Hadoop版本:2.9.2
通常大型 Hadoop 集群是以机架的形式来组织的,同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想,NameNode 设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。
HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络状况情况,Hadoop 允许集群的管理员通过配置 net.topology.script.file.name 参数来确定节点所处的机架,配置文件提供了 ip 到 rackid 的翻译。NameNode 通过这个配置知道集群中各个 DataNode 机器的 rackid。如果 net.topology.script.file.name 没有设定,则每个 ip 都会被翻译成 /default-rack。机器感知如下图所示:

图中的 D 和 R 是交换机,H 是 DataNode,则 H1 的 rackid = /D1/R1/H1,有了 rackid 信息(这些 rackid 信息可以通过 net.topology.script.file.name 配置)就可以计算出任意两台 DataNode 之间的距离。
说明:
默认情况下,hadoop 的机架感知是没有被启用的。所以,在通常情况下,hadoop 集群的 HDFS 在选机器的时候,是随机选择的。
也就是说,如果实际节点不完全在相同的机架,但是又没有配置机架感知很有可能在写数据时:
hadoop 将第一块数据 block1 写到了 rack1 上,然后随机的选择下将 block2 写入到了 rack2 下,此时两个 rack 之间产生了数据传输的流量,再接下来,在随机的情况下,又将 block3 重新又写回了 rack1,此时,两个 rack 之间又产生了一次数据流量。在 job 处理的数据量非常的大,或者往 hadoop 推送的数据量非常大的时候,这种情况会造成 rack 之间的网络流量成倍的上升,成为性能的瓶颈,进而影响作业的性能以至于整个集群的服务。
不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内,而不是跨机架;
为了提高容错能力,DataNode 会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。
执行hdfs dfsadmin -printTopology打印当前机架信息,可以看到默认所有节点都是一个机架 default-rack,此时没有配置机架感知。
hdfs dfsadmin -printTopology

新建机架配置文件topology.data
vim $HADOOP_HOME/topology.data
由于官方配置文件没有确切的说明到底是主机名还是 ip 地址会被传入到脚本,所以在脚本中最好兼容主机名和 ip 地址。
192.168.166.121 hadoop1 /switch1/rack1
192.168.166.122 hadoop2 /switch1/rack1
192.168.166.123 hadoop3 /switch1/rack2
在Hadoop的安装目录下新建脚本topology.sh
vim $HADOOP_HOME/topology.sh
编写脚本内容
#!/bin/bash
# 此处是你的机架配置文件topology.sh所在目录
HADOOP_CONF=/opt/servers/hadoop
while [ $# -gt 0 ] ;
do
#脚本第一个参数节点ip或者主机名称赋值给nodeArg
nodeArg=$1
#以只读的方式打开机架配置文件
exec<${HADOOP_CONF}/topology.data
#声明返回值临时变量
result=""
#开始逐行读取
while read line
do
#赋值行内容给ar,通过这种 变量=( 值 )的方式赋值,下面可以通过数组的方式取出每个词
ar=( $line )
#判断输入的主机名或者ip是否和该行匹配
if [ "${ar[0]}" = "$nodeArg" ]||[ "${ar[1]}" = "$nodeArg" ]
then
#将机架信息赋值给result
result="${ar[2]}"
fi
done
shift
#-z判断字符串长度是否为0,不为0输出实际机架,为0返回默认机架信息
if [ -z "$result" ]
then
echo -n "/default-rack"
else
echo -n "$result"
fi
done
脚本必须添加可执行权限
chmod 777 topology.sh
修改 core-site.xml 文件。
<!-- 配置机架感知配置脚本 -->
<property>
<name>net.topology.script.file.name</name>
<!-- 注意这里是你脚本的实际位置 -->
<value>/opt/servers/hadoop/topology.sh</value>
</property>
rsync-script etc/hadoop/core-site.xml
rsync-script topology.*
重启集群,执行 hdfs dfsadmin -printTopology 打印机架信息,可以看到集群已经按照配置感应到节点机架位置。
hdfs dfsadmin -printTopology

测试上传文件,因为只搭建了三个节点,因此设置副本数为2,查看两个副本是否存在不同的机架rack1和rack2上的节点。
在 hadoop2.8 版本之前的版本上述的结论可能不同,主要跟 Hadoop 的副本策略有关,详细的副本策略请看 https://weixiaodyanlei.xyz/archives/hdfs-fu-ben-ji-zhi
hdfs dfs -D dfs.replication=2 -put LICENSE.txt /
可以通过如下命令查看 HDFS 中的文件所在机架
hdfs fsck /LICENSE.txt -blocks -files -locations -racks

参考博客:https://blog.csdn.net/qq_31454379/article/details/105497503
文章目录1.自动驾驶实战:基于Paddle3D的点云障碍物检测1.1环境信息1.2准备点云数据1.3安装Paddle3D1.4模型训练1.5模型评估1.6模型导出1.7模型部署效果附录show_lidar_pred_on_image.py1.自动驾驶实战:基于Paddle3D的点云障碍物检测项目地址——自动驾驶实战:基于Paddle3D的点云障碍物检测课程地址——自动驾驶感知系统揭秘1.1环境信息硬件信息CPU:2核AI加速卡:v100总显存:16GB总内存:16GB总硬盘:100GB环境配置Python:3.7.4框架信息框架版本:PaddlePaddle2.4.0(项目默认框架版本为2.3
我正在尝试使用Sinatra、Ruby、rack、haml、pony和SendGrid构建一个应用程序,并使用git和RVM部署在Heroku上。该应用程序是一个博客变体,应该发送一封电子邮件,其中包含在表单上提交的评论。在我的本地服务器上,当表单提交时出现以下错误:LoadErrorat/cannotloadsuchfile--ponyfile:tools.rblocation:requireline:314BACKTRACE(expand)/Users/Kevin/prog/ruby/Sinatra/Noobs/noobs.rbinblockinrequire'pony'在Hero
我正在使用Rails5,我正在尝试改进对我的API的无效JSON请求的错误处理。我尝试通过救援在Controller中解析来处理无效格式的JSON,但意识到如果用户将ContentType添加到他们的请求header,Rails中间件会在我的JSON请求到达Controller之前解析它。我遵循了以下指南:https://robots.thoughtbot.com/catching-json-parse-errors-with-custom-middleware但是,在启动服务器时出现以下错误:.rbenv/versions/2.3.1/lib/ruby/gems/2.3.0/gems
这是我的设置,基于此建议:HowtogetCucumber/Capybara/Mechanizetoworkagainstexternalnon-railssite在我将参数添加到URL之前它一直有效。对解决这个问题有什么建议吗?require'rspec'require'capybara/rspec'require'capybara/dsl'@test_url="test"RSpec.configuredo|config|config.includeCapybara::DSLendCapybara.configuredo|config|config.run_server=falsec
我正在使用https://github.com/kickstarter/rack-attack/#throttles限制对某些网址的请求。机架攻击文档展示了如何通过请求IP或请求参数进行限制,但我想做的是限制每个用户的请求。因此,无论IP是什么,用户都应该能够在特定时间范围内发出不超过n个请求。我们使用devise进行身份验证,我想不出一种简单的方法来根据请求唯一标识用户。我应该在session/cookie中存储用户ID吗?也许是一个uniq哈希?您对实现这一目标的最佳方式有何看法? 最佳答案 想通了。Devise已将用户ID存储
对于最新版本的RubyonRails(问这个问题时是4),实现修改请求/响应(例如身份验证机制)的代码的首选方法是什么。我看到许多网站和教程提倡Rackmiddleware虽然似乎可以通过ActionControllerfiltermethods实现相同的功能.除了讨论首选方法外,是否可以提供每种方法的优缺点比较?在我最初的调查中,ActionController过滤器方法似乎更紧密地集成到RoR应用程序中,这样您就可以绕过在某些Controller端点上运行某些过滤器,而中间件似乎无法拥有该级别的控制。这样的细节会很棒。谢谢! 最佳答案
运行测试文件时出现以下错误。$rubytest/test_gothonweb.rb/Users/sony/.rvm/rubies/ruby-1.9.3-p194/lib/ruby/site_ruby/1.9.1/rubygems/custom_require.rb:36:in`require':cannotloadsuchfile--rack/test(LoadError)from/Users/sony/.rvm/rubies/ruby-1.9.3-p194/lib/ruby/site_ruby/1.9.1/rubygems/custom_require.rb:36:in`requir
我有一个关于在Sinatra上使用机架安装的问题。我有两个经典风格的Sinatra应用程序。让我们调用app.rb中定义的一个App和api.rb中定义的另一个API。我希望api.rb处理所有以“/api”开头的路由,而app.rb处理所有其他请求,包括根(“/”)。我如何使用机架安装方式进行设置?或者有比这更好的解决方案吗? 最佳答案 我认为您会更喜欢Rack::URLMap-它可能看起来像这样:runRack::URLMap.new("/"=>App.new,"/api"=>Api.new)这应该放在您的config.ru文件
文章目录实验二:HDFS+MapReduce数据处理与存储实验1.实验目的2.实验环境3.实验内容3.1HDFS部分3.1.1上传文件3.1.2下载文件3.1.3显示文件信息3.1.4显示目录信息3.1.5删除文件3.1.6移动文件3.2MapReduce部分3.2.0Mapreduce原理3.2.1合并和去重3.2.1.1编写Merge.java代码3.2.1.2编译执行3.2.2文件的排序3.2.2.1编写Sort.java代码3.2.2.2编译执行4.踩坑记录5.心得体会6.源码附录6.1Merge.java完整代码6.2Sort.java完整代码实验二:HDFS+MapReduce数据
长话短说我需要ACE编辑器中JavaScript的智能自动完成/智能感知。解释我正在使用ACE编辑器为JavaScript创建在线IDE。是否有任何库或开源项目允许JavaScript的智能自动完成。JavaScript是一种动态语言,intellisense集成对于此类语言来说是微不足道的(TypeScript确实支持这一点)。ACE编辑器仅支持使用enableBasicAutocompletion的基本自动完成功能(如SublimeText)。我需要智能自动补全,一个实时解析后端javascript并提供建议的引擎。如能提供有关此问题的任何帮助,我们将不胜感激。谢谢。