HDFS Federation是Hadoop最新发布版本Hadoop-0.23.0中为解决HDFS单点故障而提出的namenode水平扩展方案。该方案允许HDFS创建多个namespace以提高集群的扩展性和隔离性。本篇文章主要介绍了HDFS Federation的设计动机和基本原理。 1. 当前HDFS概况 1.1 当前HDFS架构 当前HDFS包含两层结构： NamespaceBl
文章目录DataNode详解Datanode工作机制设置节点掉线时限数据完整性新节点服役退役节点添加白名单(伪退役)添加黑名单(真退役)Datanode多目录配置Hadoop归档 DataNode详解Datanode工作机制箭头所指的第一个文件存放真实的文件块，第二个meta文件是存放一些时间戳，校验和之类的。1）一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
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2024-04-07 14:01:14
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HDFS集群以Master-Slave模式运行，主要有两类节点：一个Namenode(即Master)和多个Datanode(即Slave)。 HDFS Architecture：Namenode Namenode 管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metada
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2024-07-31 23:40:18
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分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态，如yarn的rm与nm之间，hdfs的nn与dn之间。DataNode会定期（dfs.heartbeat.interval配置项配置，默认是3秒）向namenode发送心跳，如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳，我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大，至到最后变为dead,name
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2024-04-07 13:48:11
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HDFS是以NameNode和DataNode管理者和工作者模式运行的。
NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据。从架构设计上看，元数据大致分成两个层次：Namespace管理层，负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系；块管理层，负责管理
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2024-04-24 10:13:16
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HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode。NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息；DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。一、DataNode工作机制一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是
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2024-03-19 19:38:22
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HDFS 是Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
HDFS使用Master和Slave结构对集群进行管理，一般一个HDFS集群只有一个Namenode和一定数目的Datanode组成，Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。
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2023-07-12 11:56:50
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namenode:Namenode是中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名称空间（namespace）以及客户端对文件的访问。文件操作，Namenode负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求，跟文件内容相关的数据流不会经过Namenode，只会询问它跟那个DataNode联系，否则Namenode会成为系统的瓶颈。副本存放在哪些DataNode
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2024-03-19 06:56:00
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大家都知道namenode是hadoop中的一个很重要的节点，因为他存在着跟datanode的交互跟客户端的交互，存储着dotanode中的元数据，所以就很想学习他们是如何沟通并能保证数据在任何情况下都不会丢失那？ namenode的作用： 1.维护元数据信息。 2.维护hdfs的目录树。 3.相应客户端的请求。 我们先来看一下namenode大致的工作流程 可以看到nameno
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2024-04-03 20:20:35
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Hadoop 系列之 HDFS花絮上一篇文章 Hadoop 系列之 1.0和2.0架构 中，提到了 Google 的三驾马车，关于分布式存储，计算以及列式存储的论文，分别对应开源的 HDFS,Mapreduce以及 HBase。这里的 HDFS 是分布式文件系统，主要用于数据的存储。它的应用非常广泛，作为一款开源的文件系统，其高容错性、可靠性以及可部署在廉价机器上的特点，受到很
谷歌关于大数据的三篇文章之一就是Google File System,专门存储超大数据文件；同时，HDFS分布式文件系统，为整个生态圈提供最基础的文件存储服务。理论依据GFS与HDFS相同，Hadoop整个生态圈都是开源的。 2002年开始创建hadoop,最初版本遇到了瓶颈，最主要是可拓
datanode的介绍一个典型的HDFS系统包括一个NameNode和多个DataNode。DataNode是hdfs文件系统中真正存储数据的节点。每个DataNode周期性和唯一的NameNode通信，还时不时和hdfs客户端代码以及其他datanode通信。 datanode维护一个重要的表: 块=>字节流这些存储在本地磁盘，DataNode在启动时，还有启动后周期
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2024-04-14 21:55:25
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1 DataNode作用概述2 DataNode工作机制3 数据完整性3.1 读取过程的完整性保障3.2 DataNode的自省 1 DataNode作用概述DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。存储实际的数据块执行数据块的读/写操作2 DataNode工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身
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2024-03-25 16:18:05
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1 工作机制一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度
原创
2022-07-01 17:59:06
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什么是HDFS？ HDFS（Hadoop Distributed File System），分布式文件存储系统。源自于Google的GFS论文，是GFS的克隆版。与其他分布式文件系统相比，它具有很高的容错能力，适合部署在廉价的机器上；另外它能提供高吞吐量的数据访问，适合海量数据的存储。HDFS特点 易于扩展 运行在普通廉价的机器上，提供容错机制&nbs
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2024-03-15 11:34:50
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HDFS角色职责超详细概述Namenode、Datanode、元数据管理1、Namenode职责a、 NameNode是HDFS的核心，集群的主角色，被称为Master。b、 NameNode仅存储管理HDFS的元数据：文件系统namespace操作维护目录树，文件和块的位置信息。c、 NameNode不存储实际数据或数据集。数据本身实际存储在DataNodes中。d、 NameNode知道HDF
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2024-03-22 11:55:15
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动态添加一个DataNode集群扩容需要添加新DataNode，通常是在需要增加存储的情况下，虽然有时也是为了增加IO总带宽或减小单台机器失效的影响。在运行中的HDFS集群上增加新的DataNode是一个在线操作或热操作。对于要使用HDFS主机及功能的用户，新主机的IP地址必须添加到include文件中，但主机列表可以动态更新而无需重新启动NameNode。把DataNode的IP地址加入dfs.
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2024-07-24 20:10:58
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总体上涉及了心跳检测、副本移除线程、副本恢复线程。当datanode发生宕机或者datanode中的某个storage（如一块硬盘）发生的错误时，namenode会根据datanode发送的心跳进行检测。但namenode并没有在心跳检测的汇报中进行即时反应，而是先记录对应的心跳信息，由另一个定期检测线程移除DatanodeManager和BlockManager中对应的block信息，并记录需要
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2023-07-11 18:55:08
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1.HDFS的文件系统介绍HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。HDFS使用Master和Slave结构对集群进行管理。
一般一个 HDFS 集群只有一个Namenode 和一定数目的Datanode 组成。
Namenode 是 HDFS 集群主节点，Da
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2024-04-30 23:29:56
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看下hdfs的读写原理，主要是打开FileSystem,获得InputStream or OutputStream；那么主要用到的FileSystem类是一个实现了文件系统的抽象类，继承来自org.apache.hadoop.conf.Configured，并且实现了Close able接口，可以适用于如本地文件系统file://，ftp,hdfs等多种文件系统，所以呢若是自己要实现一个系统可以通
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2024-04-03 19:03:21
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