# Hadoop多副本的目的及其实现
在大数据处理领域，Hadoop作为一个分布式存储与处理框架，取得了广泛应用。Hadoop的核心组成部分是HDFS（Hadoop Distributed File System），其具有多副本机制，这一设计是为了提高数据的可靠性与可用性。
## 1. Hadoop多副本的目的
Hadoop多副本的主要目的是确保数据在不同节点之间的冗余存储，以防止因节点故障
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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# Hadoop集群多副本的实现教程
在大型数据处理任务中，确保数据安全和高可用性是非常重要的。Hadoop通过“多副本”机制来实现这一点。本文将指导你如何在Hadoop集群中实现多副本配置。
## 一、流程概述
在进行Hadoop集群多副本 configuration 的过程，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|---
原创
2024-08-21 06:31:11
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# Hadoop多副本冗余详解
## 介绍
Hadoop是一个广泛使用的开源框架，用于分布式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。Hadoop的一个重要特性是多副本冗余，这项技术不仅提高了数据的可用性和容错性，也为大数据应用提供了稳定的基础。
## 多副本冗余的定义
多副本冗余是指在HDFS中，为每个数据块创建多个副本并存储
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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HDFS是分布式文件系统，英文全称是Hadoop Distributed File System，是一个用Java实现、分布式的、可扩展的文件系统。HDFS的主要功能是做存储用的，把每一份数据创建多个副本、做复制，默认的副本数是3份。整体设计思路大文件被切割为小文件，使用分而治之的思想让很多服务器对同一个文件进行联合管理。每个小文件做冗余备份，并且分散到不同的服务器中，做到高可靠不丢失。在HDFS
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2023-09-01 08:27:31
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概览 首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。HDFS特点： &nb
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2023-12-05 23:10:06
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HDFS 基本 原理1，为什么选择 HDFS 存储数据 之所以选择 HDFS 存储数据，因为 HDFS 具有以下优点：1、高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。2、适合批处理它是通过移动计算而不是移动数据。它会把数据位置暴露给计算框架。3、适合大数据处理处理数据达到 GB、T
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2023-11-08 20:44:37
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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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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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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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hadoop完全分布式集群搭建（高可用性）搭建过程：1.准备三台虚拟机第一台：作为NameNode负责文件元数据的操作，全权管理数据库的复制第二台：作为DataNode负责处理文件内容的读写请求，数据流不经过NameNode第三台：作为SecondNameNode作用同NameNode高可用性体现：当NameNode失效后，DataNode自动将NameNode变为SecondNameNode2.
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2024-09-13 21:55:50
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文章目录一、Erasure Coding（纠删码）和Raid比较二、Erasure Coding（纠删码）介绍2.1正常场景时EC读写原理2.2故障场景时EC读写原理2.3EC冗余配比 一、Erasure Coding（纠删码）和Raid比较（1）EC算法是跨节点的，4+2:1的冗余允许1个节点故障而不丢失数据，RAID5一般是由节点内的若干块盘组成RAID组的，只能容忍硬盘故障，不能容忍节点故
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2024-06-05 14:52:44
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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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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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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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体系结构 （★★）hdfs的优点与缺点 HDFS 具有以下优点：(1) 高容错性数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。(2) 适合批处理它是通过移动计算而不是移动数据。它会把数据位置暴露给计算框架。(3) 适合大数据处理数据规模：能够处理数据规模达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。文件规模：能够
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2024-05-12 18:15:59
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# Hadoop副本的定义
## 引言
Hadoop是一个高性能的分布式计算框架，它通过数据的并行存储和处理来实现大规模数据的分析和处理。在Hadoop中，副本是一种冗余的数据备份机制，用于提高数据的可靠性和容错能力。在本文中，我将向你介绍如何定义Hadoop的副本。
## 流程概述
定义Hadoop副本的过程可以分为以下几个步骤：
1. 确定需要设置副本的文件或目录。
2. 配置Hadoo
原创
2024-01-19 12:45:55
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Hadoop Distributed File System 简称HDFS
一、HDFS设计目标
1、支持海量的数据，硬件错误是常态，因此需要
，就是备份
2、一次写多次读
&nb
前言最近闲来无事，入手了一本钱文品老师的《Redis深度历险-核心原理与应用实践》一书，于是便偶尔翻几页学习一下Redis,毕竟用了好几年了，但是一些底层的核心内容一直没有系统的了解过，借此机会也让自己对Redis有个更深得了解吧。现在把第一张的内容进行总结并且记录一下，自己也在下面使用笔记本记录了一些要点，但是笔记本总是放着放着不知道拿哪里去了，搞了在不同的笔记本上东记一些西记一些，这里写个学习
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2024-05-16 06:36:13
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