修改hadoop的备份系数dfs.replication

本文介绍如何在Hadoop中调整文件的备份系数,并提供实用命令来检查和修改备份系数,确保数据冗余和可用性。


Hadoop中常常需要增加新的节点,或者变更备份系数。在完成这些操作后,往往出现数据未自动备份,或者数据节点不可用的情况。本文就讨论一下这个问题。

Hadoop的备份系数是指每个block在hadoop集群中有几份,系数越高,冗余性越好,占用存储也越多。备份系数在hdfs-site.xml中定义,默认值为3.

如何变更备份系数?

首先stop-all.sh停止节点,修改master节点的hdfs-site.xml文件,设置dfs.relication值为目标值。启动hadoop集群。

查看文件的备份系数:hadoop dfs -ls [filename] 结果行中的第二列是备份系数 (注:文件夹信息存储在namenode节点上,所以没有备份,故文件夹的备份系数是横杠)

在操作后会发现,以前文件的备份系数仍是原来的值。原来hadoop并不会自动的按照新的备份系数调整,我们需要手动完成。

查看hadoop集群的备份冗余情况:hadoop fsck / 我很喜欢的命令,可以方便的看到各种类型block所占比例。

我们发现Average block replication的值仍然为旧值,所以我们需要修改hdfs中文件的备份系数。

修改hdfs文件备份系数:hadoop dfs -setrep [-R] 如果有-R将修改子目录文件的性质。hadoop dfs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dir1 就是把目录下所有文件备份系数设置为3.

如果再fsck时候出错,往往是由于某些文件的备份不正常导致的,可以用hadoop的balancer工具修复

自动负载均衡hadoop文件:hadoop balancer

查看各节点的磁盘占用情况 hadoop dfsadmin -report

### 设置 Spark 中 Hadoop DFS 的复制因子 在 Spark 应用程序中运行时,Hadoop 文件系统的配置参数可以通过多种方式传递给底层的 Hadoop 客户端。以下是关于如何设置 `dfs.replication` 参数的具体方法: #### 方法一:通过 Hadoop 配置文件 可以在 Hadoop 的核心配置文件 `core-site.xml` 或者 `hdfs-site.xml` 中定义 `dfs.replication` 参数[^2]。这些文件通常位于 Hadoop 的安装路径下的 `etc/hadoop` 目录下。 示例配置如下: ```xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> <description>The default block replication factor.</description> </property> </configuration> ``` 此配置会应用于整个集群中的所有文件操作,除非特定文件指定了不同的副本数[^1]。 --- #### 方法二:通过 Spark 提交命令动态指定 如果不想修改全局配置文件,则可以使用 `-D` 参数,在提交 Spark 作业时直接覆盖默认的 HDFS 复制因子。例如: ```bash spark-submit --class com.example.MySparkApp \ --master yarn \ --conf spark.hadoop.dfs.replication=3 \ my-spark-app.jar ``` 上述命令会在 Spark 运行期间临时更改 HDFS 默认的复制因子为 3。这种方式适用于需要针对不同任务调整配置的情况[^3]。 --- #### 方法三:编程接口设置 还可以通过编程的方式显式地设置 Hadoop 配置对象中的属性值。以下是一个 Scala 示例代码片段: ```scala import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD val conf = new Configuration() // 显式设置 dfs.replication 参数 conf.set("dfs.replication", "3") val sc = new SparkContext(new org.apache.spark.SparkConf().setAppName("My App")) sc.hadoopConfiguration.addResource(conf) // 使用 RDD 操作保存到 HDFS 并应用自定义复制因子 val data: RDD[String] = sc.parallelize(Seq("line1", "line2", "line3")) data.saveAsTextFile("/path/to/output") ``` 这段代码展示了如何利用 `org.apache.hadoop.conf.Configuration` 类来手动加载并更新 HDFS 的配置项[^4]。 --- #### 注意事项 - 如果设置了较低的 `dfs.replication.min` 和较高的 `dfs.replication.max`,可能会触发额外的数据恢复逻辑以维持健康状态。 - 当前环境建议采用 Java 8、Scala 2.11 及以上版本搭配最新稳定版的 Apache Spark (如 2.4.x) 和 Hadoop (如 3.1.x)。 ---
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