Skip to main content

Ví dụ cấu hình Rack Awareness

Dưới đây là một ví dụ về cấu hình Rack Awareness trong hệ thống lưu trữ phân tán Apache Hadoop, sử dụng tệp cấu hình XML:

  1. Hadoop hdfs-site.xml:
php
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.replication.considerLoad</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rackawareness.determine.by.ip</name> <value>true</value> </property> <property> <name>net.topology.script.file.name</name> <value>/etc/hadoop/rack-topology.sh</value> </property> </configuration>
  1. Hadoop rack-topology.sh:
bash
#!/bin/bash # Script to determine the rack for a given IP address # Define rack mappings # Format: IP_ADDRESS RACK_NAME rack_mapping=( "192.168.1.10 rack1" "192.168.1.11 rack1" "192.168.1.12 rack2" "192.168.1.13 rack2" ) # Get IP address of the current machine ip_address=$(hostname -i) # Iterate through the rack mappings and find the matching rack for mapping in "${rack_mapping[@]}" do if [[ $mapping == $ip_address* ]]; then rack_name=${mapping#* } echo "$rack_name" exit 0 fi done # If no match found, assume default rack echo "default-rack"

Trong ví dụ trên, tệp cấu hình hdfs-site.xml chứa các thuộc tính cấu hình liên quan đến Rack Awareness trong Hadoop HDFS. Đặc biệt, thuộc tính dfs.replication xác định số lượng bản sao dữ liệu được sao chép trên các rack khác nhau, và net.topology.script.file.name chỉ định đường dẫn tới tệp script rack-topology.sh để xác định rack cho mỗi địa chỉ IP.

Tệp script rack-topology.sh là một ví dụ đơn giản về cách xác định rack dựa trên địa chỉ IP của máy chủ. Trong ví dụ này, các địa chỉ IP được ánh xạ tới các rack tương ứng trong mảng rack_mapping. Nếu không có ánh xạ nào phù hợp, rack mặc định được đặt là "default-rack".

Cấu hình Rack Awareness trong Hadoop HDFS cho phép hệ thống xác định vị trí và cấu trúc rack, từ đó quyết định vị trí lưu trữ và sao chép dữ liệu trên các rack khác nhau để đảm bảo tính chịu lỗi và khả năng sẵn có của hệ thống lưu trữ phân tán.

Comments

Popular posts from this blog

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark SPARK STREAMING What is Streaming ? Try to imagine this; in every single second , nearly 9,000 tweets are sent , 1000 photos are uploaded on instagram, over 2,000,000 emails are sent and again nearly 80,000 searches are performed according to Internet Live Stats. So many data is generated without stopping from many sources and sent to another sources simultaneously in small packages. Many applications also generate consistently-updated data like sensors used in robotics, vehicles and many other industrial and electronical devices stream data for monitoring the progress and the performance. That’s why great numbers of generated data in every second have to be processed and analyzed rapidly in real time which means “ Streaming ”. DStreams Spark DStream (Discretized Stream) is the basic concept of Spark Streaming. DStream is a continuous stream of data.The data stream receives input from different kind of sources like Kafka, Kinesis...

6 Rules of Thumb for MongoDB Schema Design

“I have lots of experience with SQL and normalized databases, but I’m just a beginner with MongoDB. How do I model a one-to-N relationship?” This is one of the more common questions I get from users attending MongoDB office hours. I don’t have a short answer to this question, because there isn’t just one way, there’s a whole rainbow’s worth of ways. MongoDB has a rich and nuanced vocabulary for expressing what, in SQL, gets flattened into the term “One-to-N.” Let me take you on a tour of your choices in modeling One-to-N relationships. There’s so much to talk about here, In this post, I’ll talk about the three basic ways to model One-to-N relationships. I’ll also cover more sophisticated schema designs, including denormalization and two-way referencing. And I’ll review the entire rainbow of choices, and give you some suggestions for choosing among the thousands (really, thousands) of choices that you may consider when modeling a single One-to-N relationship. Jump the end of the post ...

Khác nhau giữa các chế độ triển khai giữa Local, Standalone và YARN trong Spark

Trong Apache Spark, có ba chế độ triển khai chính: Local, Standalone và YARN. Dưới đây là sự khác biệt giữa chúng: Chế độ triển khai Local: Chế độ triển khai Local là chế độ đơn giản nhất và được sử dụng cho môi trường phát triển và kiểm thử. Khi chạy trong chế độ Local, Spark sẽ chạy trên một máy tính duy nhất bằng cách sử dụng tất cả các luồng CPU có sẵn trên máy đó. Đây là chế độ phù hợp cho các tác vụ nhỏ và không yêu cầu phân tán dữ liệu. Chế độ triển khai Standalone: Chế độ triển khai Standalone cho phép bạn triển khai một cụm Spark độc lập bao gồm nhiều máy tính. Trong chế độ này, một máy tính được chọn làm "Spark Master" và các máy tính khác được kết nối với Spark Master như là "Spark Workers". Spark Master quản lý việc phân phối công việc và quản lý tài nguyên giữa các Spark Workers. Chế độ Standalone phù hợp cho triển khai Spark trên các cụm máy tính riêng lẻ mà không có hệ thống quản lý cụm chuyên dụng. Chế độ triển khai YARN: YARN (Yet Another Resource N...