HDFS集群随着使用时间的增长，难免会出现一些“性能退化”的节点，主要表现为磁盘读写变慢、网络传输变慢，我们统称这些节点为慢节点。当集群扩大到一定规模，比如上千个节点的集群，慢节点通常是不容易被发现的。大多数时候，慢节点都藏匿于众多健康节点中，只有在客户端频繁访问这些有问题的节点，发现读写变慢了，才会被感知到。因此，要想维护HDFS集群读写性能稳定，慢节点问题一直是一个绕不开的话题。在Hadoop
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2023-09-01 10:25:52
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本案例软件包：链接：https://pan.baidu.com/s/1zABhjj2umontXe2CYBW_DQ 提取码：1123（若链接失效在下面评论，我会及时更新）目录（1）点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器（2）网络参数配置 （1）点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器如果你的虚拟网络编辑器和我的页面展示不一样点击网络编辑器页面右下角的更改设置（用管理员特权修改网
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2024-03-11 06:48:14
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# CDH 后台查询 Hadoop 节点属性
## 引言
Hadoop 是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 是一个基于 Hadoop 的大数据解决方案，提供了一套集成的工具和服务，用于简化 Hadoop 环境的部署和管理。在 CDH 后台，我们可以通过一些命令和 API 来查询 H
原创
2023-12-20 07:01:03
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管理文件系统的命名空间，他维护着文件系统树及整棵树上所有的文件和目录，这些信息以两个文件形式永久的保存在本地磁盘上，命名空间镜像文件(fsimage)和(Editlogs)
fsimage：namenode启动时，对整个文件系统的快照
editlogs：namenode启动以后，对文件系统的改动序列
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2023-07-31 16:27:26
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Haoop的HA基本介绍Hadoop High Availability，HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，分为活动节点（Active）及备用节点（Standby）。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到
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2023-11-24 00:24:21
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在HDFS集群的运维过程中，肯定会遇到DataNode的新增和删除，即上线与下线。这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程。背景在我们的微职位视频课程中，我们已经安装了3个节点的HDFS集群，master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色，slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色。我们现在来给这个HDFS集群新增一个Dat
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2023-07-12 13:25:21
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一、HDFS简介 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
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2023-11-18 23:18:41
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本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
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2023-09-06 20:54:25
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一、hadoop介绍1.The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is d
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2023-08-18 20:53:15
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Hadoop简介（记）是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集
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2023-10-01 18:39:28
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一、HDFS简介hadoop 官网下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/可下载包使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Mast
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2023-07-30 14:14:22
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Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
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2023-07-24 10:32:44
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1.Namenode 目录的管理者，每一个集群都有一个，记录实时的数据变化，如果没有namenode，HDFS就无法工作，系统中的文件将会全部丢失，就无法将位于不同datanode上的文件快（blocks）重建文件。因此它的容错机制很有必要。它主要负责：接收用户的请求；维护文件系统的目录结构；管理文件与Block之间的练习；2.Datanode是文件系统的工作节点
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2023-07-06 18:34:39
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数据块存储数据节点的磁盘目录文件结构 在第一次启动HDFS集群前，需要通过如下命令对名字节点进行格式化，让名字节点建立对应的文件结构：bin/hadoop namenode–format 数据节点可以管理多个数据目录，被管理的目录通过配置项${dfs.data.dir}指定，如果该配置项的值为“/data/datanode,/data2/datanode”，则数据节点会管理这两个目录，并把它们作为
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2023-10-03 11:50:25
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hadoop安装部署一.hadoop简介二.安装hadoop三.部署伪分布式hadoop四.部署分布式hadoop五. 部署分布式资源管理框架yarn 一.hadoop简介HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构
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2023-09-06 09:54:43
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目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
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2023-09-01 08:32:09
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数据节点 DataNode 在 HDFS 文件系统中处于从属的地位, 但是其结构却比处于主导地位的查名节点 NameNode 更复杂。这是因为:虽然 NameNode 起着目录的作用,但是文件的内容却是存储在 DataNode 上的,读写文件时一旦知道了哪一个块在什么节点上,或者指定存放在什么节点上,下面就不需要 NameNode 的介入了。而块的存取,却是颇为复杂的操作。再说 NameNode
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2023-08-18 19:17:05
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使用start-dfs.sh启动hdfs进程的详细过程
涉及的脚本有:
bin下:
hadoop-config.sh
start-dfs.sh
hadoop-daemons.sh
slaves.sh
hadoop-daemon.sh
hadoop conf下:
hadoop-env.sh
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2023-12-29 23:51:56
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>_<首先，我们需要从整体上了解什么是分布式文件系统 >_<。 分布式文件系统把文件存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。 计算机集群听着高大上，其实是由普通廉价硬件组成，硬件开销是极低的！ 好了，我们已经知道分布式文件系统是由计算机集群上的多个节点组成的——这些节点分为两类：名称节点（NameNode），也称为主节点（Ma
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2023-07-12 12:08:18
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目录一、HDFS简介二、HDFS工作原理为什么要用hadoop？一、HDFS简介一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。HDFS是一个主/从（Mater/Sla
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2023-07-07 19:49:05
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