# Hadoop 3 SSD 冷热存储实现指南
在大数据处理的领域,如何高效利用存储资源是一项重大挑战。Hadoop 3 对于冷热数据的管理提供了支持。冷热存储的概念是将经常访问的数据(热数据)存储在较快的存储设备(如 SSD)上,而将不经常访问的数据(冷数据)存储在较慢或容量较大的设备(如 HDD)上。下面,我们将通过几个步骤来实现 Hadoop 3 SSD 的冷热存储。
## 整体流程            
                
         
            
            
            
            前言:我有一个西数蓝盘500G固态,系统盘,一年没开机,这个月开机后发现系统很卡,持续读取假死严重。测试没有坏块,网上说的是冷数据掉速问题。工具:HdTuneVictoriaSSDReadSpeedTester(精细到文件,耗时较长)DiskFresh检查固态硬盘是否存在掉速现象:1、进入PE系统或把硬盘挂载为移动硬盘。2、使用HdTune、Victoria或SSDReadSpeedTester测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-25 23:33:21
                            
                                86阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            ## Hadoop3存储机制
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,其中的Hadoop3版本引入了新的存储机制,可以更好地处理大规模数据。在Hadoop3中,存储机制主要包括HDFS、YARN、以及MapReduce等组件。
### HDFS存储机制
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop中的分布式文件系统,它将大文件分割成块并存储在不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-20 04:28:08
                            
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            数据库容器化作为下一代数据库基础架构基于编排架构管理容器化数据库采用计算存储分离架构
    这和我们在私有 RDS 上的技术选型不谋而合,尤其是计算存储分离架构。 
     
    在我们看来,其最大优势在于: 
  计算资源 / 存储资源独立扩展,架构更清晰,部署更容易。将有状态的数据下沉到存储层,Scheduler 调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            处节点设置为:IP主机名节点192.168.10.11 mater     NameNode(NN)、DataNode(DN)192.168.10.12 slave01Secondary NameNode(SN)、DataNode(DN)192.168.10.13slave02 DataNode(DN)               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录准备工作部署规划安装配置zookeeper下载安装目录规划将下载的二进制包移动到/usr/local/hadoop目录,解压缩文件包配置设置环境变量启动安装配置hadoop新建hadoop用户以及用户组,并赋予sudo免密码权限目录规划下载、解压配置环境变量配置复制Hadoop配置好的包到其他5台服务器启动zookeeper集群启动journalnode格式化HDFS(仅第一次启动执行)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop 3.x的发展Hadoop版本包括Hadoop 1.x、Hadoop 2.x和Hadoop 3.x。本节将以Hadoop 3.1.0为例,完成HDFS高可用的搭建。Hadoop 3新特性Hadoop 3.1.0 GA版本于2017年12月份正式发布。Hadoop 3相较于Hadoop 2有一些新特性,包括基于JDK 1.8、HDFS可擦除编码、MR Native Task优化、基于Cg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS 中心缓存管理     中心缓存管理器(CacheManager)和缓存块监控服务(CacheReplicationMonitor)适用场景、中心缓存管理的原理、命令使用。1.HDFS 缓存适用场景公共资源文件短期临时的热 数据文件2.HDFS 缓存的结构设计                        
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. linux ssh免密登陆配置2. java环境配置3. Hadoop完全分布式(full)4. Hadoop HDFS高可用集群搭建(HA)4.1 安装配置zookeeper4.2 安装配置hadoop HA4.3 Hadoop HDFS HA集群的启动步骤5. Hadoop MapReduce、YARN 高可用集群搭建5.1 修改 mapred-site.xml5.2 修改ya            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop Security Authentication Terminology --KerberosWhat is kinit?Kinit - obtain and cache Kerberos ticket-grantingticketIf you use the kinit commandto get your tickets, make sure you use the kdestro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             前言总体上HDFS异构存储的价值在于,根据数据热度采用不同策略从而提升集群整体资源使用效率。对于频繁访问的数据,将其全部或部分保存在更高访问性能的存储介质(内存或SSD)上,提升其读写性能;对于几乎不会访问的数据,保存在归档存储介质上,降低其存储成本。但是HDFS异构存储的配置需要用户对目录指定相应的策略,即用户需要预先知道每个目录下的文件的访问热度(事先划分好冷热数据存储目录,设置好            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HADOOP集群各组件性能调优配置原则如何发挥集群最佳性能原则1:CPU核数分配原则原则2:内存分配原则3:虚拟CPU个数分配原则4:提高磁盘IO吞吐率影响性能的因素因素1:文件服务器磁盘I/O因素2:文件服务器网络带宽因素3:集群节点硬件配置因素4:SFTP参数配置因素5:集群参数配置因素6:Linux文件预读值因素7:Jsch版本选择HBase提升 BulkLoad 效率操作场景前提条件操作步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言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。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何实现"hadoop3 kerberos"
## 一、流程概述
在实现"hadoop3 kerberos"的过程中,主要包括以下几个步骤:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Kerberos服务器 |
| 2 | 配置Hadoop集群 |
| 3 | 启用Hadoop的Kerberos认证 |
| 4 | 测试Kerberos认证是否生效 |
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现Hadoop3端口
## 介绍
你好,作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何实现Hadoop3端口。Hadoop是一个用来存储和处理大数据的开源框架,而端口则是用来进行网络通信的重要概念。在学习如何实现Hadoop3端口之前,你需要先了解Hadoop的基本概念。
## Hadoop基本概念
- **Hadoop**: Hadoop是一个分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hadoop3框架介绍及示例
## 什么是Hadoop3框架?
Hadoop3是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会的一个子项目,最初由谷歌的MapReduce技术启发而来。Hadoop3框架包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce等模块,可以方便地处理大数据量的计算和存储。
## Hadoop3框架的核心组件
###            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Hudi与Hadoop 3的结合
是一种用于大数据存储和增量处理的开源数据存储解决方案。它能够支持数据的快速更新和增量处理,同时保持数据的高可用性和一致性。Hudi是基于Hadoop生态系统构建的,因此与Hadoop的版本兼容性非常重要。在本文中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Hadoop 3 版本的转型与兼容性解决方案
Hadoop 3 是大数据处理领域的重要里程碑,其多个高效特性相比于 Hadoop 2 进行了显著提升。本博文旨在全面解析 Hadoop 3 的特性,提供从版本对比、迁移指南到实战案例的全方位解决方案,以帮助开发团队有效迁移并运用 Hadoop 3。 
### 版本对比
Hadoop 3 在多个方面对比于 Hadoop 2 进行了性能和架构的优化:            
                
         
            
            
            
            Hadoop3源码科普与示例
# 概述
Hadoop3是一个开源的分布式计算框架,用于处理大数据。本文将介绍Hadoop3的源码结构和一些核心组件,并通过示例代码演示如何使用Hadoop3来处理大数据。
# Hadoop3源码结构
Hadoop3的源码按照模块划分,每个模块负责不同的功能。以下是Hadoop3的源码结构:
- `hadoop-common`模块:包含了Hadoop3的公共类和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Bigdata:结构化数据:约束如mysql
半结构化数据:如json格式
非结构化数据:没有任何额外的去描述这段数据的元数据;如日志
收集数据方式:蜘蛛程序(爬虫),收集的都是非结构化或半结构化数据因此不能存储在rdbms中,并且这些收集到海量数据不是ELK能处理检索的,有以下瓶颈:
	存储:
	分析处理:
	
Google论文:阐述解决方式
	2003年:The Google File S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 13:17:37
                            
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