一、HDFS的读写流程图1-1 HDFS Client数据获取流程HDFS读写流程涉及到三种角色，分别是HDFS Client，NameNode和DataNode。HDFS Cilent为应用程序提供了访问HDFS集群的接口。NameNode的内存中保存着整个分布式文件系统的目录树和元数据，元数据包含了文件与块(Block,默认64MB，可配置)的对应关系，块与DataNode的对应关系。Data
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2023-08-21 14:10:44
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在Kubernetes中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是常用的分布式存储系统之一。HDFS中的数据被划分为多个块（block）进行存储，每个块被复制多份以实现数据的容错和高可用。那么在HDFS中，block默认保存几个备份呢？
在HDFS中，每个block默认保存3个备份。这三个备份分别存储在不同的数据节点上，以确保数据的可靠性和容错性。当某个数据节
前言HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。HDFS架构NameNode是整个文件系统的管理节点。 它维护着整个文件系统的文件文件夹树，文件/文件夹的元信息和每个文件相应
目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
一。背景笔者所在公司某系统在某证券公司现场部署时，客户出于自己集群使用规划的考量，不允许 flink 访问大数据集群，既不能使用yarn资源管理器，也不能访问hdfs文件系统，而该系统中中 flink 应用程序的数据链路是 flink sql 读取 kafka topic中的数据，进行计算分析后写到es中供下游业务系统使用，计算过程中使用到了 flink 的 table api和sql。该场景其实
在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。Block概念 磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块
我们Hadoop平台也从Hadoop1.2.1升级到了Hadoop2.4.0版本，当然HDFS HA 也配置到集群中。具体的配置方法是基于cloudera 开源的zookeeper +QJM HA方案（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623）。感恩cloudera 这样伟大的公
1.BlockCanary造成app卡顿的直接原因通常是，主线程执行繁重的UI绘制、大量的计算或IO等耗时操作。常用的解决卡顿的方法有BlockCanary、ArgusAPM、LogMonitor等。从监控主线程哦哦实现原理上，主要分为两种：①依赖主线程Looper，监控每次dispatchMessage的执行耗时。（BlockCanary）②依赖Choreographer模块，监控相邻两次Vsy
第二部分：HDFS第三部分：MapReduce第四部分：项目案例实战《Hadoop》Hadoop常用命令命令说明jps查看进程service iptables stop关闭防火墙start-all.sh启动Hadoop服务1、Hadoop介绍Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的
1.HDFS高可用对于HDFS ，NN存储元数据在内存中，并负责管理文件系统的命名空间和客户端对HDFS的读写请求。但是，如果只存在一个NN，一旦发生“单点故障”，会使整个系统失效。虽然有个SNN，但是它并不是NN的热备份因为SNN无法提供“热备份”功能，在NN故障时，无法立即切换到SNN对外提供服务，即HDFS处于停服状态。HDFS2.x采用了HA（High Availability高可用）架构
一、 纠删码1、纠删码原理注：演示纠删码和异构存储需要一共 5 台虚拟机。尽量拿另外一套集群。提前准备 5 台服务器的集群。HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％左右的存储空间。1）纠删码操作相关的命令[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$
迁移hdfs节点过程中，退役datanode节点，出现这个问题：使用命令检查block报告hdfs fsck /返回结果截图如下：
原创
2022-09-01 21:03:26
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T） 在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记
PendingReplicationBlocks实现了所有正在复制的数据块的记账工作。它实现以下三个主要功能： 1、记录此时正在复制的块； 2、一种对复制请求进行跟踪的粗粒度计时器； &nb
HDFS写数据流程（客户端如何把数据写入到HDFS集群中）1.HDFS client客户端访问HDFS会先创建一个Distributed System(分布式文件系统)对象，向NameNode发出请求上传文件，NameNode会检查自己的目录树来判断是否有权限或者有改目录存在。2.NameNode校验完成会把DataNode首地址信息回传给客户端。3.客户端会创建一个FSDataOutputeSt
HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点： 1.保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 2.运行在廉价的机器上。 3.适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成bl
三种搭建方式一文搞定：伪分布式、分布式、高可用，来吧，往下看配置：vmware15 centos6.5-mini jdk1.8 Hadoop-2.6.51、HDFS伪分布式搭建步骤：(1) 配置免密登录 node01->node01ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01(2) 配置JDKex
1.hdfs的架构以及block块和副本机制 hdfs分布式文件系统也是一个主从架构，主节点是我们的namenode，负责整个集群以及维护集群的元数据信息。从节点是datanode，主要负责文件数据存储。 hdfs将所有的文件全部抽象为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理。 在hadoop1文件的block块
