大数据系列（一）hadoop生态圈基础知识后续之HDFS头脑风暴-最初的文件存储HDFS存储原理与架构HDFS的架构图（官方文档图）HDFS的组成HDFS副本存放策略HDFS环境搭建HDFS文件存储位置以及Block分块来一次多副本文件存储 头脑风暴-最初的文件存储单机时代，如同我们玩游戏的windows电脑，无论文件多大（如果存储空间不够就加硬盘或者扩充硬盘），都是存在了我们有很多小种子的E盘
Fsimage，Edits详解目标：掌握Fsimage和Edits的作用。 NameNode元数据详解 （1）第一次启动namenode格式化后，创建fsimage和的edits文件。如果不是第一次启动，直接加载edits和fsimage文件到内存。 （2）客户端对原数据进行增删改的请求 （3）namenode记录操作日志，更新滚动日志。 （4）namenode在内存中对数据进行增删改查 fsim
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2024-03-28 03:39:45
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hadoop核心组件——HDFS系列讲解之Fsimage，Edits详解NameNode元数据解析元数据信息目录的配置FSimage文件当中的文件信息查看edits当中的文件信息查看secondarynameNode如何辅助管理FSImage与Edits文件namenode元数据信息多目录配置namenode故障恢复故障恢复步骤第一步：杀死namenode进程第二步：删除namenode的fsi
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2024-03-26 08:34:52
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导读 为了实现降本增效，京东HDFS 团队在 EC 功能的移植、测试与上线过程中，基于自身现状采取的一些措施并最终实现平滑上线。同时自研了一套数据生命周期管理系统，对热温冷数据进行自动化管理。在研发落地过程中还构建了三维一体的数据校验机制，为 EC 数据的正确性提供了强有力的技术保障。本文详细介绍在研发一个复杂系统时，如何基于实际情况进行取舍，并确立行动准则。在功能上线过程中
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2024-07-18 08:30:40
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这篇分析一下Lease Recovery 和 Block Recoveryhdfs支持hflush后，需要保证hflush的数据被读到，datanode重启不能简单的丢弃文件的最后一个block，而是需要保留下hflush的数据。同时为了支持append，需要将已经finalized的block重新打开追加数据。这就为宕机的恢复处理带来了更大的困难，支持hflush/append之前，hdfs只需
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2024-03-16 10:38:31
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2019-07-26 13:42:00
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整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程： 1、通过hdfs oiv命令将最新的fsimage⽂件解析为csv格式的⽂件 2、将csv
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2024-04-12 09:03:12
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背景HDFS 集群作为大数据最核心的组件，在公司承载了DW、AI、Growth 等重要业务数据的存储重任。随着业务的高速发展，数据的成倍增加，HDFS 集群出现了爆炸式的增长，使用率一直处于很高的水位。同时 HDFS文件数持续增长导致Namenode 压力过大、RPC 过多，整体性能下降。作为集群 admin ,保证集群稳定、提高资源利用率为公司降本增效是我们最主要的责任。面对存储增长带来的挑战，
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2024-04-22 09:23:00
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① NameNode元数据的设计在HDFS中，需要经常访问元数据，并且还要求NameNode能高效地响应Client的请求。如果将元数据存储在NameNode的磁盘中，必然效率太低。应该将元数据存到内存中。但是，元数据如果存储在内存中，一旦断电，就会丢失。重启后，整个集群便无法工作。应该在磁盘中对元数据进行备份，叫做fsimage。内存中的元数据发生更新，磁盘中的fsimage也需要同时更新，才能
1、在HDFS中，fsimage和eidts是NameNode两个非常重要的文件。其中，fsimage是HDFS文件系统存于硬盘中的元数据检查点，里面记录了自最后一次检查点之前HDFS文件系统中所有目录和文件的序列化信息；而edits保存了自最后一次检查点之后所有针对HDFS文件系统的操作，比如：增加文件、重命名文件、删除目录等等。2、在NameNode启动时候，会先将fsimage中的文件系统元
概观HDFS是Hadoop的一部分，它具有下载当前名称节点快照的命令。我们可以通过Spark
原创
2023-06-15 14:30:45
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文章目录引言1、冷热数据分离思想2、数据层：Data tiers2.1 内容层：Content Tier2.2 热数据层：Hot Tier2.3 温数据层：Warm Tier2.4 冷数据层：Cold Tier2.5 冻结层：Frozen Tier3、节点角色3.1 内容节点3.2 热数据节点3.3 温数据节点3.4 冷数据节点3.5 冻结数据节点 引言首先抛出问题：对于热点搜索而言，最高效的存
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2024-02-28 09:07:28
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# 解析HDFS fsimage文件的方法
## 简介
Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop项目的一个主要组件，用于存储大规模数据。HDFS的元数据信息存储在fsimage文件中，这个文件记录了文件系统的目录结构、文件权限、复制因子等信息。在某些情况下，我们可能需要从fsimage文件中提取元数据信息以便进行分析或恢复操作。
本文
原创
2024-04-01 03:36:15
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场景：
有一个订单功能，里面的主表有几千万数据量，加上关联表，数据量达到上亿。我们尝试了优化表结构、业务代码、索引、SQL 语句等办法来提高响应速度，但查询速度还是很慢。一、什么是冷热分离最终，我们决定采用一个性价比高的解决方案，在处理数据时，我们将数据库分成了冷库和热库 2 个库，不常用数据放冷库，常用数据放热库。这就是“冷热分离”。二、什么情况下使用冷热分离？数据走到终态后，只有读没有写的需求
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2024-07-09 14:47:43
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一序言名词解释AHU：Air handling unit, 即空气处理机组，是用于处理空气温度、湿度、洁净度的设备，通常由箱体、风机、过滤网、加湿器、制冷盘管等部件组成。DX：Direct expansion, 即直膨式制冷。是指制冷剂在蒸发器中膨胀蒸发对空气直接进行制冷，中间不经过水等换热媒介。COP：Coefficient of performance, 即制冷性能系数。在标准工况下，COP=
大数据时代，人们的生活、工作都在数据化，时时刻刻都有新的数据产生，数据正在呈几何倍数爆炸式增长。如何存储、管理和使用这些数据，是现代企业面临的难题。 Forrester报告显示，组织中经常有多达73％的数据未使用，但很少有数据被丢弃。这些组织仍然保留旧的但很少或从未访问过的数据，原因主要是： 新的分析类型，比如长期趋势分析可能会使这些几乎被遗忘的数据变得必要。 诉讼的可能性，这可能要追溯到几
根据HA架构图，规划HA的分布式集群服务器HA集群规划配置参考图根据官方文档配置HA部分说明Architecture在典型的ha集群中，两台独立的机器被配置为namenode。在任何时间点，一个namenodes处于活动状态，另一个处于备用状态。活动NameNode负责集群中的所有客户端操作，而备用服务器只是充当从服务器，保持足够的状态，以便在必要时提供快速故障转移。备用节点与活动节点保持状态同步
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2024-04-29 20:30:10
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一、 引言 系统特点客服系统有一个工单查询功能，工单表特点及用户需求如下：1）工单表中存放了几千万条数据。 2）查询工单表数据时需要关联十几个子表，每个子表的数据也是超亿条。 3）工单表中的有些数据是几年前的，客户需要这些数据继续保持更新。 问题描述每次客户查询数据时几十秒甚至更长的时间才能返回结果。 解决方案选型方式1：使用索引、SQL等数据库优化技巧来进行解决，但是由于数据量庞大，关联的子表较
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2024-07-11 16:09:17
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.hadoop的ha原理 ****** hadoop的高可用的搭建方式 高可用： secondary是namenode的冷备份节点 namenode------2个namenode 只有一个namenode active 才可以对外提供服务 另外一个standby的 不对外提供服务 standby的namenode 是 active的namenode的热备份节点，active宕机的时候可以
在NameNode的${dfs.namenode.name.dir}/current目录下，有这样几个文件： 在数据库系统中，log是用于记录写操作的日志的，并使用该Log进行备份、恢复数据等工作。有关写的操作的记录的，目前见过了两种：关系型数据库的log，HBase的WALs等等都是这样的写操作的日志。HDFS也采用了类似的机制。在HDFS中，会将第一次的文件操
原创
2017-05-02 17:57:34
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