前言 在linux文件系统中，i-node节点一直是一个非常重要的设计，同样在HDFS中，也存在这样的一个类似的角色，不过他是一个全新的类，INode.class，后面的目录类等等都是他的子类。最近学习了部分HDFS的源码结构，就好好理一理这方面的知识，帮助大家更好的从深层次了解Hadoop分布式系统文件。HDFS文件相关的类设计 在HDFS中与文件相关的类主要有这么几个 1.INode--这个
关于hdfs源码的阅读，我这个小菜鸟觉得有这么两种方式去读，一是抓住它关键的数据结构，知道了他们是干什么用的，剩下的就是一些围着他们转的操作了；二是跟踪执行过程的流程式阅读，以mkdir为例，从client应用发出mkdir请求到传递给namenode，再在datanode上执行，这么一个过程详细地跟踪下来，就理解了一大片。两种路子没有孰优孰劣，配合使用或许更有效。本篇先从数据结构的角度分享一
目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
Hadoop_day02HDFS1. 简介2. HDFS架构2.1 Block2.2 NameNode2.3 DataNode2.4 SecondaryNameNode3. 基本命令4. 回收站机制5. dfs目录6. 执行流程6.1 删除原理6.2 读数据的原理6.3 写数据的原理7. API操作 HDFS1. 简介Hadoop Distributed File System，hadoop分布
一。背景笔者所在公司某系统在某证券公司现场部署时，客户出于自己集群使用规划的考量，不允许 flink 访问大数据集群，既不能使用yarn资源管理器，也不能访问hdfs文件系统，而该系统中中 flink 应用程序的数据链路是 flink sql 读取 kafka topic中的数据，进行计算分析后写到es中供下游业务系统使用，计算过程中使用到了 flink 的 table api和sql。该场景其实
在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
我们Hadoop平台也从Hadoop1.2.1升级到了Hadoop2.4.0版本，当然HDFS HA 也配置到集群中。具体的配置方法是基于cloudera 开源的zookeeper +QJM HA方案（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623）。感恩cloudera 这样伟大的公
1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。Block概念 磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块
析2014-4-16阅读304 评论0 Block是“带有局部变量值的匿名函数”，但Block究竟是什么呢？ 前面所说的Block语法看上去好像很特别，但它实际上是作为极普通的C语言源代
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2023-05-22 17:29:46
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三种搭建方式一文搞定：伪分布式、分布式、高可用，来吧，往下看配置：vmware15 centos6.5-mini jdk1.8 Hadoop-2.6.51、HDFS伪分布式搭建步骤：(1) 配置免密登录 node01->node01ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01(2) 配置JDKex
迁移hdfs节点过程中，退役datanode节点，出现这个问题：使用命令检查block报告hdfs fsck /返回结果截图如下：
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2022-09-01 21:03:26
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PendingReplicationBlocks实现了所有正在复制的数据块的记账工作。它实现以下三个主要功能： 1、记录此时正在复制的块； 2、一种对复制请求进行跟踪的粗粒度计时器； &nb
Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T） 在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记
1.hdfs的架构以及block块和副本机制 hdfs分布式文件系统也是一个主从架构，主节点是我们的namenode，负责整个集群以及维护集群的元数据信息。从节点是datanode，主要负责文件数据存储。 hdfs将所有的文件全部抽象为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理。 在hadoop1文件的block块
HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点： 1.保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 2.运行在廉价的机器上。 3.适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成bl
HDFS写数据流程（客户端如何把数据写入到HDFS集群中）1.HDFS client客户端访问HDFS会先创建一个Distributed System(分布式文件系统)对象，向NameNode发出请求上传文件，NameNode会检查自己的目录树来判断是否有权限或者有改目录存在。2.NameNode校验完成会把DataNode首地址信息回传给客户端。3.客户端会创建一个FSDataOutputeSt
HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统，它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上，并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务。分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂，因为它要引入网络编程，分布式文件系统要容忍节点故障也是一个很大的挑战。我们BI团队作为数据分析团队
众所周知，HDFS中以数据块（block）为单位进行存储管理。本文简单介绍一下HDFS中数据块（block）的概念，以及众多分布式存储系统（不止是HDFS）使用block作为存储管理基本单位的意义。数据块数据块的概念并不陌生，在磁盘中，每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读/写的最小单位，磁盘块一般为512字节。在分布式文件系统中，数据块一般远大于磁盘块的大小，并且为磁盘块大小的整数倍，
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2023-06-19 13:56:39
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HDFS设置BLOCK的目的在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB)问题: 为什么64MB(或128M
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2022-12-07 00:34:36
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