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
1.心跳机制
master和slave之间通过ipc服务通信,通信有固定是时间周期(默认3秒),称之为心跳。 dfs.heartbeat.interval:配置心跳时间 slave超时时间的计算:（默认2倍检查时间+10倍心跳间隔） timeout = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval + 10 * dfs.heartbeat.interva
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
HDFS中的基础概念Block：HDFS中的存储单元是每个数据块block，HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通的文件系统相同的是，HDFS中的文件也是被分成64M一块的数据块存储的。不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。NameNode：元数据节点。该节点用来管理文件系统中的命名空间，是master。其将所有的文件和
在 HDFS 中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的
文章目录一、介绍1.1 什么是HDFS?1.2 特点1.3 HDFS系统架构1.4 NameNode1.5 DataNode1.6SecondaryNameNode(checkpoint节点)二、数据块2.1 介绍2.2 为什么HDFS的块这么大三、元数据持久化四、HA高可用4.1 工作要点4.2 部署问题五、HDFS读操作六、HDFS写操作七、Block副本放置策略 一、介绍1.1 什么是HD
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
这是一个全新的栏目，专门为Hadoop小白开放。今日内容预告：Hadoop核心之一，分布式文件系统-HDFS1．HDFS架构及简介HDFS是以分布式进行存储的文件系统，主要负责集群数据的存储与读取。HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系结构的分布式文件系统，从某个角度看，它就和传统的文件系统一样。HDFS支持传统的层次型文件组织结构，用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存
一.NameNode1.简介 namenode是整个文件系统的管理节点。他维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。文件包括：fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。edits:操作日志文件。fstime:保存最近一次checkpoint的时间。 2.NameNode的工作特点 NameNode
小文件BLOCK占用 【小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间。也就是说，较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存（记录了文件的位置等信息）；再者，在文件处理时，可能会有较大的网络开销。】 一个常被问到的一个问题是： 如果一个HDFS上的文件大小(file size) 小于块大小(block size) ，那么HDFS会实际占用Linux file system的多大空间？ 答案
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
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
HDFS：Hadoop Distributed File System:Hadoop分布式文件系统简介HDFS为了做到可靠性创建了多份数据块的复制，并将它们放置在服务器群的计算节点中，MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据。 HDFS节点NameNode：（一般一个） 存储元数据（除文件内容之外的数据，如文件名，大小，权限等）因而，文件越多，NameNode数据越大。 保存在磁
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
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
环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1由于NameNode对于整个HDFS集群重要性，为避免NameNode单点故障，在集群里创建2个或以上NameNode（不要超过5个），保证高可用。实现主备NameNode需要解决的问题：1、通过JournalNod
磁盘高速缓存：在磁盘和cpu之间插入一个更快和更小的存储单元，作用是减小对磁盘的平均存取时间，称为磁盘高速缓存（disk cache）。主要是在内存中开辟一块区域为磁盘扇区缓冲区，这个缓冲区包含了磁盘一部分数据的副本，当I\O请求磁盘时，首先检查缓冲区中是否存在该扇区，如果有则直接对cache操作，否则被请求的扇区首先被写进cache中。缓冲区的替换策略：最近最少使用算法，cache中没有被使用最
Hadoop扩容概述Hadoop存储容量或计算能力不能满足日益增长的需求时，就需要扩容。扩容有两个方案：1) 增加磁盘2) 增加节点方案一：扩大虚拟磁盘扩大容量将虚拟的Linux关闭，扩大磁盘容量将空间增大20G建立分区增加空间后Linux并不会识别出新增加的磁盘空间需要为这块新增的空间建立分区新建分区打开Linuxfdisk /dev/sda#调整磁盘分区m #进入帮助引导模式n #新增分区p
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：
原创
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
