1.HDFS架构HDFS由四部分组成,即HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。HDFS是主/从式的架构。一个HDFS集群会有一个NameNode(简称NN),也就是命名节点,该节点作为主服务器存在(master server)。NameNode用于管理文件系统的命名空间以及调节客户访问文件。此外,还会有多个DataNode(简称DN),也
转载 9月前
695阅读
# 如何查看hadoop namenode状态 作为一名经验丰富的开发者,我将会指导你如何查看hadoop namenode的状态。首先,让我们来看一下整个过程的步骤: | 步骤 | 操作 | | ----- | ----- | | 1 | SSH登录到Hadoop集群的namenode节点 | | 2 | 运行`hdfs dfsadmin -report`命令查看namenode状态 |
原创 2月前
75阅读
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统,其中包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)和YARN(Hadoop资源管理器)。在Hadoop集群中,一个关键的组件是NameNode,它负责管理文件系统的命名空间和数据块的映射。如果NameNode出现故障或性能下降,可能会导致整个Hadoop集群不可用。 要查看NameNode的状态,我们可以通过Kubernetes(简称K8S)来管理Had
原创 4月前
43阅读
# 查看hadoop namenode状态教程 ## 1. 整体流程 为了帮助你理解如何查看hadoop namenode状态,我将整个过程分解成以下几个步骤,并给出相应代码的解释: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤 1 | 连接到Hadoop集群 | | 步骤 2 | 检查Hadoop namenode状态 | 接下来,我们将详细介绍每一步骤的具体操作。 #
原创 10月前
278阅读
目录1.启动9870端口服务2.加载镜像文件和编辑日志3.创建RPC服务4.对NameNode启动资源检查5.DataNode心跳超时判断6.安全模式 以hadoop3.x版本为例 namenode启动时大致有6个步骤1)首先启动9870端口2)启动完端口之后开始加载镜像文件和编辑日志3)紧接着创建RPC服务4)然后开始对NameNode的资源进行检测 检测当前磁盘空间是否能够启动Nam
转载 2023-09-01 08:44:37
80阅读
Hadoop各个端口详解的查看链接 1.DataNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个? 2.NameNode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个? 3.journalnode的http服务的端口、ipc服务的端口分别是哪个? 4.ResourceManager的http服务端口是哪个? 5.NodeManager的http服务端口是哪个? 6.Master的http
转载 2023-08-04 11:10:45
341阅读
Hadoop Namenode以regular方式启动代码流程分析 hadoop namenode 摘要:在Namenode启动时会首先去构造Configuration对象,这个对象会贯穿代码的整个执行过程,不过在构造的时候它并没有去加载解析core-site.xml、hdfs-site.xml等配置文件,而是在第一次要使用到这些配置的时候才去解析。  编者
转载 28天前
10阅读
HDFS中NameNode工作机制1.NameNode的主要功能(1)负责客户端请求的响应;(2)负责元数据的管理。2.元数据管理namenode对数据管理采用了三种存储形式:(1)内存元数据;(2)磁盘元数据镜像文件;(3)数据操作日志文件(可以通过日志运算出元数据)。2.1元数据的存储机制(1)内存中有一份完整的元数据(meta data);(2)磁盘中有一个元数据镜像文件(fsimage),
转载 2023-08-18 19:33:07
62阅读
本文将结合hadoop2.7.0版本的源码与UML图对NameNode的启动流程进行深入剖析,旨在更深入地理解NameNode启动的整体逻辑第一、二步:找到NameNode的启动入口main()方法,进入方法体createNameNode()public static void main(String argv[]) throws Exception { if (DFSUtil.parseHe
转载 2023-08-06 00:51:47
227阅读
主从角色介绍1. Name Node在我们搭建集群的时候,对应不同的机子,肯定给他们分配了不同的角色,其中必定有一台机子是主角色也就是NameNodeNameNode中存储着文件块的元数据,正因为它掌握着这些文件块的信息,所以所有的文件操作都必须仰仗它,它是集群的"老大",它也是访问HDFS文件系统的唯一入口。NameNode内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据。其中磁盘上的元数据文件包括F
NameNode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块的地址映射(Blockmap)。如果NameNode宕机,那么整个集群就瘫痪了 整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小 这个关键的元数据结构设计得很紧凑,因而一个有4G内存的Namenode就足够支撑大量的文件和目录。一般情况下,单namenode集群的最大集群规模为4000台NameNode负责:文件元数据信
转载 2023-09-20 07:06:28
289阅读
DFSZKFailoverController---控制故障转移定期对本地的NameNode发起health-check的命令,如果NameNode正确返回,那么这个NameNode被认为是OK的。否则被认为是失效节点。ZK提供了一个简单的机制来保证只有一个NameNode是活动的。如果当前的活动NameNode失效了,那么另一个NameNode将获取ZK中的独占锁,表明自己是活动的节点。 作为一
hadoop部署好了之后是不能马上应用的,而是对配置的文件系统进行格式化。这里的文件系统,在物理上还未存在,或者用网络磁盘来描述更加合适;还有格式化,并不是传统意义上的磁盘清理,而是一些清除与准备工作。namemode是hdfs系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树以及所有的文件和目录的元数据,元数据的格式如下:同时为了保证操作的可靠性,还引入了操作日志,所以,nam
  大家都知道namenodehadoop中的一个很重要的节点,因为他存在着跟datanode的交互跟客户端的交互,存储着dotanode中的元数据,所以就很想学习他们是如何沟通并能保证数据在任何情况下都不会丢失那?  namenode的作用:  1.维护元数据信息。  2.维护hdfs的目录树。  3.相应客户端的请求。  我们先来看一下namenode大致的工作流程   可以看到nameno
转载 2023-08-10 15:06:25
130阅读
namenode:Namenode是中心服务器,单一节点(简化系统的设计和实现),负责管理文件系统的名称空间(namespace)以及客户端对文件的访问。文件操作,Namenode负责文件元数据的操作,DataNode负责处理文件内容的读写请求,跟文件内容相关的数据流不会经过Namenode,只会询问它跟那个DataNode联系,否则Namenode会成为系统的瓶颈。副本存放在哪些DataNode
转载 2016-08-08 14:46:00
113阅读
一、收获1.这是假期的第七周,主要学习了学习hdfs的相关知识。HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;集群中的DataNode管理存储的数据。NameNode存储文件的metadata,运行时所有数据都保存到内存,整个HDFS可
转载 2月前
11阅读
# 从头学习如何设置Hadoop Namenode ## 引言 欢迎来到本文,如果你正为Hadoop Namenode设置而感到困惑,不用担心,接下来我将指导你完成整个过程。在Hadoop集群中,Namenode是一个核心组件,用于维护文件系统的命名空间和访问控制。在这里,我们将学习如何设置Hadoop Namenode并启动服务。 ## 步骤概览 以下是设置Hadoop Namenode的基
原创 3月前
14阅读
# Hadoop中的NameNodeHadoop分布式文件系统(HDFS)中,NameNode是一个核心组件,它负责管理文件系统的命名空间和控制数据块的复制。本文将介绍NameNode的作用、工作原理和示例代码。 ## NameNode的作用 NameNode是HDFS中的主节点,它存储整个文件系统的命名空间信息,包括文件和目录的元数据。NameNode还负责管理数据块的复制,它记录数据
原创 7月前
12阅读
Hadoop的HDFS部署好了之后并不能马上使用,而是先要对配置的文件系统进行格式化。在这里要注意两个概念,一个是文件系统,此时的文件系统在物理上还不存在,或许是网络磁盘来描述会更加合适;二就是格式化,此处的格式化并不是指传统意义上的本地磁盘格式化,而是一些清除与准备工作。本文接下来将主要讨论NameNode节点上的格式化。      
HDFS
原创 2022-12-09 11:37:23
143阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5