Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。GFS是谷歌一篇论文上所阐述的一个分布式文件系统。两者均将数据分为一个分片（chunk/block/partition），以及对应会有多个副本，分别分布在不同的Node节点上，从而能够满足高可用以及稳定性的要求。但是对于一个Node以及其具体所
Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法。像nginx可以使用负载均衡分配流量，ribbon为客户端提供负载均衡，dubbo服务调用里的负载均衡等等，很多地方都使用到了负载均衡。使用负载均衡带来的好处很明显：当集群里的1台或者多台服务器down的时候，剩余的没有down的服务器可以保证服务的继续使用使用了更多的机器保证了机器的良性使用，不会由于
HDFS的IO流操作1 HDFS文件上传@Test
public void putFileToHDFS() throws URISyntaxException, IOException, InterruptedException {
//1.获取对象
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = File
最近发现我们的hadoop集群的客户端机器负载经常飙到几百，导致机器反应很慢， 客户反应无法提交job，或者job跑的很慢。针对这种情况通常有几个解决方案，一个是增加客户端机器数量，把他们做到一个pool里面，根据系统负载情况来自动切换不同的客户端机器，也叫负载均衡这个我们已经做到了；一个是找出负载高的根源，因为如此高的负载是很不寻常的表现，通常是因为系统参数不对或者应用程序有bug。现象用per
Hadoop入门(十一)——集群崩溃的处理方法（图文详解步骤2021）既然这章讲的是集群崩溃的处理方法，因此我们先把一个集群搞崩溃 接Hadoop入门(十)，上回已经把集群配置好了，并测试可运行。 我们接下来将其搞崩溃当然这次如果是重新打开虚拟机的话，需要重新启动集群 注意：这次就不需要初始化了系列文章传送门这个系列文章传送门:Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装（手动分区）图
下面我将尽可能的以通俗的语言讲解HDFS的负载均衡技术。 HDFS架构天生支持数据均衡策略，举个例子：如果某个DataNode节点上的空闲空间低于特定的临界值，按照负载均衡技术系统将会自动地将数据从这个DataNode移动到其他空闲的DataNode。 当对某个文件的请求突然增加，那么也可能启动一个计划创建该文件新的副本，并且同时重新平衡集群中的其他数据。当HDFS负载不均衡时，需要对HDFS进行
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2023-09-01 09:15:23
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datanode的介绍一个典型的HDFS系统包括一个NameNode和多个DataNode。DataNode是hdfs文件系统中真正存储数据的节点。每个DataNode周期性和唯一的NameNode通信，还时不时和hdfs客户端代码以及其他datanode通信。 datanode维护一个重要的表: 块=>字节流这些存储在本地磁盘，DataNode在启动时，还有启动后周期
Hadoop培训教程：HDFS负载均衡，HDFS的数据也许并不是非常均匀地分布在各个DataNode中。HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，一个常见的原因是在现有的集群上经常会增添新的DataNode。当新增一个数据块(一个文件的数据被保存在一系列的块中)时，NameNode在选择DataNode接收这个数据块之前，要考虑到很多因素。其中的一些因素如下：将数据块的一个副本
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2023-07-13 13:32:11
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关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语 前言使用HDFS的过程中，难免会出现数据不均衡的情况，直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人，有的服务器空闲的离谱；我在运维过程中也遇到很多这种情况，使用balancer工具做均衡也是总结了一些点，特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说，数据不均衡是个再正常不过的事情，
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2019-07-26 13:44:00
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分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态，如yarn的rm与nm之间，hdfs的nn与dn之间。DataNode会定期（dfs.heartbeat.interval配置项配置，默认是3秒）向namenode发送心跳，如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳，我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大，至到最后变为dead,name
文章目录DataNode详解Datanode工作机制设置节点掉线时限数据完整性新节点服役退役节点添加白名单(伪退役)添加黑名单(真退役)Datanode多目录配置Hadoop归档 DataNode详解Datanode工作机制箭头所指的第一个文件存放真实的文件块，第二个meta文件是存放一些时间戳，校验和之类的。1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的。
NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。从架构设计上看，元数据大致分成两个层次：Namespace管理层，负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系；块管理层，负责管理
hadoop默认的复本布局策略 在发起请求的客户端存放一个复本，如果这个客户端在集群以外，那就选择一个不是太忙，存储不是太满的节点来存放，第二个复本放在与第一个复本相同的机架但是不同节点上，第三个放在与第二个和第一个复本不同的机架上，原则是尽量避免在相同的机架上放太多的复本。HDFS数据块分布不均衡的原因 1、异构机器：磁盘容量不一样，可能存在部分datanode磁盘使用率高，而其他较低 2
分布式文件系统HDFS分布式文件系统HDFS介绍 Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是一个高可靠性、高容错性和高吞吐量的分布式文件系统。它被用于存储和管理大规模数据集，并能够提供高性能的数据读取和写入。架构HDFS由NameNode和DataNode两个部分组成。其中，NameNode是主节点，用于管理整个文件系统的命名空间和目录结
文章目录1、背景2、什么是平衡2.1 每个DataNode的利用率计算2.2 集群的利用率2.3 平衡3、hdfs balancer语法4、运行一个简单的balance案例4.1 设置平衡数据传输带宽4.2 执行banalce5、参考文档 1、背景当我们的hadoop集群运行了一段时间之后，各个DataNode上的数据分布并不一定是均匀分布的。比如说： 我们向现有集群中添加了一个新的DataNo
关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语前言使用HDFS的过程中，难免会出现数据不均衡的情况，直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人，有的服务器空闲的离谱；我在运维过程中也遇到很多这种情况，使用balancer工具做均衡也是总结了一些点，特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说，数据不均衡是个再正常不过的事情，就我
1 DataNode作用概述2 DataNode工作机制3 数据完整性3.1 读取过程的完整性保障3.2 DataNode的自省 1 DataNode作用概述DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。存储实际的数据块执行数据块的读/写操作2 DataNode工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
当我们的 hdfs 集群运行了一段时间之后，各个`DataNode`上的`数据分布`并`不一定`是`均匀分布`的。**比如说：** 我们向现有集群中添加了一个新的DataNode。
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精选
2023-03-30 12:29:22
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什么是HDFS？ HDFS（Hadoop Distributed File System），分布式文件存储系统。源自于Google的GFS论文，是GFS的克隆版。与其他分布式文件系统相比，它具有很高的容错能力，适合部署在廉价的机器上；另外它能提供高吞吐量的数据访问，适合海量数据的存储。HDFS特点 易于扩展 运行在普通廉价的机器上，提供容错机制&nbs
