Hadoop分别从两个角度将主机划分为两种角色。 最基本的划分原则为Master和Slave，即主人和奴隶；第一，从HDFS的角度，将主机划分为NameNode和DataNode（在分布式文件系统中，目录的管理很重要，管理目录相当于主人，而NameNode就是目录管理者）； NameNode是主节点，存储文件的元数据如文件名
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2024-02-26 20:53:58
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复制策略是hadoop文件系统最核心的部分，对读写性能影响很大，hadoop和其它分布式文件系统的最大区别就是可以调整冗余数据的位置，这个特性需要很多时间去优化和调整。
一、数据存放
目前hadoop采用以机柜为基础的数据存放策略，这样做的目的是提高数据可靠性和充分利用网络带宽。当前具体实现了的策略只是这个方向的尝试，hadoop短期的研究目标之一就是在实际
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2023-07-14 15:54:14
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Hadoop是什么一个提供分布式存储和计算的软件框架，具有无共享，高可用，弹性可扩展特点，适合处理海量数据1.Hadoop生态圈2.Hadoop架构2.1 HDFS2.1.1 HDFS的架构NameNode NameNode是HDFS的大脑，维护整个系统的目录树，SecondaryNameNode 帮助NameNode合并文件系统元数据Log，并负责定期备份元数据，相当于NameNode的冷备。为
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2024-02-03 05:09:08
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Hdfs数据备份一、概述本文的hdfs数据备份是在两个集群之间进行的，如果使用snapshot在同一个集群上做备份，如果datanode损坏或误操作清空了数据，这样的备份就无法完全保证数据安全性。所以选择将hdfs里面的数据备份到另外的地方进行存储，选择hadoop的分布式复制工具distcp。将集群的数据备份到一个制作备份使用的集群，不要怕浪费资源，因为只是做备份使用，所以配置不要求太高，并且可
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2023-07-31 17:21:17
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一、hdfs概述HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。HDFS的优点：高容错性：数据自动保存多个副本，hdfs默认的副本数量是3适合处理大数据：能够处理GB、TP甚至BP级别的数据，能够处理百万规模以上的文件数量可构建在廉价机器上HDFS的
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2023-07-14 19:17:30
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Facebook Hadoop HA organized by aaronwxb，04.01一些数据21 PB of storage in a single HDFS cluster200
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2023-12-20 10:22:24
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Hadoop 高可用(HA)的自动容灾配置
参考链接 Hadoop 完全分布式安装 ZooKeeper 集群的安装部署 0. 说明 在 Hadoop 完全分布式安装 & ZooKeeper 集群的安装部署的基础之上进行 Hadoop 高可用(HA)的自动容灾配置&
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2023-08-03 21:34:14
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大数据配置hadoop（一）搭建Hadoop的高可用模式准备3台虚拟机:master,slave1,slave2了解什么是高可用什么的高可用HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案, 通常通过设置备用节点的方式实现; 一般分为执行业务的称为活动节点(Active)，和作为活动节点的一个备份的备用节点(Standby), 当活动节点出现问题, 导致正在运行的业务
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2024-02-27 15:53:40
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目录1.DataNode是什么？2.DataNode做什么？3.DataNode怎么做？1.DataNode是什么？Datanode是HDFS文件系统的工作节点，它们根据客户端或者是namenode的调度进行存储和检索数据，并且定期向namenode发送它们所存储的块(block)的列表。2.DataNode做什么？Datanode以存储数据块(Block)的形式保存HDFS文件响应客户端的读写文
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2023-07-24 11:02:18
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从架构角度而言，hadoop HDFS 是一个master/slave架构的系统。 NameNode类似于master的身份，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件meta信息的访问。所谓meta信息，就是指文件存储路径，复制因子，名称等信息以及修改日志等。同时NameNode还通过侦听客户端发送过来的心跳信息，维护整个hadoop Cluster的节点状态。 
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2023-07-23 21:48:31
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周末去了趟外地，受托给某省移动公司(经确认更正，是中国移动位置基地，不是省公司)做了一下Hadoop集群故障分析和性能调优，把一些问题点记录下来。该系统用于运营商的信令数据，大约每天1T多数据量，20台Hadoop服务器，赞叹一下运营商乃真土豪，256G内存，32核CPU，却挂了6块2T硬盘。还有10台左右的服务器是64G内存，32核CPU，4~6块硬盘，据用户反馈，跑数据很慢，而且会有失败，重跑
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2024-02-16 10:29:23
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首先 dfs.replication这个参数是个client参数，即node level参数。需要在每台datanode上设置。 其实默认为3个副本已经够用了，设置太多也没什么用。一个文件，上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数，对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数 hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 7
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2023-08-25 17:21:41
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# 实现Hadoop Datanode
## 简介
在Hadoop中，Datanode是一个节点，主要负责存储实际的数据块，以及对数据块的读写操作。在一个Hadoop集群中，通常会有多个Datanode节点，它们与一个或多个NameNode节点组合成了Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
### 实现步骤
下面将介绍如何在Kubernetes中实现Hadoop Datanode节点。我们将
原创
2024-05-24 10:17:28
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搞hadoop一段时间了，总的来说一些东西都是零零总总，没有形成一个系统总结一下，在今后的blog中，总结相关内容是将会是接下来的内容。 先从概述来讲一下hadoop hdfs的结构，hdfs由四部分组成，分别是1、Namenode(包括有INode，blockMap，FSNamesystem,FSDirectory等结构)；2、Datanode(Datanode,FS
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2024-01-10 22:15:33
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周围的障碍扫清以后，我们可以开始分析类DataNode。类图如下： publipublic class DataNode extends Configured
implements InterDatanodeProtocol, ClientDatanodeProtocol, FSConsta nts, Runnable 上面给出了DataNode 的继承关系，我们发现，DataNode
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2024-08-02 13:03:55
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1. hdfs-site.xmldfs.name.dir NameNode 元数据存放位置 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/namedfs.block.size 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户端。 默认值：128Mdfs.data.dir DataNode在本地磁盘存放bloc
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2023-07-14 15:54:38
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前言 搭建一个HDFS集群，用了3台虚拟机，1台虚拟机是node1作为NameNode节点；3台虚拟机(另外两台虚拟机分别为node2，node3)分别启动DataNode节点，详情参考Hadoop集群环境搭建。1. 问题描述 HDFS集群搭建并启动成功，一
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2023-07-14 15:56:00
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1、hdfs-site.xml 参数配置 – dfs.name.dir– NameNode 元数据存放位置– 默认值：使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name– dfs.block.size– 对于新文件切分的大小，单位byte。默认是64M,建议是128M。每一个节点都要指定，包括客户
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2023-11-23 23:18:11
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存储文件系统元数据，例如：文件目录结构，不同文件的分块情况，每块存储在那个节点，权限等这些元数据全部存储在内存中，所以，namenode要求内存比较大hdfs在存文件的时候会按照块存储，每一块默认128M如果存储的文件很小，他在hdfs里也会占用128M，所以hdfs适合存储大块的数据如果文件大于128M，文件将会被分成多个块存储。hdfs中每个块会默认备份2份，算上自己也就是存3份hdfs备份数
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2023-06-01 14:47:05
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第126讲：Hadoop集群管理之Datanode目录元数据结构详解学习笔记namenode是管理hdfs文件系统的元数据datanode是负责当前节点上的数据的管理，具体目录内容是在初始阶段自动创建的。在用hdfs dfs namenode format时并没有对datanode进行format。在datanode中目录是按文件信息存储的。datanode存在于具体
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2024-03-01 20:02:19
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