1. 问题描述DataX将MySQL数据同步到HDFS中时，空值(NULL)存到HDFS中时，默认是存储为空字符串（‘’）。2. 原因分析HFDSWriter并未提供nullFormat参数：也就是用户并不能自定义null值写到HFDS文件中的存储格式。默认情况下，HFDSWriter会将null值存储为空字符串（‘’），而Hive默认的null值存储格式为\N。所以后期将DataX同步的文件导入Hive表就会出现问题。3. 解决方案处理方案有2个：1.修改源码。修改DataX HDFS Writer的源码，增加自定义null值存储格式的逻辑，将空字符串存储为\N，这样hive在建表时就不用指
HDFS1.01什么是HDFS？HDFS的全称是：HadoopDistributeFilesSystem，分布式文件系统。在整个Hadoop技术体系中，HDFS提供了数据分布式存储的底层技术支持。HDFS由三个组件构成：NameNode（NN）、DataNode（DN）、SecondaryNameNode（SNN）2系统架构HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNode。(1)Client：客户端，是应用程序可通过该模块与NameNode和DataNode进行交互，进行文件的读写操作；(2)NameNode：主
第1章HDFS概述1.1HDFS产出背景及定义1）HDFS产生背景先给大家介绍一下什么叫HDFS，我们生活在信息爆炸的时代，随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。2）HDFS定义HDFS（HadoopDistributedFileSystem），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次
目录标题1、ApacheHadoop2、HDFS2.1设计目标：2.2特性：2.3架构2.4注意点2.5HDFS基本操作2.5.1shell命令选项2.5.2shell常用命令介绍3、HDFS基本原理3.1NameNode概述3.2Datanode概述1、ApacheHadoopHadoop：允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算特点：扩容能力（Scalable）成本低（Economical）高
当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时，往往会出现两种数据不均衡的情况：1.不同DataNode节点间数据不均衡；2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。特别是这种情况：当DataNode原来是挂载了几个数据盘，当磁盘占用率很高之后，再挂载新的数据盘。由于Hadoop2.x版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡，因此，会造成老数据磁盘占用率很高，新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下，挂载新的数据盘就失去了扩容HDFS数据盘的意义。如果想要解决节点内多块磁盘数据不均衡的现象，就要借助DiskBalancer。Hadoop3，默认就支持磁盘间数据均衡，本文档主要介绍在CDP中如何进行HDFS磁盘扩
HDFS上的数据均衡简介文章目录HDFS上的数据均衡简介重新平衡多DN之间的数据相关命令重新平衡单DN内磁盘间的数据相关命令PlanExecuteQueryCancelReport相关配置调试HDFS上的balance目前有两类：Balancer：多数据节点之间的balanceDiskBalancer：单数据节点内磁盘之间的balanceNN增加新块时的默认策略（默认3副本）将块的一份副本存储在接收写入请求的DN节点上；在第一份副本所在DN的机架中寻找另一个DN，存放一份新副本。在不同机架的DN上写入第三份副本。重新平衡多DN之间的数据入口IssueHADOOP1652当一个新的数据节点加入h
本文介绍如何获取所有ClickHousehttp查询错误代码，通过对比错误代码更好理解HTTP请求的响应头信息。另外ClickHouse会在系统表中保留所有查询日志，如何保留查询相对平衡，避免日志过大占用大量磁盘空间。ClickHouse错误代码当通过HTTP协议查询ClickHouse接口时，在错误响应头中会有错误编码，特别要注意X-ClickHouse-Exception-Code字段，但有时我们需要理解错误编码对应的含义。通过下面语句可以查看所有可能的错误代码，基于这些代码，可以快速了解错误原因。SELECTconcat('\t',name,'=',toString(number))FR
前言本节内容我们介绍一下hadoop在手动模式下如何实现HDFS的高可用，HDFS的高可用功能是通过配置多个NameNodes(Active/Standby)实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器，并通过JournalNode实现主备节点的数据同步。正文集群规划HDFS高可用集群规划hadoop101hadoop02hadoop03NameNodeNameNodeNameNodeJournalNodeJournalNodeJournalNodeDataNodeDataNodeD
集群创建启动MiniDFSCluster可以用这个类创建一个单进程的DFS集群用来进行单元测试。一般是采用MiniDFSCluster$Builder去建造出一个MiniDFSCluster对象。builder可以指定很多参数获取cluster里的某个DataNode对象【HDFS】单测中MiniDFSCluster获取某个DataNode对象MiniRouterDFSCluster用来模拟一个有多台Router的HDFS联邦集群。写一个测试文件副本文件EC文件GenericTestUtils等待某个条件为true。【HDFS】GenericTestUtils#waitFor的使用
HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。如果一个文件文件小于128M，该文件会占用128M的空间吗？不是的，它只占用文件本身大小的空间，其它空间别的文件也可以用，所以这128M的含义是HDFS数据块的大小，和每个文件的大小没有关系。把下图的流程过一下 思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？HDFS的块设置太小，会增加寻址时间。例如，块的大小是1KB，文件大小是100KB，这时候要分100个块来存储文件，读取文件时要找到100个块的地址，
