# Hadoop副本为何设置为3个
Hadoop是一个开源框架,能够以分布式的方式存储和处理海量数据。在Hadoop生态系统中,数据的可靠存储是一个重要问题。为了确保数据的可靠性和可用性,Hadoop采用了数据副本技术,其中默认的副本数为3。本文将探讨为什么设置为3个副本,并提供相关示例与图示。
## 数据副本的目的
在分布式系统中,数据存在于多个节点上,因而潜在地会受到硬件故障、网络问题以
原创
2024-09-21 06:45:57
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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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HDFS甘薯以及设计目标HDFS架构HDFS副本机制HDFS读取文件和写入文件 1.Windows与Hadoop的文件管理的不同windows的文件管理系统是NTFS,Hadoop的文件管理系统是 HDFS 2.HDFS设计概念:当数据集的大小超过单挑计算机的存储能力时,就有必要进行分区并存储到若干台单独的计算机上,而管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。Hadoop有一
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2023-07-16 17:20:22
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HDFS副本放置策略客户端:执行put命令所在的机器称为客户端第一副本 假如上传节点为dn节点,优先放置在本节点;否则会随机找一个磁盘不太慢、CPU不太繁忙的节点第二副本 放置于第一副本不同的机架上第三副本 放置于第二副本的相同机架的不同节点上CDH机架有一个默认的机架,虚拟的概念,CDH一般不调整这种默认机架HDFS的读写流程写流程1、client调用FileSystem.create(file
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2023-12-14 13:23:11
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HDFS副本放置策略客户端:执行put命令所在的机器称为客户端第一副本 假如上传节点为dn节点,优先放置在本节点;否则会随机找一个磁盘不太慢、CPU不太繁忙的节点第二副本 放置于第一副本不同的机架上第三副本 放置于第二副本的相同机架的不同节点上CDH机架有一个默认的机架,虚拟的概念,CDH一般不调整这种默认机架HDFS的读写流程写流程1、client调用FileSystem.create(file
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2023-12-19 16:50:17
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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不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和
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2023-07-19 15:50:48
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存储模型文件线性按字节切割成块(block),具有offset,id 文件与文件的block大小可以不一样 一个文件除最后一个block,其他block大小一致 block的大小依据硬件的I/O特性调整 block被分散存放在集群的节点中,具有location Block具有副本(replication),没有主从概念,副本不能出现在同一个节点 副本是满足可靠性和性能的关键 文件上传可以指定blo
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2024-01-10 19:40:10
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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,
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2023-07-16 22:37:50
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# Hadoop 为什么发送副本
## 1. 引言
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集的存储和计算。为了提高数据的可靠性和容错性,Hadoop 通过在集群中存储多个副本来保护数据。在本文中,我将向你介绍 Hadoop 为什么发送副本以及实现这一过程的步骤和代码。
## 2. 流程
下表展示了发送副本的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-09-08 08:28:53
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思路概述单节点处理大数据,可以做。磁盘IO的次数决定计算时间的长短。需求:查找重复行,全排序 归并排序内部有序,外部无需--->归并排序 集群并行:提升速度的关键分布式运行计算与数据在一起-计算向数据移动最低要求:快速排序,归并排序hadoop-HDFS存储模型字节-文件线性分割成块(Block)偏移量offset (byte)-Block分散存储在集群节点
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2023-12-27 16:15:55
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虚拟机的创建(可以自行百度)虚拟机静态网络的设置1:首先更改虚拟机的名字hostnamectl set-hostname hadoop22:进入network配置文件夹中,配置你的虚拟网卡cd /etc/sysconfig/network-scripts/vim ifcfg-ens333:在系统原来的配置上,改 BOOTPROTO=staticONBOOT=yes4:添加配置(记得和你的相应配置
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2024-07-22 11:23:42
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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
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2023-08-11 10:53:26
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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 /
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2023-08-18 20:43:47
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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
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2024-08-02 10:33:42
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数据以block块的形式进行统一存储管理;每个block块默认最多可以存储128M的文件;如果一个文件只有1KB,也会占用1个block块;(实际上只占用了1KB的磁盘空间)。每个block块的元数据大小大概为150字节(byte);hdfs的架构hdfs集群包括NameNode,DataNode以及secondaryNameNode;NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(
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2023-10-24 06:07:44
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本文来学习一下HDFS中的块状态和副本状态。 参考资料:《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》--徐鹏HDFS是个分布式存储系统,分布式系统都会遇到各种各样的节点故障问题。试想一下,有个client向hdfs中写数据,这个写数据的过程中会存在各种各样的问题,比如已经建立好的pipeline中有一个datanode挂掉了,那此时向每个datanode写入的数据块长度可能不一致,就需要进行pipe
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2024-02-14 10:01:14
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为什么要引入副本的放置策
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2023-11-21 22:44:18
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1.java版本更新 将默认的最低jdk从7升级到8 2. 纠删码 可以将3倍副本占据的空间压缩到1.5倍,并保持3倍副本的容错。由于在读取数据的时候需要进行额外的计算,用于存储使用不频繁的数据 3.YARN中的资源类型&nb
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2024-07-08 15:59:40
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一、参数设置备份数量和切块大小都是可以配置的,默认是备份3,切块大小默认128M 文件的切块大小和存储的副本数量,都是由客户端决定! 所谓的由客户端决定,是通过客户端机器上面的配置参数来定的客户端会读以下两个参数,来决定切块大小、副本数量: 切块大小的参数: 副本数量的参数: 因此我们只需要在客户端的机器上面hdfs-site.xml中进行配置:<property>
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2024-02-26 12:38:36
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文章目录一、HDFS副本机制二、YARN容错机制Map/ReduceTaskApplicationMasterNodeManager三、高可用集群HA ClusterNameNode 一、HDFS副本机制HDFS对于读写的容错机制是基于HDFS的副本机制对于文件上传HDFS副本放置策略是默认三个备份,当前节点一份,同一机架不同节点一份,不同机架任任意节点一份。如果上传过程中某一副本上传失败,那么
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2023-08-01 16:28:04
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