图解元数据安全1、数据安全副本机制安全模式2、元数据安全问题1:元数据怎么来的?==问题2:内存中的元数据与磁盘中的fsimage的元数据是不一致的?==原因:解决:问题3:SecondaryNameNode如何实现将文件元数据与内存元数据保持一致的?3、查看元数据fsimage文件和edits文件存在哪呢?datanode存储数据的位置fsimage文件存储的位置edits文件的存储位置查看f
转载 2024-04-29 21:49:45
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安全模式概述安全模式是 HDFS 所处的一种特殊状态,在这种状态下,文件系统只接受读数据请求,而不接受删除、修改等变更请求,是一种保护机制,用于保证集群中的数据块的安全性。  在NameNode主节点启动时,HDFS首先进入安全模式,集群会开始检查数据块的完整性。DataNode 在启动的时候会向 namenode 汇报可用的 block 信息,当整个系统达到安全标准时,HDFS 自动离开安全模式
转载 2023-11-28 21:50:32
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安全模式是 HDFS 的保护机制,用于保证集群中的数据块的安全性。当集群启动的时候,会首先进入安全模式。当系统处于安全模式时会检查数据块的完整性。假设我们设置的副本数(即参数dfs.replication)是5,那么在datanode上就应该有5个副本存在,假设只存在3个副本,那么比例就是3/5=0.6。在配置文件hdfs-default.xml中定义了一个最小的副本的副本率0.999,我们的副本
转载 2023-12-21 07:04:53
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HDFS 的联邦机制解决了 NameNode 的横向扩容问题,具体原理是什么样的呢?一起学习下????
原创 2021-10-08 10:21:40
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联邦当说起联邦,很容易想起例如美国这样的国家,由州组成了一个联合统一的国家,每个州都有各自的宪法和法律,自己行使自己的权利。我们这里的联邦也是类似这种,有了这种机制HDFS集群中可以使用多个独立的NameNode来进行管理以满足HDFS命名空间的水平扩展,这些NameNode分别管理一部分数据,且共享所有的DataNode的存储资源。通俗的讲就是,一个NameNode管理文件系统命名空间的一部分。
转载 2024-02-19 21:11:08
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目录一、什么是HDFS二、HDFS架构角色三、HDFS工作流程四、HDFS的优缺点一、什么是HDFS1、定义HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),以流式数据访问模式来存储超大文件,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
转载 2024-02-29 13:24:48
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前言在上一篇文章HDFS自定义小文件分析功能...
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背景多个名称节点/命名空间主要优点联合配置组态:格式化名称节点从旧版本升级并配置联合将新Namenode添加到现有HDFS集群管理集群启动和停止集群平衡器退役群集Web控制台本指南概述了HDFS联邦功能以及如何配置和管理联邦群集。 背景HDFS有两个主要层:Namespace<ul><li><span style="color:#000000;">由目录,文件和
HDFS读写流程这个问题是面试大数据分析师必不可少的问题,有不少面试者不能完整的说出 来,所以请务必记住。并且很多问题都是从 HDFS 读写流程中引申出来的。一、HDFS读流程Client 向 NameNode 发送 RPC 请求。请求文件 block 的位置;NameNode 收到请求之后会检查用户权限以及是否有这个文件,如果都符 合,则会视情况返回部分或全部的 block 列表,对于每个 bl
前言缓存,英文单词译为Cache,缓存可以帮...
转载 2020-01-12 19:09:00
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前言在上一篇文章HDFS自定义小文件分析功能...
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1.集群间数据拷贝方法一:scp命令,这个在hadoop完全分布式运行模式一文中有介绍。方法二:采用distcp命令实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制举例如下,将hello.txt文件从102集群拷贝到103,二者都是namenode所在节点主机名bin/hadoop distcp hdfs://hadoop102:9000/user/hello.txt hdfs://hadoop103:
前言缓存,英文单词译为Cache,缓存可以帮...
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blocksize 64M hadoop2.x 128Mhttps://www.toutiao.com/article/7022948464581427743/?app=news_article&timestamp=1720357629&use_new_style=1&req_id=20240707210709D33F259E620E3F7C812A&gr
原创 2024-07-07 21:10:57
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10 Hadoop Federation (了解)联邦10.1 NameNode  需要多少内存问题:NameNode 需要多大的内存?业界看法:1GB 内存放 1,000,000block 元数据。200 个节点的集群中每个节点有 24TB 存储空间,block 大小为 128MB,block 复制因子为 3,能存储大概 12500,000 个 block(或更多):200×24,00
文章目录理解与租约相关的类Server端Client端 Lease LeaseManager Monitor LeaseRenewer 写锁流程HDFS租约解析.html租约更新租约恢复 理解租约时间的权衡:短租约服务器维护的客户端信息少,但续约频繁开销大。本质:租约就是在一定期限内给予持有者特定权力的协议。特性是期限。 如果协议内容是服务器确认客户端还存活,那么这个租约的功能就相当
转载 2024-07-25 20:29:01
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HDFS写流程(微观)1.写数据就是从客户端上的数据上传到hdfs上·宏观过程1.首先客户端对主节点(NN)发送文件,主节点(NN)进行接收文件,在接收过程中,例如客户端向主节点发送一个put命令上传文件,在接收数据的过程中,会首先调用RPC的通信过程调起NN的put方法,先将文件放在Hadoop集群的一个缓冲区里面进行存储,接着对文件进行切分(默认是128M产生一个block块,并且通过机架感知
转载 2024-03-28 03:39:33
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1.1、HDFS 的工作概述 1、HDFS 集群分为两大主要角色:namenode、datanode (secondarynamenode 和 client)2、namenode 负责管理整个文件系统的元数据,并且负责响应客户端的请求3、datanode 负责管理用户的文件数据块,并且通过心跳机制汇报给 namenode4、文件会按照固定的大小(dfs.blocksize)切成若干块后分
转载 2024-05-03 14:40:07
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概述:HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode  (Secondary Namenode)NameNode负责管理整个文件系统的元数据DataNode 负责管理用户的文件数据块文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上Datanod
版本:Apache Hadoop 1.0.3 Hadoop集群节点通常会跨很多个机架,增加节点的情况时有发生,而且很多时候节点的磁盘容量还不统一,有大有小,所以集群节点非常容易出现磁盘利用不平衡的情况,一些节点的磁盘快用光了,另外一些节点磁盘容量还剩余很多。这会导致一些问题,首先是一些机器磁盘读写很频繁,另外一些机器很闲;MR任务分配到一个没有相应数据块的节点上时,需要从其它机器上拿数据,占用大
转载 2024-07-26 12:43:38
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