这样的大数据HDFS,你不喜欢吗?

1、集群启动后,可以查看目录,但是上传文件时报错,打开web页面可看到namenode正处于safemode状态,怎么处理?

解释:

safemode是namenode的一种状态(active/standby/safemode安全模式)

namenode进入安全模式的原理:

  a、namenode发现集群中的block丢失率达到一定比例时(0.01%),namenode就会进入安全模式,在安全模式下,客户端不能对任何数据进行操作,只能查看元数据信息(比如ls/mkdir

  b、如何退出安全模式?

找到问题所在,进行修复(比如修复宕机的datanode

或者可以手动强行退出安全模式(没有真正解决问题): hdfs namenode --safemode leave

  c、在hdfs集群正常冷启动时,namenode也会在safemode状态下维持相当长的一段时间,此时你不需要去理会,等待它自动退出安全模式即可

(原理:

namenode的内存元数据中,包含文件路径、副本数、blockid,及每一个block所在datanode的信息,而fsimage中,不包含block所在的datanode信息,那么,当namenode冷启动时,此时内存中的元数据只能从fsimage中加载而来,从而就没有block所在的datanode信息——>就会导致namenode认为所有的block都已经丢失——>进入安全模式——>datanode启动后,会定期向namenode汇报自身所持有的blockid信息,——>随着datanode陆续启动,从而陆续汇报block信息,namenode就会将内存元数据中的block所在datanode信息补全更新——>找到了所有block的位置,从而自动退出安全模式)

 

2、Namenode服务器的磁盘故障导致namenode宕机,如何挽救集群及数据?

3、Namenode是否可以有多个?namenode内存要配置多大?namenode跟集群数据存储能力有关系吗?

4、文件的blocksize究竟调大好还是调小好?--结合mapreduce

……

 

诸如此类问题的回答,都需要基于对namenode自身的工作原理的深刻理解

 

NameNode 职责

负责客户端请求的响应

 

元数据的管理

namenode对数据的管理采用三种存储形式:

内存元数据(NameSystem)

磁盘元数据镜像文件(fsimage,edits)

数据操作日志文件(可通过日志运算出元数据,此处类似redis AOF 日志持久化方式)

 

元数据的储存机制

A、内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

B、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中)

C、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件

注:当客户端对hdfs中的文件进行新增或者修改操作,操作记录首先被记入edits日志文件中,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存meta.data中

每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载到内存进行merge(这个过程称为checkpoint)

 

元数据目录说明

在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘:

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构

current/
|-- VERSION
|-- edits_*
|-- fsimage_0000000000008547077
|-- fsimage_0000000000008547077.md5
`-- seen_txid

其中的dfs.name.dir是在hdfs-site.xml文件中配置的,默认值如下:

<property>
  <name>dfs.name.dir</name>
  <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
</property>
 
hadoop.tmp.dir是在core-site.xml中配置的,默认值如下
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
  <description>A base for other temporary directories.</description>
</property>

 

dfs.namenode.name.dir属性可以配置多个目录,

如/data1/dfs/name,/data2/dfs/name,/data3/dfs/name,....。各个目录存储的文件结构和内容都完全一样,相当于备份,这样做的好处是当其中一个目录损坏了,也不会影响到Hadoop的元数据,特别是当其中一个目录是NFS(网络文件系统Network File System,NFS)之上,即使你这台机器损坏了,元数据也得到保存。
下面对$dfs.namenode.name.dir/current/目录下的文件进行解释。
1、VERSION文件是Java属性文件,内容大致如下:

#Fri Nov 15 19:47:46 CST 2013
namespaceID=934548976
clusterID=CID-cdff7d73-93cd-4783-9399-0a22e6dce196
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115
layoutVersion=-47

 

其中
  (1)、namespaceID是文件系统的唯一标识符,在文件系统首次格式化之后生成的;
  (2)、storageType说明这个文件存储的是什么进程的数据结构信息(如果是DataNode,storageType=DATA_NODE);
  (3)、cTime表示NameNode存储时间的创建时间,由于我的NameNode没有更新过,所以这里的记录值为0,以后对NameNode升级之后,cTime将会记录更新时间戳;
  (4)、layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息, 只要数据结构变更,版本号也要递减,此时的HDFS也需要升级,否则磁盘仍旧是使用旧版本的数据结构,这会导致新版本的NameNode无法使用;
  (5)、clusterID是系统生成或手动指定的集群ID,在-clusterid选项中可以使用它;如下说明

 

  1. 使用如下命令格式化一个Namenode:

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format [-clusterId <cluster_id>]

选择一个唯一的cluster_id,并且这个cluster_id不能与环境中其他集群有冲突。如果没有提供cluster_id,则会自动生成一个唯一的ClusterID。

b、使用如下命令格式化其他Namenode:

 $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format -clusterId <cluster_id>

c、升级集群至最新版本。在升级过程中需要提供一个ClusterID,例如:

$HADOOP_PREFIX_HOME/bin/hdfs start namenode --config $HADOOP_CONF_DIR  -upgrade -clusterId <cluster_ID>

如果没有提供ClusterID,则会自动生成一个ClusterID。

  (6)、blockpoolID:是针对每一个Namespace所对应的blockpool的ID,上面的这个BP-893790215-192.168.24.72-1383809616115就是在我的ns1的namespace下的存储块池的ID,这个ID包括了其对应的NameNode节点的ip地址。
  
2、$dfs.namenode.name.dir/current/seen_txid非常重要,是存放transactionId的文件,format之后是0,它代表的是namenode里面的edits_*文件的尾数,namenode重启的时候,会按照seen_txid的数字,循序从头跑edits_0000001~到seen_txid的数字。所以当你的hdfs发生异常重启的时候,一定要比对seen_txid内的数字是不是你edits最后的尾数,不然会发生建置namenode时metaData的资料有缺少,导致误删Datanode上多余Block的资讯。

 

3、$dfs.namenode.name.dir/current目录下在format的同时也会生成fsimage和edits文件,及其对应的md5校验文件。

 

 

补充:seen_txid

文件中记录的是edits滚动的序号,每次重启namenode时,namenode就知道要将哪些edits进行加载edits

 


DATANODE的工作机制

问题场景:

1、集群容量不够,怎么扩容?

2、如果有一些datanode宕机,该怎么办?

3、datanode明明已启动,但是集群中的可用datanode列表中就是没有,怎么办?

 

以上这类问题的解答,有赖于对datanode工作机制的深刻理解

 

Datanode工作职责:

存储管理用户的文件块数据

定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报)

(这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题)

 

<property>

         <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>

         <value>3600000</value>

         <description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>

</property>

 

Datanode掉线判断时限参数

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信,namenode不会立即把该节点判定为死亡,要经过一段时间,这段时间暂称作超时时长。HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout,则超时时长的计算公式为:

         timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。

         而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认为3秒。

         需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒,dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以,举个例子,如果heartbeat.recheck.interval设置为5000(毫秒),dfs.heartbeat.interval设置为3(秒,默认),则总的超时时间为40秒。

 

<property>

        <name>heartbeat.recheck.interval</name>

        <value>2000</value>

</property>

<property>

        <name>dfs.heartbeat.interval</name>

        <value>1</value>

</property>


 

HDFS 的工作机制


  1. HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode  (Secondary Namenode)
  2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
  3. 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
  4. 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上
  5. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量
  6. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

hdfs 写数据流程

 

 

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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