Hadoop简介（记）是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集
转载
2023-10-01 18:39:28
82阅读
管理文件系统的命名空间，他维护着文件系统树及整棵树上所有的文件和目录，这些信息以两个文件形式永久的保存在本地磁盘上，命名空间镜像文件(fsimage)和(Editlogs)
fsimage：namenode启动时，对整个文件系统的快照
editlogs：namenode启动以后，对文件系统的改动序列
转载
2023-07-31 16:27:26
71阅读
一、HDFS简介 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。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器
转载
2023-11-18 23:18:41
191阅读
在HDFS集群的运维过程中，肯定会遇到DataNode的新增和删除，即上线与下线。这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程。背景在我们的微职位视频课程中，我们已经安装了3个节点的HDFS集群，master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色，slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色。我们现在来给这个HDFS集群新增一个Dat
转载
2023-07-12 13:25:21
179阅读
Haoop的HA基本介绍Hadoop High Availability，HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，分为活动节点（Active）及备用节点（Standby）。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到
转载
2023-11-24 00:24:21
83阅读
一、HDFS简介hadoop 官网下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/可下载包使用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。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Mast
转载
2023-07-30 14:14:22
404阅读
目录一、什么是HDFS二、HDFS的特点三、HDFS的读写过程四、HDFS的常用指令一、什么是HDFSHDFS是基于Java的分布式文件系统，允许您在Hadoop集群中的多个节点上存储大量数据。它专门存储超大数据文件，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNo
转载
2023-09-01 08:32:09
64阅读
1.Namenode 目录的管理者，每一个集群都有一个，记录实时的数据变化，如果没有namenode，HDFS就无法工作，系统中的文件将会全部丢失，就无法将位于不同datanode上的文件快（blocks）重建文件。因此它的容错机制很有必要。它主要负责：接收用户的请求；维护文件系统的目录结构；管理文件与Block之间的练习；2.Datanode是文件系统的工作节点
转载
2023-07-06 18:34:39
123阅读
数据节点 DataNode 在 HDFS 文件系统中处于从属的地位, 但是其结构却比处于主导地位的查名节点 NameNode 更复杂。这是因为:虽然 NameNode 起着目录的作用,但是文件的内容却是存储在 DataNode 上的,读写文件时一旦知道了哪一个块在什么节点上,或者指定存放在什么节点上,下面就不需要 NameNode 的介入了。而块的存取,却是颇为复杂的操作。再说 NameNode
转载
2023-08-18 19:17:05
71阅读
hadoop安装部署一.hadoop简介二.安装hadoop三.部署伪分布式hadoop四.部署分布式hadoop五. 部署分布式资源管理框架yarn 一.hadoop简介HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构
转载
2023-09-06 09:54:43
121阅读
数据块存储数据节点的磁盘目录文件结构 在第一次启动HDFS集群前，需要通过如下命令对名字节点进行格式化，让名字节点建立对应的文件结构：bin/hadoop namenode–format 数据节点可以管理多个数据目录，被管理的目录通过配置项${dfs.data.dir}指定，如果该配置项的值为“/data/datanode,/data2/datanode”，则数据节点会管理这两个目录，并把它们作为
转载
2023-10-03 11:50:25
92阅读
Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS 的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。一、HDFS基本概念1、数据块HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块，这个数据块可以理解和一般的文件
转载
2023-07-24 10:32:44
110阅读
一、hadoop介绍1.The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is d
转载
2023-08-18 20:53:15
81阅读
本文约1500字，建议阅读5分钟。在本文中，大数据专家将为您介绍如何使用HDFS以及如何利用HDFS创建HDFS集群节点。我们将从HDFS、Zookeeper、Hbase和OpenTSDB上的系列博客开始，了解如何利用这些服务设置OpenTSDB集群。在本文中，我们将探究HDFS。HDFSHadoop分布式文件系统(HDFS)是一种基于Java的分布式文件系统，它具有容错性、可伸缩性和易扩展性等优
转载
2023-09-06 20:54:25
82阅读
Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台。 1.1核心构成 1.1.1HDFS架构 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获取文
转载
2023-07-12 09:56:14
179阅读
Hadoop是Apache开源软件基金会的一个项目的总称，它包含了HDFS，MapReduce，Hive，Hbase，Pig等组件，它是基于Googel GFS和MapReduce的论文发展起来的开源软件项目，而HDFS和Hadoop MapReduce是它的核心。 HDFS是一个开源的分布式文件系统，和单机文件系统一样，它也使用目录树结构，和单机文件系统不同的是，它的文件系统是跨越整个Ha
转载
2023-08-04 10:50:32
134阅读
该部分是实验整理，一共三部分内容 1、Hadoop集群搭建 2、MapReduce程序的编写 3、Hadoop使用和Hbase使用第一部分：Hadoop集群搭建一、实验目的和要求掌握Hadoop的安装过程，完成Linux系统配置，启动Hadoop集群。二、实验内容和原理在Hadoop部署中，有三种服务器角色，他们分别是客户端、Masters节点以及Slave 节点。Master 节点，Master
转载
2023-11-25 19:40:02
62阅读
之前的文章中我们已经将master节点的网络IP、hostname文件、hosts文件配置完成，接下来还有hadoop相关配置文件需要修改。今天我们来讲master节点hadoop的配置。 1、hdfs-site.xml在hadoop的配置文件中与HDFS(hadoop分布式文件系统)相关的是hdfs-core.xml文件。在伪分布集群中只有一个节点，因此此节点即要有NameNode功能
转载
2023-10-03 11:44:14
85阅读
目录一、HDFS简介二、HDFS工作原理为什么要用hadoop？一、HDFS简介一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Master和Worker具体任务的执行节点。总的设计思想：分而治之——将大文件、大批量文件，分布式存放在大量独立的服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。HDFS是一个主/从（Mater/Sla
转载
2023-07-07 19:49:05
84阅读
下线主机对DataNode解除授权前调优HDFS减少同时下线的节点数量：最多同时停用 个DataNode进行下线操作，等待下线完成后，进行副本检查（hdfs fsck / -list-corruptfileblocks -openforwrite -files -blocks -locations 2>&1 > /tmp/hdfs-fsck.txt在下线节点检查是否有异常的副
转载
2024-02-23 19:08:00
44阅读
