目前阅读HDFS源代码到NameNode部分，由于相较DataNode较为复杂，单纯阅读思路不容易整理清楚，因此写博客整理一下，有问题欢迎各位看官批评指正。文中的类图及部分文字表述来源于互联网相关资源，若有侵权，烦请告知本人，本人立即删除。文章主体内容为本人原创，转载请注明出处： 注：Hadoop版本为1.0.0参考资料主要为：《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和
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2024-09-28 23:22:36
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副本放置策略 也叫做副本选择策略,这源于此策略的名称( BlockPlacementPolicy).所以这个策略类重在block placement.这切实关系到 HDFS 的可依赖性与表现，并且经过优化的副本放置策略也使得 HDFS 相比其他分布式文件系统具有优势。 先来看下这个策略类的功能说明:This interface is used for choosing the desired nu
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2023-08-18 21:25:12
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HDFS作为Hadoop中的一个分布式文件系统，而且是专门为它的MapReduce设计，所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外，还必须为MapReduce提供高效的读写性能，那么HDFS是如何做到这些的呢？首先，HDFS将每一个文件的数据进行分块存储，同时每一个数据块又保存有多个副本，这些数据块副本分布在
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2023-07-12 03:26:31
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【转】为什么HDFS的副本数通常选择3? HDFS的存放策略是一个副本存放在本地机架节点上，另一个副本存放在同一机架的另一个节点上，第三个副本存放在在不同机架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，提高了写操作的效率。机架错误的概率远比节点错误的概率小，所以这种策略不会对数据的可靠性和可用性造成影响。与此同时，因为数据只存在两个机架上，这种策略减少了读数据时需要的网络传输带宽。hdfs架构（
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2024-02-23 11:21:52
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请描述hadoop副本冗余存储策略
在当今以数据驱动的时代，Hadoop作为一个分布式存储和计算框架，已经广泛应用于各种大数据场景中。Hadoop的副本冗余存储策略是其保障数据可靠性和可用性的关键机制。本篇将从多个方面深入探讨这一策略，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和案例分析。通过合理的应用和配置，可以确保Hadoop环境的高可用性和数据安全。
## 备份策略
首先，
在现代大数据处理领域，Hadoop 的副本冗余存储策略显得尤为重要。副本策略不仅提升了数据持久性和可用性，还在一定程度上优化了数据读取性能。为您详细描述这一策略的各个方面，我将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成等方面进行深入解析。
### 备份策略
在设计Hadoop的副本冗余策略时，我们可以基于思维导图理解整个存储架构。Hadoop采用了“副本”机制，每份数据在存储时会生成多个副本，
hadoop2.0采用副本冗余(一般是3副本)策略而hadoop3.0引入了纠删码技术，现在就来分析两者的差别。 hadoop1.0和hadoop2.0采用的是副本冗余策略存储文件，其中写(上传)流程如下： 1、客户端client调用create函数创建文件；2、DistributedFileSystem用RPC调用元数据节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件；3、元数据节点首先确定文件是否
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2023-09-01 08:29:48
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Hadoop冗余机制实验验证1 目的Hadoop视硬件错误为常态，并通过块的冗余存储机制保证数据的高可靠性。在大多数情况下，副本系数是3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架的节点上，一个副本放在同一机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上。我们将通过实验验证Hadoop的数据高可靠性。2 概述实验通过对1GB的数据进行排序，分别设置副本系数为1和3来进行对比验证，在运行排序过
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2023-07-14 20:14:00
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浅谈hadoop（四）——hadoop简介
Replica Placement: The First Baby Steps
副本存储对于hadoop的可用性和性能很重要。正是这种最优化的副本存储方式把hadoop和其他的分布式框架区分开来。副本存储需要丰富的经验和调整。机架-感知副本存储策略的目的是为了提高可靠性和可用性，同
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2023-07-21 14:49:02
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1.副本放置策略
第一副本：放置在上传文件的DataNode上;如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太慢、CPU不太忙的节点上;
第二副本：放置在于第一个副本不同的机架的节点上;
第三副本：与第二个副本相同机架的不同节点上;
如果还有更多的副本：随机放在节点中;HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可
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2023-09-06 10:54:56
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基于hadoop HDFS的存储系统（web 网盘）1. HDFS的优势1.1 源码注释说很透彻：1.2 对外作为一个整体 和 容错性 的原理1.3 传统存储平台开发的弊端2. 代码实现2.1 上传功能2.2 下载功能结语 1. HDFS的优势1.1 源码注释说很透彻：Hadoop DFS is a multi-machine system that appears as a single di
# Hadoop副本冗余存储策略机架感知实现指南
在分布式数据存储系统中，Hadoop的副本冗余存储策略非常重要。机架感知策略能够有效提高数据的访问速度，同时也能增强数据的冗余性。本文将详细介绍如何在Hadoop中实现副本冗余存储的机架感知，帮助您理解整个流程。
## 流程概述
实现Hadoop的副本冗余存储策略机架感知的一般流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
云+AI的智能时代已经到来，计算存储融合的大数据架构由于存在计算存储不能灵活扩展、不同大数据集群间资源利用率不均且数据无法共享、三副本存储利用率低且无法和AI应用高效联动等问题，已经无法满足云+AI时代的数据分析需求，计算跟存储分离已成为大势所趋。 OceanStor分布式存储存算分离方案在这种背景下，华为OceanStor分布式存储及大数据存算分离方案应运而生。华为大数据存算分离方案中，以Oc
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2024-03-21 14:41:57
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1 数据分块存储+副本的策略数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键，原因如下：文件分块存储之后按照数据块来读，提高了文件随机读的效率和并发读的效率；保存数据块若干副本到不同的机器节点实现可靠性的同时也提高了同一数据块的并发读效率；数据分块是非常切合MapReduce中任务切分的思想2 副本存放策略通常情况下，当复制因子为3时，HDFS的放置策略如下：如果writer在datano
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2023-09-25 12:09:36
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HADOOP学习笔记——HDFS什么是hdfshdfs的优点hdfs的缺点hdfs的组成框架hdfs的特性hdfs的读流程hdfs的写流程网络拓扑-节点距离机架感知（副本节点的选择）namenode和secondarynamenode的工作机制DataNode的工作机制hdfs的容错机制 什么是hdfs首先我们要知道hdfs是分布式文件系统，它是分布式的由多个服务器共同联合起来实现的，适合存储海
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2023-12-02 23:38:06
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前言相信大家对Hadoop不是很陌生了。Hadoop是由java语言所编写，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。 我们这块主要来讲讲HDFS的可靠性：机架策略冗余副本策略安全模式心跳机制校验和回收站元数据保护快照机制一、机架策略 HDFS 的"机架感知",通过节点之间发送一个数据包,来感应它们是否在同一个机架 一般在本机架放一个
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2023-12-14 22:06:06
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1.背景介绍Hadoop 是一个分布式文件系统(HDFS)和分布式数据处理框架(MapReduce)的集合，它可以处理大规模数据集，并在多个节点上并行处理数据。数据压缩和存储策略是 Hadoop 的关键组成部分，它们可以帮助我们更有效地存储和处理数据。在本文中，我们将讨论 Hadoop 数据压缩和存储策略的核心概念、算法原理、实现细节和未来发展趋势。2.核心概念与联系2.1 Hadoop 分布式文
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2024-06-27 07:03:18
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保障一个在线系统的可靠性和可用性的常用基本手段是多副本和主-从两种方案。这两种方案都的核心目的是消除单点。单点就是在一个系统中，某一个服务，或者功能模块，只有一个实例在运行。造成的问题就是，一旦这个实例下线，那么整个系统将会宕机；一旦这个实例丢失数据，那么整个系统将丢失数据。消除单点的手段不外乎增加实例数，也就是我们常说的“冗余”。但是冗余并没有那么简单。有些服务或模块没有持久化的状态（通俗地讲，
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2024-04-28 09:10:03
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HDFS定义 HDFS 全称 hadoop distribute file system 分布式文件存储系统；被设计为可以在廉价的机器上存储大批量的数据，也是Hadoop及大数据生态中最重要一部分，因为所有对数据的计算及分析都要依赖数据的存储； HDFS（Hadoop）是将很多台机器联合起来，形成集群进行存储数据和计算的系统；HDFS的设计思想分而治之，冗余备份是HDFS设计的核心思想。 H
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2023-09-06 10:04:47
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# Hadoop集群数据冗余存储备份
## 1. 什么是Hadoop集群
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理海量数据。它由Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架组成。Hadoop集群由多个节点组成，每个节点都可以存储和处理数据。数据被切分成多个块，并在集群中的不同节点之间进行分布式存储和计算。
## 2. Ha
原创
2024-06-17 04:07:14
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