官方的原生配置文档Hadoop3.1.0HDFS的组成NameNodesecondaryNameNodeDataNode这是以主从模式来运行的,前两个在maser节点上,最后一个在slave节点上1. 解压hadoop安装包要学会从官方网站里找到历史镜像和release的发布版本来下载 我觉得从别人给的资源包里和从别的网盘里下载的东西还是太虚了 真正要学会一个东西必须从最原生的东西开始学起一定要下
转载 2024-04-19 17:41:13
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在Hadoop2.0之前,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题: 单点故障、内存受限,制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等 为了解决这些问题,除了用基于共享存储的HA解决方案我们还可以用HDFS的Federation机制来解决这个问题。 【单机namenode的瓶颈大约是在4000台集群,而后则需要使用联邦机制】什么是Federat
转载 2024-03-25 06:48:31
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HDFS中的数据按照一定策略分布在集群中的多个数据节点上,但在某些情况下,数据的分布也会出现不均衡的情况,比如说集群新增加了节点,在新增加的节点上就没有数据存在,虽说之后新增的数据会分配到新节点上,不过,对于已有数据,新节点和原有节点上的分布很不均衡,而且这还会导致在分配MapReduce任务的时候新机器分配不到可执行的任务,白白浪费了新增节点的计算能力。而对于一个真实的生产环境来说,随着数据
转载 2024-04-26 09:56:56
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均衡均衡器程序是一个hadoop守护进程,它将块从忙碌的datanode移到相对空闲的datanode,从而重新分配块。 1、HDFS不会自动将块从旧的datanode移到新的datanode以平衡集群。用户需要自动运行均衡器。 2、均衡器在标准日志目录中创建一个日志文件,记录每次重新分配过程(每次一行)。 3、dfs.balance.bandwidthPerS
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]$
转载 2024-03-31 19:23:55
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HDFS 中,DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中,具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中,一般都会配置多个目录,并且把这些目录分别配置到不同的设备上,比如分别配置到不同的HDD(HDD的全称是Hard Disk Drive)和SSD(全称Solid State Drives,就是我们熟悉的
转载 2024-06-16 17:42:11
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关于HDFS Balancer的一些小技巧前言正文原因分析Balancer工具做均衡带宽设置限定均衡范围参数调优结语 前言使用HDFS的过程中,难免会出现数据不均衡的情况,直观表现就是有的服务器磁盘使用率高的吓人,有的服务器空闲的离谱;我在运维过程中也遇到很多这种情况,使用balancer工具做均衡也是总结了一些点,特意再次记录一下。正文原因分析对于HDFS来说,数据不均衡是个再正常不过的事情,
文章目录HDFS1.1 原理及组成1.2 文件读取过程1.3 文件写入过程1.4 第二名称节点1.5 HA机制1.6 Federation机制1.7常用命令 HDFS1.1 原理及组成NameNode:管理文件系统的namespace,这些信息以镜像文件(FsImage)和日志文件(EditLog)永久保存在磁盘上。文件与block的映射信息和块所在数据节点的信息保存在内存中,它不是永久保存的,
转载 2024-04-24 12:07:25
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前言相信对于广大的Hadoop集群的使用者和...
转载 2020-01-12 19:08:00
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前言相信对于广大的Hadoop集群的使用者和...
转载 2020-01-12 19:08:00
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1.集群执行balancer命令,依旧不平衡的原因是什么?该如何解决?2.尽量不在NameNode上执行start-balancer.sh的原因是什么?集群平衡介绍Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器
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Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。GFS是谷歌一篇论文上所阐述的一个分布式文件系统。两者均将数据分为一个分片(chunk/block/partition),以及对应会有多个副本,分别分布在不同的Node节点上,从而能够满足高可用以及稳定性的要求。但是对于一个Node以及其具体所
一、Hadoop1.1 HDFS存储多目录在DataNode节点增加磁盘并进行挂载。在hdfs-site.xml文件中配置多目录,注意新挂载磁盘的访问权限问题。<property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,fil
概述Hadoop技术体系中,hdfs是重要的技术之一,而真实的数据都存储在datanode节点之上,DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中,而每个datanode节点可以配置多个存储目录(可以是不同类型的数据硬盘),hdfs-site.xml (dfs.datanode.data.dir 参数)。一般的hadoop集群datanode节点会配置多块数据盘,当我们往 
文章目录01 引言02 HDFS磁盘均衡2.1 为何需要磁盘均衡?2.2 磁盘均衡原理2.3 磁盘均衡的使用03 文末0
原创 2022-03-25 14:16:58
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阅识风云是华为云信息大咖,擅长将复杂信息多元化呈现,其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。摘要:当HDFS集群出现DataNode节点间磁盘利用率不平衡时,会导致MapReduce应用程序无法很好地利用本地计算的优势、数据节点之间无法达到更好的网络带宽使用率等问题。因此管理员需要定期检查并保持DataNode数据平衡。作者:阅识风云HDF
转载 2024-04-10 21:22:32
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HDFS数据块:与一般文件系统一样,HDFS也有块(block)的概念,HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块作为独立的存储单元。与通常的磁盘文件系统不同的是:HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间(当一个1MB的文件存储在一个128MB的块中时,文件只使用1MB的磁盘空间,而不是128MB)设置数据块的好处:(1)一个文件的大小可以大于集群任意节点磁盘的容量(2)容易对数据进行备
转载 2024-05-11 15:14:17
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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
转载 2024-04-12 09:03:12
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1. HDFS产出的背景及定义1.1 HDFS产生的背景随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS的定义 HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储
转载 2024-03-16 11:56:28
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Load balancing algorithms and strategies are essential in distributed computing and networking to ensure that workloads are evenly distributed负载均衡
原创 2024-06-17 16:56:55
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