操作场景
默认情况下,HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。在实际业务中,可能存在以下场景:
对系统的影响
配置HDFS数据存储策略需要重启服务,服务重启时无法访问。
前提条件
配置DataNode使用分级存储
HDFS的异构分级存储框架提供了RAM_DISK、DISK、ARCHIVE、SSD四种存储类型的存储设备,以对应DataNode上可能存在的不同的存储介质。
通过对四种存储类型进行合理组合,即可形成适用于不同场景的存储策略。目前HDFS支持的存储策略如下表所示:
| 策略ID | 名称 | Block放置位置(副本数) | 备选存储策略 | 副本的备选存储策略 |
|---|---|---|---|---|
| 15 | LAZY_PERSIST | RAM_DISK: 1, DISK: n-1 | DISK | DISK |
| 12 | All_SSD | SSD: n | DISK | DISK |
| 10 | ONE_SSD | SSD: 1, DISK: n-1 | SSD, DISK | SSD, DISK |
| 7 | HOT (default) | DISK: n | < none> | ARCHIVE |
| 5 | WARM | DISK: 1, ARCHIVE: n-1 | ARCHIVE, DISK | ARCHIVE, DISK |
| 2 | COLD | ARCHIVE: n | < none> | < none> |
以策略“15-LAZY_PERSIST”为例,如果Block副本数为3,配置了该策略的文件第1个Block副本将写入RAM_DISK,其余副本写入DISK。作为后备方案,如果第一个Block副本写入RAM_DISK类型存储介质失败,则尝试写入“备选存储策略”指定的存储类型;如果是第一个副本之外的其它副本写入失败,则尝试写入“副本的备选存储策略”指定的存储类型。
“[RAM_DISK]/home/hadoop/dfs/ram,[SSD]/home/hadoop/dfs/ssd,/home/hadoop/dfs/hd,[ARCHIVE]/home/hadoop/dfs/archive”
hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /test -policy LAZY_PERSIST
配置DataNode使用机架组存储
在实际业务中,关键数据根据实际业务需要保存在具有高度可靠性的节点中,此时DataNode组成了异构集群。通过修改DataNode的存储策略,系统可以将数据强制保存在指定的机架组中。
机架组表示多个机架的集合。配置此存储策略后关键数据将强制优先在此机架组的所有DataNode节点上保存副本数据。
使用约束
操作步骤
界面提示“操作成功。”,单击“完成”,HDFS成功启动。
数据存储策略使用建议
如果以上3条控制都启动,HDFS的处理顺序是首先根据NodeLabel选择节点范围,再根据副本放置策略筛选节点,最后是在选择的节点范围内使用分级存储功能选择对应的节点和磁盘进行处理。
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我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本,可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中?您能否举例说明如何做到这一点?提前谢谢你。 最佳答案 首先,您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后,在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
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