第二部分：HDFS第三部分：MapReduce第四部分：项目案例实战《Hadoop》Hadoop常用命令命令说明jps查看进程service iptables stop关闭防火墙start-all.sh启动Hadoop服务1、Hadoop介绍Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的
一、基础1、HDFS优缺点（1）优点高容错性：
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。适合处理大数据
数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。（2）缺点可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。无法高效
作为Hadoop的分布式文件系统的HDFS，是Hadoop框架学习当中的重点内容，HDFS的设计初衷，是致力于存储超大文件，能够通过构建在普通PC设备上的集群环境，以较低成本完成大规模数据存储任务。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS数据读写机制。HDFS在数据存储上，具备高可靠性，提供容错机制，为整个Hadoop框架的数据处理提供了更稳固的底层支持。这其中，HDFS数据读写机制是发挥着
1.HDFS高可用对于HDFS ，NN存储元数据在内存中，并负责管理文件系统的命名空间和客户端对HDFS的读写请求。但是，如果只存在一个NN，一旦发生“单点故障”，会使整个系统失效。虽然有个SNN，但是它并不是NN的热备份因为SNN无法提供“热备份”功能，在NN故障时，无法立即切换到SNN对外提供服务，即HDFS处于停服状态。HDFS2.x采用了HA（High Availability高可用）架构
1.HDFS概述 ===============================================================================================================2-HDFS的namenode和datanode =====================
概述本文介绍的是Elasticsearch-5.2.0基于hdfs在不用的集群上快速恢复数据。环境hadoop集群环境，传送门（）一、ES整合HDFS集群1、安装repository-hdfsElasticsearch-5.2.0安装repository-hdfs,快速在不同集群之间恢复数据2、下载ES对应的插件版本https://artifacts.elastic.co/downloads/el
根据HA架构图，规划HA的分布式集群服务器HA集群规划配置参考图根据官方文档配置HA部分说明Architecture在典型的ha集群中，两台独立的机器被配置为namenode。在任何时间点，一个namenodes处于活动状态，另一个处于备用状态。活动NameNode负责集群中的所有客户端操作，而备用服务器只是充当从服务器，保持足够的状态，以便在必要时提供快速故障转移。备用节点与活动节点保持状态同步
概述：hdfs是用来做分布式存储的系统。结构： hdfs使用的也是主从结构，主节点叫NameNode，从节点叫DataNode。存储格式： hdfs会对存储的数据进行切块（block），以block的形式进行存储。备份： hdfs会对存入其中的block进行备份（副本），HDFS中默认的副本策略是3，即需要复制2次，加上原来的副本构成3个副本 。HDFS提供了一套类似于Linux的文件系统，即仿照
在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种： 1. fs //本地挂载的盘
2. url //网络协议存储支持http,https,ftp
3. repository-s3 //亚马逊
4. repository-hdfs //HDFS
5. repository-azure //微软
6. repository-gcs //
1、基于snapshot的数据恢复 正经备份，一般来说，是在一个shell脚本里，你用crontab做一个定时，比如每天凌晨1点，就将所有的数据做一次增量备份，当然，如果你的数据量较大，每小时做一次也ok。shell脚本里，就用curl命令，自动发送一个snapshot全量数据的请求。那么这样的话，就会自动不断的去做增量备份。 20170721，做了一次snapsh
HDFS现况这些年来，各种框架，各种计算，各种应用情景不断的推陈出新，让人眼花缭乱，但大数据存储依然是HDFS。为什么 HDFS 的地位如此稳固呢？在整个大数据体系里面，最宝贵、最难以代替的资产就是数据，大数据所有的一切都要围绕数据展开。HDFS 作为最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新的算法、框架要想得到人们的广泛使用，必须支持 HDFS 才能获取已经存储在里面的数据。所以大数据技
我们知道hdfs是hadoop体系上的文件系统，负责具体的数据文件存储，且如果一旦hdfs文件被误删除后，尤其是重要数据，对公司来说影响非常大。所以需要提前做一些安全预防措施，例如使用Hdfs Trash机制，或者重要目录应用Hdfs SnapShot功能，然后针对于删除的文件或者目录可以通过trash或者SnapShot机制来进行恢复，如果数据确实已经删除了（例如直接通过hadoop api进行
Hadoop 是一个分布式系统基础架构，是一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)，对于那些有着超大数据集(large data set)的应用程序的企业一般都会用到Hadoop文件系统。今天就和大家分享一下Hadoop文件系统如何通过【ucache灾备云】平台来实现自动化定时、实时备份和恢复的操作方法。一、功能简介Hadoop数据备份1
前言在Hadoop内部，详细实现了很多类的文件系统，当然最最被我们用到的就是他的分布式文件系统HDFS了。可是本篇文章不会讲HDFS的主从架构等东西，由于这些东西网上和资料书中都讲得非常多了。所以，我决定以我个人的学习所得。来讲讲HDFS内部的一些有意思的东西，也作为一个起始点。为兴许继续深入当中模块的学习做基础。HDFS两大主流关系模块与NameNode相关，文件系统元数据操作相关。包含文件文件
1、
hdfs的副本的配置修改
hdfs-site.xml文件
<!-- 注释配置数据块的冗余度，默认是3 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
文章目录课程大纲（HDFS详解）学习目标：HDFS基本概念篇1.1HDFS前言1.2HDFS的概念和特性HDFS基本操作篇2.1HDFS的shell(命令行客户端)操作2.1.1 HDFS命令行客户端使用2.2 命令行客户端支持的命令参数2.3 常用命令参数介绍HDFS原理篇hdfs的工作机制3.1 概述3.2 HDFS写数据流程3.2.1 概述3.2.2 详细步骤图3.2.3 详细步骤解析3.
1. 前言HDFS包含两种角色：数据节点(datanode)和名字节点(namenode)，名字节点只有一个，数据节点最多支持2000个。HDFS可以确保在硬件失效情况下数据存储的可靠性。常见的三种失败：名字节点失效, 数据节点失效和网络分割(network partitions)。HDFS将每个文件存储成block序列，除了最后一个block，所有的block都是同样的大小。文件的所有
Hbase优化（二）Hadoop的通用性优化1) NameNode元数据备份使用SSD固态驱动器（Solid State Disk或Solid State Drive，简称SSD），俗称固态硬盘。2) 定时备份NameNode上的元数据每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。3) 为NameNode指定多个元数据目录使用dfs.nam
hdfs 组件介绍：nameNode： 集群的老大，主节点，存放元数据(Metedata)信息 处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间； 记录每一数据块在各个DataNode上的位置和副本信息 nameNode使用事物日志(EditsLog)记录HDFS元数据的变化信息，使用映像文件(FsImageLOg)来存储系统的命名空间，包括:文件映射、文件属性等； 通说检查点(Chec
一、HDFS简述： 1、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。 2、本身是用来存储数据的，当存储较大文件的时候会对文件进行切换。二、HDFS的体系结构 1、NameNode：管理整个文件的元数据。 2、DataNode：负责管理用户的文件数据块。 3、Secondary NameNode用来监控hdfs状态的辅助
