import math >>> print int(20*math.log(3)) 21 >>> quit() 1.3 开启回收站配置 开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、 备份等作用。 1）回收站工作机制 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） —————————————————— input' to trash at: hdfs://hadoop102:9820/user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu /input 8）恢复回收站数据 [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu/input hadoop-3.1.3]$ ulimit -a max locked memory (kbytes, -l) 64 第 6 章 HDFS—故障排除 注意：采用三台服务器即可，恢复到 Yarn 开始的服务器快照。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ———————————————————————————————————————

记录的是粗颗粒度的特定数据转换（Transformation） 操作（filter, map, join etc.)行为。当这个 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以通过 Lineage 获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。这种粗颗粒的数据模型，限制了 Spark 的运用场合，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。 RDD 在 Lineage 依赖方面分为两种 Narrow Dependencies

数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百

到同一 Hadoop节点。 MapReduce V1是一个并行处理框架，并非用于高性能处理 大型ETL工作负载。默认情况下，可在映射之间重新划分或重新 并置数据，并减少处理阶段的时间。为加快恢复操作，可以先将 数据保存到运行映射操作的节点，再进行随机选择和发送以减 少操作。 MapReduce包含多种设施，可将较小的引用数据结构迁 移至各映射节点，以便执行某些验证和增强操作。因此，会将