)。构造。....
HDFS巡检实战：NameNode状态、DataNode磁盘均衡与Block完整性检查
HDFS作为大数据平台的底层分布式文件系统，其稳定性直接决定Spark、Flink、Hive等上层计算引擎的可用性。理解HDFS工作原理需从元数据管理（NameNode）、数据存储调度（DataNode）和块级容错机制（Block副本与完整性）三方面切入：NameNode通过EditLog与FsImage维护全局命名空间，DataNode依赖机架感知与磁盘均衡保障读写性能，而Block缺失率、副本分布及fsck校验则构成数据可靠性的最终防线。在生产环境中，仅靠WebUI监控远远不够，必须结合RPC延迟分位值
仅使用 Python 创建的 Web 应用程序（前端版本）第03章Streamlit-多页面
接下来，我们将解释多页面切换。Streamlit 没有“多页面”或“页面路由”等功能。另一方面，通过根据用户动作切换要执行的功能，可以使其看起来好像存在“多个页面”。注意：我认为它类似于 SinglePageApplication (SPA)。然而，根据 React、Vue 等中使用的 URL 路径来更改页面的路由很困难。还有一个用于获取查询参数的实验性 API，但如果您确实需要这种功能，我认为认真尝试编写 React 或 Vue 是个好主意。我们来看一个通过按下按钮来切换页面的示例，如下所示。
用 ABAP OAuth 2.0 Client 直连 SAP SuccessFactors：从体系到落地的一条龙实践指南
ABAP SMI允许在后端对外部服务的OData端点进行定义与自定义化配置，并以受信连接的方式暴露给ABAP应用调用。它并不替代OAuth，而是扮演端点与自定义参数的集中化定义者，最终认证依旧由完成。对于需要在ABAP后端发起临时或补充型OData调用的场景，SMI是一个轻量而清晰的集成入口。scope的客户端应用已经完成注册，API DomainCompany ID、证书或密钥都已归档。ABAP的Profile与Client已建立并绑定，OA2C_GRANT可见绿色访问状态。SMI。
Hadoop集群新增节点全流程：从容量规划到数据均衡实践
大数据集群的横向扩展，是运维和架构设计中绕不开的话题。无论是离线数仓还是实时处理，当存储水位逼近阈值或计算资源出现排队，扩容往往是最直接的应对手段。但真正的难点在于：如何理解HDFS的容量逻辑，如何让新节点真正融入既有集群？分布式文件系统的副本机制决定了可用容量与裸盘容量存在三倍差异，而NameNode的块放置策略并不会自动迁移存量数据，因此数据均衡成为扩容后必须的步骤。从容量规划、环境初始化、角色部署到均衡参数调优，每个环节都影响集群稳定性。对于维护Hadoop+Spark集群的工程师，掌握DataNod
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
hadoop错误记录部分总结
错误记录与分析 错误1：java.net.BindException: Port in use: localhost:0 datanode节点启动时报错 日志信息如下： Exiting with status 1: java.net.BindException: Port in use: localhost:0 解决：在/etc/hosts文件开头添加如下内容 ::1 loc...
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
HDFS删除机制深度解析：NameNode与DataNode协同删除逻辑
分布式文件系统中的‘删除’并非简单释放磁盘，而是涉及元数据一致性、节点间状态同步与最终一致性的核心治理环节。HDFS采用两阶段异步删除模型，通过NameNode逻辑标记、DataNode物理清理、心跳驱动的延迟确认机制，在高可用与数据可靠性之间取得平衡。该机制直接影响存储成本控制、集群稳定性及PB级数据生命周期管理效率。深入理解invalidateBlocks队列行为、删除确认窗口（dfs.namenode.decommission.interval）、以及block下发限流参数，是保障HDFS删除操作可监
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
hdfs合并块_HDFS架构与原理详解
一、概述HDFS是Hadoop生态下的分布式文件系统，基于Linux本地文件系统上的文件系统。1.1 设计特点1、大数据文件，非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。2、文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。3、流式数据...
HDFS实战指南：从部署到优化的全流程解析
分布式文件系统（DFS）作为大数据存储的核心组件，通过将数据分散存储在多个节点上实现高容错与高吞吐。HDFS（Hadoop Distributed File System）采用主从架构设计，包含NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）和JournalNode（日志同步）三大核心组件，其机架感知策略在数据本地化与容灾间取得平衡。在企业级应用中，HDFS凭借其高可靠性和横向扩展能力，成为数据仓库、日志存储等场景的首选方案。通过合理配置块大小（如256MB）、优化副本策略（如机架感知）以及启用
08 域控 架构主机 转移_HDFS架构与原理详解
一、概述HDFS是Hadoop生态下的分布式文件系统，基于Linux本地文件系统上的文件系统。1.1 设计特点1、大数据文件，非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。2、文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。3、流式数据...
HDFS架构概述
HDFS架构概述
怎么设置某个用户生成hdfs文件的权限_HDFS架构与原理详解
一、概述HDFS是Hadoop生态下的分布式文件系统，基于Linux本地文件系统上的文件系统。1.1 设计特点1、大数据文件，非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。2、文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。3、流式数据...
分布式文件系统与计算框架：HDFS原理、调优与生产实践
在大数据处理场景中，分布式计算与底层存储的协同是稳定性的根基。很多人热衷于研究Spark、Flink等计算框架的调参，却容易忽略分布式文件系统在数据本地性、元数据管理上的决定性作用。数据本地性作为分布式计算高效运行的前提，决定了任务调度能否贴近数据节点；而HDFS通过块存储、副本放置策略和机架感知，为计算引擎提供了高吞吐的底层支撑。与此同时，NameNode内存约束与小文件问题，往往成为集群规模扩展的隐形瓶颈。从生产环境视角看，理解HDFS读写路径、副本复制与故障自愈机制，能够帮助我们更快定位性能问题与容灾
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
274
扫一扫
