1.概述 (1) 所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务)。 (2) 实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。 (3) Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。 (4) NameNode主要在以下两个方面影响HD
HDFS高可用什么是HDFS高可用NameNode存在单点失效的问题。如果NameNode失效了,那么所有的客户端——包括MapReduce作业均无法读、写文件,因为NameNode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。在这种情况下,Hadoop系统无法提供服务,为了减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失而导致NameNode节点失效的问题,可以通过搭建HDFS高可用集群来实现NameNod
java 创建图形选择组件 随着多核处理器成为主流,应用程序开发人员面临巨大压力,要求他们编写正确的高度可扩展的应用程序以利用基础硬件。 此外,必须移植旧版应用程序才能在新架构上运行。 确保应用程序可伸缩性的有效方法是使用高度可伸缩的组件来构建应用程序。 例如,在各种应用程序中,java.util.concurrent.ConcurrentHashMap可以替换同步的HashTable,并使应用程
一、元数据服务高可用1.1高可用的需求故障类型:软件故障硬件故障人为故障灾难:数据中心级别不可用故障不可避免,灾难有时发生如果HDFS不可用,业务停止的损失极大,所以高可用就至关重要1.2高可用形式服务高可用有热备份:有另一个备份节点,发生故障时可直接切换冷备份:将关键性文件切换到另外位置,发生故障时通过备份数据进行恢复。故障恢复操作:人工切换自动切换人工的反应、决策时间都更长,高可用需要让系统自
Hadoop HA(High Available)通过同时配置两个处于Active/Passive模式的Namenode来解决上述问题,分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份,从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移,同时在日常维护的时候使用优雅的方式进行Namenode切换。Namenode只能配置一主一备,不能多
HDFS Namenode 高可用在 Hadoop 2.0.0 之前,一个集群只有一个Namenode,这将面临单点故障问题。如果 Namenode 机器挂掉了,整个集群就用不了了。只有重启 Namenode ,才能恢复集群。另外正常计划维护集群的时候,还必须先停用整个集群,这样没办法达到 7 * 24小时可用状态。Hadoop 2.0 及之后版本增加了 Namenode 高可用机制,下面详细介绍
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2023-08-03 23:36:29
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Table of ContentsHDFS高可用性介绍背景HA实现Quorum-based存储自动故障转移关于HDFS HA的一般问题“Operation category READ/WRITE is not supported in state standby”是什么意思?为HDFS HA配置硬件开启HDFS HA使用 Cloudera 管理器启用 HDFS HA启用高可用性和自动故障转移Fen
一、HDFS的架构1,NameNode(1) 存储文件的metadata,运行时所有数据都保存到内存,整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小 (2)一个Block在NameNode中对应一条记录(一般一个block占用150字节),如果是大量的小文件,会消耗大量内存。同时map task的数量是由splits来决定的,所以用MapReduce处理大量的小文件时,就会产生过多的m
HDFS 高可用 Yarn 高可用
原创
2022-12-28 15:22:35
205阅读
**实现HDFS高可用的流程**
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 安装和配置ZooKeeper | 设置ZooKeeper集群,用于协调HDFS主节点的选举 |
| 2. 修改hadoop配置文件 | 配置hdfs-site.xml和core-site.xml文件以启用HDFS的高可用 |
| 3. 初始化和启动JournalNodes | 启动Jour
在Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题。如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护。Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失
HDFS 集群高可用(HA)所谓的HA(High available),简称高可用(7*24不间断服务)备份方式主从方式(冷备)准备两个相同的应用程序,一个对外提供服务,成为主程序,另外一个平时不运行(主要负责根对外提供服务的机器进行数据同步等操作),称之为从程序或备份程序,即从程序是主程序的一个备份,等主程序出现问题的时候,再顶上去。双主互备(热备)准备两个相同的应用程序,同时对外提供服务(这时
HadoopHA高可用配置文件修改&启动步骤说明core-site.xml的配置<!-- 指定hdfs的nameservice为,如myns1,统一对外提供服务的名字
不再单独指定某一个机器节点-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://myns1/</v
hadoophadoop高可用方案1.1 hadoop高可用集群1.1.1 高可用原理1.1.2 解决方案1.1.3 方案对比1.1.3.1 QJM方案解析1.1.3.2 fsimage一致性7.1.3.3 fsedits同步1.1.3.4 主备切换1.1.4 高可用架构图1.2 hadoop高可用集群搭建1.2.1 系统规划配置1.2.2 高可用配置1.2.2.1 core-site.xml1
在单点或者少数节点故障的情况下,集群还可以正常的提供服务,HDFS高可用机制可以通过配置Active/Standby两个NameNodes节点实现在集群中对NameNode的热备来消除单节点故障问题,如果单个节点出现故障,可通过该方式将NameNode快速切换到另外一个节点上。
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2023-07-12 11:56:25
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一. HDFS 1.流式数据:关注数据的时效性,数据一点一点的流过来,一点一点的处理,而不是积攒起来一起处理。 2.hdfs的基础结构:client,namenode,datanode,secondarynamenode四部分组成。client:
- 文件切分
- 从NameNode获取文件的位置信息
- 在DataNode读写数据
- 通过命令/api访问HDFS
namenod
随着大数据时代的来临,数据量呈现几何级的爆炸增长,数据结构类型也多种多样,除了有结构化数据,还有半结构化数据、非结构化数据等。传统的关系型数据库已经不满足当前的存储、查询需求,而HDFS则因其卓越的存储能力、简单一致的模型、高容错性等优点被广泛应用起来。本文主要介绍基于Hadoop2.0下的HDFS的高可用架构设计,以及关于HDFS的一些常规操作技巧。 实际上,Hadoop已经发展到了3.0,这里
如何实现高可用的HDFS Java
为了实现高可用的HDFS,我们需要使用Hadoop的HA特性。Hadoop提供了一个叫做“HDFS Federation”的特性,可以将一个HDFS集群划分为多个命名空间,每个命名空间都有自己的命名空间ID和命名空间URI。这样,当一个节点出现故障时,其他节点仍然可以提供服务,确保系统的高可用性。
下面是实现高可用的HDFS Java的步骤,以及每一步需要做
## Java调用HDFS高可用
### 引言
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop生态系统中的一部分,它是一个可扩展的分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据集。HDFS的高可用性非常重要,因为在大规模的数据处理中,任何文件系统的故障都可能导致数据丢失或不可用。本文将介绍如何使用Java调用HDFS的高可用性功能。
### HDFS高可用架
# Java连接HDFS高可用教程
## 简介
本教程将指导你如何使用Java连接Hadoop分布式文件系统(HDFS)的高可用集群。你需要具备基本的Java编程知识和对Hadoop HDFS的基本了解。
## 整体流程
下面是连接HDFS高可用集群的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一:创建Configuration对象 | 创建一个Hadoop配
原创
2023-08-17 07:18:50
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