HDFS：分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群这些节点分为主从节点，主节点可叫作名称节点（NameNode），从节点可叫作数据节点（DataNode） HDFS的存储模式：HDFS通过块的模式存储数据，默认情况下一个块是64M，把大文件拆分成多个块，可以最小化寻址开销 这样的好处是： 1.支持大规模文件存储 : 文件以块为单位进行存储，一个大
转载
2023-09-01 09:21:04
41阅读
数据存入HDFS中时需要对其进行分片（split）、压缩等操作。HDFS使用Block（存储块）对文件的存储进行操作，Block是HDFS的基本存储单元，默认大小是64MB（Block较大的优点：可以减少用户与节点之间的通信需求；Namenode利用率高）。每个Block的默认副本数为3。HDFS数据存储的目标有两个：最大化数据可靠性（每个数据块有默认3个副本）；最大化利用网络带宽资源。数据节点之
转载
2023-08-05 14:33:39
336阅读
理论知识点存储模型文件线性按字节切割成block，具有offset，id（所有的文件都可以看作字节数组）文件与文件的block大小可以不一样一个文件除了最后一个block，其他的block大小一致block的大小根据硬件的I/O特性调整（1.X默认是64M，2.X默认是128M）block被分散存放到集群的节点中，具有locationblock具有副本，没有主从概念，副本不能出现在同一节点（满足可
转载
2023-08-25 23:14:48
133阅读
HDFS：Hardoop Distributed File System，即Hardoop分布式文件存储系统。 HDFS主要有两个重要节点：NameNode和DataNode。前者叫元数据节点，承担Master管理者的角色，维护了一个HDFS的目录树以及HDFS目录结构与真实文件存储位置的映射关系。后者叫数据节点，承担Wor
目录1.HDFS 文件副本和 Block 块存储1.1 引入块机制的好处1.2 块缓存1.3 HDFS 文件权限验证1.4 副本放置策略2.HDFS 的元信息和 SecondaryNameNode2.1 FsImage 和 Edits 详解2.2 fsimage 中的文件信息查看2.3 edits 中的文件信息查看2.4 SecondaryNameNode
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
转载
2023-09-06 10:54:56
146阅读
hadoop单点搭建步骤详解：1、讲解之前，说说Hadoop的三大核心组件，HDFS,YARN,MampReduce;（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。的三个节点：Namenode，Datanode，Secondary Namenode ----Namenode：守
转载
2023-07-24 11:27:49
41阅读
HDFS 基本 原理1，为什么选择 HDFS 存储数据 之所以选择 HDFS 存储数据，因为 HDFS 具有以下优点：1、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，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。2、适合批处理它是通过移动计算而不是移动数据。它会把数据位置暴露给计算框架。3、适合大数据处理处理数据达到 GB、T
副本机制1、副本摆放策略第一副本：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；2、副本系数1）对于上传文件到HDFS时，当时hadoop的副本系数是几，那么这个文件的块副本数就有几份，无论以后怎么更改系统副本系数，
转载
2023-07-16 22:37:50
216阅读
上一篇：Hadoop生态系列之InputForamt.class与OutputFormat.class分析 指路牌MapReduce Shuffle定义MapReduce Shuffle常见问题MapReduce能否实现全局排序?如何干预MapReduce的分区策略？如何解决在MapReduce计算过程中的数据倾斜问题？MapReduce中Map、Reduce并行度是靠什么决定的？MapReduc
HDFS数据副本的摆放策略副本的存放位置对于HDFS的性能和可靠性是非常重要的，如果副本的存放机制不好的话，在计算的过程中很大可能会产生数据传输，这样对于带宽和磁盘的IO影响非常巨大。因此对于优化副本的摆放来说，HDFS还是跟其他的分布式文件系统有所区别的。HDFS需要大量的优化以及经验，因此不同的HADOOP版本的副本的摆放策略可能是不一样的。
rack-aware(机架感知)，例如有100台机
转载
2023-08-11 10:53:26
145阅读
首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。注释：1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。storm的网
本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
转载
2023-09-06 20:54:25
63阅读
文章目录引言1、Master选举中的几个重要角色2、选举何时会发生（何时触发选举）2.1 节点失效检测2.2 触发选举的两种情况3、选主流程3.1 连接线程实现：innerJoinCluster3.2 发现节点：DiscoveryNode3.3 选举临时Master节点：findMaster() 引言Master选举的意义在于集群主节点在遭遇宕机时保障服务的可用性。理解选举机制及相关算法，有利于
hadoop全分布式环境搭建
本文主要介绍基本的hadoop的搭建过程。首先说下我的环境准备。我的笔记本使用的是Windows10专业版，装的虚拟机软件为VMware WorkStation Pro，虚拟机使用的系统为centos7。hadoop安装需要的软件有hadoop-2.6.0，jdk-1.8.0。软件版本可不同，请网友们自行百度下载。整体规划1.本次集群搭建共需
如何在尽可能少的成本下，保证数据安全，或在数据丢失后实现快速恢复？这的确是个不小的挑战。在Azure和Facebook中都使用了Erasure Code，这是一种替代Hadoop三副本和传统Reed Solomon Code的高效算法。
【CSDN报道】来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成了论文《 XORing Elephants: Novel Erasure
一、副本放置策略如图： 解释： 第一个副本: 假如上传节点为DN节点，优先放置本节点； 否则就随机挑选一台磁盘不太慢 CPU不太繁忙的节点；第二个副本: 放置在于第一个副本的不同的机架的节点上第三个副本: 放置于第二个副本相同机架的不同节点上CDH机架有一个默认机架 虚拟的概念； CDH一般不调整这种默认机架二、HDFS读写流程写流程如图： 解释： hadoop fs -put xxx.log /
转载
2023-08-18 20:43:47
189阅读
一、HDFS简介 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。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
转载
2023-09-01 08:32:09
48阅读
Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
转载
2023-07-24 10:32:44
80阅读
