Davies Liu

@bitboxclub 失败 的文件已经有 日志的，默认是标准错误，你重定向一下就行了。

2013/10/30 Alex.F [email protected] > 代码里面好像默认直接写死了用16个bucket，bucket的分布是根据key的hash来确定，有办法手动指定bucket分布不？ > > beanseye 里面硬编码了 16 个 bucket, 是指以数据的 1/16 > 为单位进行分配，如果N=2，就最多允许有32个节点，每个节点有1/16的数据。 > > 如果现在有4台beansdb，N=2, > W=3。然后其中一台机器挂掉了（这台机器数据全部丢失），如何能恢复这台机器？我知道应该是可以通过其他的机器恢复数据，不知道有没有现成的方法，还是直接把其他所有的数据都同步一份过来？ > > beanseye 默认会自动发现各个节点的数据分布来实现路由，不需要手动分配。 当需要手动对数据分配进行管理时，只需要用rsync 来拷贝若干个子目录（1/16的数据）到新的节点， 具体的做法可以是这样（迁移 A 节点上的...

没有，仍然是需要的。 On Oct 31, 2013 1:28 AM, "Alex.F" [email protected] wrote: > 如果使用 beanseye ，就不需要定期使用 sync.py 对数据进行同步了，beanseye 自动做了这个步骤？ > > — > Reply to this email directly or view it on...

最好设定定时任务，每分钟运行。如果数据没有差异，它会很快退出。

2013/10/31 Alex.F [email protected] > 数据在存储的时候，会根据key算出存储到哪个bucket，然后查询该bucket存储的服务器（beanseye里面好像是默认每个bucket会存储到每台beansdb服务器上面），然后根据负载什么的算出实际需要存储的N个服务器，并写入。 > > 当N小于服务器数目的时候，实际上只有N台服务器会写入同一份数据，其他服务器是没有这些数据。也就是有4个服务器，N＝2情况下，1 2写入A数据，1 3 > 写入B数据， 1 4写入C数据， 2 3写入 D数据， 2 4 写入 E数据， 3 4写入 F数据，那sync.py 该怎么运行？ > > 目前 sync.py 里面没有实现自动发现数据分布的逻辑，需要手动把实际数据分布写入到...

How to reproduce this issue? How many files in this volume?

Fixed by https://github.com/juicedata/juicefs/pull/2630 ?

This log tells that JuiceFS does NOT implement POLL yet, it's OK, maybe we can hide this one.

Can you add `-q` to ignore these warning?

Could you send a proposal or draft design on how to implement dedup and what's the API needed?