学习云计算，必然得了解Hadoop，而Hadoop中的HDFS（分布式文件系统）是一个基础，接下来就写一下我所理解的HDFS。 有一个很有特别的村庄，村庄里面有一个很牛逼的人，叫做“大哥”，村民们都信得过他，于是会把自己家的粮食、农具等等各种各样的东西“打包成一个大的包裹”让“大哥”给存着，等用的时候，再去找大哥要。我们可以姑且简单的认为：“大哥”就是服务器Server，村民们是客户端Clien
在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇
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2024-07-30 15:54:06
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目录一、Hadoop概述二、HDFS详解1）HDFS概述HDFS的设计特点2）HDFS组成1、Client2、NameNode（NN）3、DataNode（DN）4、Secondary NameNode（2NN）3）HDFS具体工作原理1、两个核心的数据结构: Fslmage和EditLog2、工作流程3、HDFS读文件流程4、HDFS文件写入流程三、Yarn详解1）Yarn概述2）YARN架构组
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2023-07-26 21:11:00
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hadoop的核心分为两块，一是分布式存储系统-hdfs，这个我已经在上一章节大致讲了一下，另一个就是hadoop的计算框架-mapreduce。 map
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2024-02-07 00:01:44
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1、HDFS—核心参数1.1 NameNode内存生产配置1.1.1、NameNode内存计算每个文件块大概占用150byte，一台服务器128G内存为例，能存储多少文件块呢？128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1亿
G MB KB Byte1.1.2、Hadoop2.x系列，配置NameNode内存NameNode内存默认2000m，如果服务器内
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2023-09-22 12:55:44
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本事故，发生在测试的环境上，虽然不是线上的环境，但也是一次比较有价值的事故。起因：公司里有hadoop的集群，用来跑建索引，PHP使用人员，调用建索引的程序时，发现MapReduce集群启动不起来了，报IOException异常，具体的异常没有记录，大致的意思就是磁盘空间满了，导致创建文件失败！下面散仙模拟当时的环境，接到问题后，第一件事就是先查看centos系统的磁盘使用率执行命令 df -h
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2023-09-20 12:45:21
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1.什么是hadoop处理框架？Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。Hadoop 由 HDFS 、 MapReduce 、 HBase
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2023-09-20 10:25:09
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1HADOOP简介 什么是HADOOPHADOOP可以对海量数据进行分布式处理HADOOP的核心组件有
HDFS（分布式文件系统）YARN（运算资源调度系统）MAPREDUCE（分布式运算编程框架）广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载
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2023-06-14 14:35:59
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什么是云计算？摘抄一段wikipedia上的权威解释：云计算 （cloud computing ，台湾译作云端运算 ），是一种基于互联网 的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算。由于资源是在互联网上，而在计算机流程图中，互联网云计算的资源是动态易扩展 而且虚拟化云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务 （PaaS）和软件即服
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2023-08-13 17:40:35
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1.大数据集群节点规划1.1 数据存储总量预估比如业务系统数据量每天增量 50T，保留周期为 30 天，那么 HDFS 存储 容量为 50T * 30 天 * 3 副本 * 2 倍（数据源+清晰加工） = 9000T = 8.79P 1.2 DataNode节点规模预估每个机器的磁盘是 4T * 10 = 40T, 每台机器的可用存储容量为 40T *&nb
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2023-07-13 16:42:39
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大数据计算引擎分为离线计算和实时计算，离线计算就是我们通常说的批计算，代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算，代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。 计算引擎也在不
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2023-09-20 10:38:12
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Hadoop原理篇前言IT技术的学习就像武侠中练武功一样，练武不练功到老一场空。阳哥教育我们，不要单纯的做API调用工程师，学一些不易变的原理，做一个有内涵的程序员。正文什么是Hadoop？Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题从广义上讲，Hadoop通常是指一个更广泛的概念-----Hadoop生态圈Hadoop的优势高可
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2023-07-13 17:41:31
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的大数据分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的为例进行高速运算和存储。 Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了运算。Hadoop大数据处理的意义： Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数
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2023-07-17 20:01:15
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Hadoop基本结构Hadoop 由两部分组成， 分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce。 分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储， 而 MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上， 对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS结构HDFS 是一个具有高度容错性的分布式文件系统， 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
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2023-08-15 15:03:36
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1 HDFS简介 1.1 Hadoop 2.0介绍 Hadoop是Apache的一个分布式系统基础架构，可以为海量数据提供存储和计算。Hadoop 2.0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的结构对比：
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2023-07-17 19:59:51
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Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架。使得开发人员在不了解底层分布式细节的情况下，开发分布式程序。利用集群的特长进行高速运算和存储。 分布式系统是一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务为协调工作的计算机节点组成的系统。目的是利用更多的机器，更多更快的处理和存储数据。分布式和集群的差别在于集群中每个节点是相似的，提供相似的功能，而分布
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2023-09-07 14:39:28
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第1.1节 Hadoop架构Hadoop系统由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。下图简单展示了Hadoop系统的架构。从图中可以清晰的看出Had
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2023-07-19 14:08:34
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由apache开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop通胀指一个更宽泛的概念——Hadoop生态圈1、Hadoop优势高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。高扩展性：在集群见分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。高效性：在Ma
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2023-08-30 13:24:04
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HDFS（分布式文件系统）集群架构 HDFS+MapredReduce（云计算）集群架构 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的
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2023-08-15 21:13:20
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Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。
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2023-08-15 18:58:29
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