心跳是Jobtracker和Tasktracker的桥梁，它实际上是一个RPC函数，Tasktracker周期性的调用该函数汇报节点和任务状态信息，从而形成心跳。在hadoop中，心跳主要有三个作用： 1、判断Tasktracker是否活着 2、及时让Jobtracker获取各个节点上的资源使用情况和任务运行状态 3、为Tasktracker分配任务 注意：Jobtracker与Taskt
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2024-06-05 07:42:04
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一、hadoop心跳机制（heartbeat） 1、 Hadoop 是 Master/Slave 结构， Master 中有 NameNode 和 ResourceManager， Slave 中有 Datanode 和 NodeManager 2、 Master 启动的时候会启动一个 IPC（ Inter-Pr
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2024-04-06 09:12:40
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最近一段时间都在读HDFS关于Heartbeat(心跳检测)的源码，读的过程中忽然想到了以前在项目中用到的、为Nginx做HA的Keepalived，这两款高可用开源方案：Keepalived和Heartbeat很相像，但细想差别还是挺大的，所以梳理了一下，总结如下：Heartbeat： H
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2024-03-25 16:10:26
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HDFS 基础理论四大机制: 心跳机制, 安全模式, 机架感知, 负载均衡; 两大核心: 读写原理1.心跳机制 master 和 slave 之间通过 ipc 服务通信, 通信有固定时间周期(默认3秒),称之为心跳。 dfs.heartbeat.interval: 配置心跳时间slave 超时时间的计算:
timeout = 2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck.i
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2023-10-01 08:15:01
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client 向 Active NN 发送写请求时，NN为这些数据分配DN地址，HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响。一个简单但非优化的副本放置策略是，把副本分别放在不同机架，甚至不同IDC，这样可以防止整个机架、甚至整个IDC崩溃带来的错误，但是这样文件写必须在多个机架之间、甚至IDC之间传输，增加了副本写的代价，是否有较优的方案来解决这个问题呢？目录：常用策略机架配置
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2024-04-29 22:04:21
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副本的存放策略又是HDFS实现高可靠性和搞性能的关键，优化的副本存放策略也正是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。HDFS采用一种称为机架感知（rack-aware）的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。大型HDFS实例一般运行在跨越多个机架的计算机组成的机群上，不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机，这样会增加数据传输的成本。在大多数情况下，同一机架内的两台机器
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2024-02-23 11:07:08
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1.首先确保hadoop集群能跑mr
vi mapred-site.xml
<!--指定运行mapreduce的环境是yarn -->
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
&
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2024-03-17 00:02:44
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Hadoop所有的跨节点的通信都是通过RPC来通信的, RPC通信是需要创建Stub,一个好的RPC需要通过良好的设计确保了对上层调用的透明性. 我们下面就通过Hadoop里面最常用的心跳(JobTrack和TaskTracker)来研究一下Hadoop的RPC机制.
心跳函数的调用在方法:TaskTracker.transmitHeartBeat();在此方法中会调用下面
大家好，我是脚丫先生 (o^^o)前面介绍了HDFS的API操作，那么接下来就对HDFS原理之核心设计与工作机制进行详细的分析。好了，我们开始今天的正文。 文章目录一、HDFS心跳机制二、HDFS安全模式三、HDFS副本存放策略四、HDFS负载均衡 一、HDFS心跳机制在网络环境中，一定会存在数据丢失和延迟的可能。如果DataNode节点一上线，就直接向NameNode汇报，下线也汇报。但是，很多
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2024-01-03 06:45:41
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HDFS机架感知
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原创
2023-01-16 16:22:15
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目录一、心跳机制和垃圾回收机制1.Hadoop心跳机制2.垃圾回收机制二、HDFS副本存放策略三、HDFS安全模式一、心跳机制和垃圾回收机制1.Hadoop心跳机制（1）心跳机制简介概念：每隔几分钟发送一个固定信息给服务端，服务端收到后回复一个固定信息，如果服务端几分钟内没有收到客户端信息则视客服端断开发包方：可以是客户也可以是服务端心跳包：像心跳一样每隔一段固定时间发一次，以此来告诉服务器，这个
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2024-01-28 07:06:19
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Watchers机制是ZooKeeper的一大特色，其构建了整个ZooKeeper服务端和客户端的事件通知机制，可以通过阅读以下4个类的源码更好的理解org.apache.zookeeper.Watcher（接口）org.apache.zookeeper.WatchedEvent（类）org.apache.zookeeper.ClientWa
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2024-03-29 13:25:16
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1、概述MapReduce框架中的master/slave心跳机制是整个集群运作的基础，是沟通TaskTracker和JobTracker的桥梁。TaskTracker周期性地调用心跳RPC函数，汇报节点和任务运行状态信息。MapReduce框架中通过心跳机制可以实现给TaskTracker分配任务、使JobTracker能够及时获取各个节点的资源使用情况和任务运行状态信息、判断TaskTrack
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2024-03-19 20:58:04
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一、hadoop心跳机制（heartbeat） 1、 Hadoop 是 Master/Slave 结构， Master 中有 NameNode 和 ResourceManager， Slave 中有 Datanode 和 NodeManager 2、 Master 启动的时候会启动一个 IPC（ Inter-Pr
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2023-07-14 20:03:57
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HDFS全称是Hadoop Distribute FileSystem，即Hadoop分布式文件系统，有主从节点之分。在HDFS中，主节点是名字节点NameNode，它负责存储整个HDFS中文件元数据信息，保存了名字节点第一关系和名字节点第二关系。名字节点第一关系是文件与数据块的对应关系，在HDFS正常运行期间，保存在NameNode内存和F
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2023-09-27 14:45:55
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1、
心跳机制 1、datanode定期向namenode发送存活状态以及可用空间，默认时间3s<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3</value>
<description>Determines datanode heartbeat int
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2023-09-17 19:29:50
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副本存放: 最最开始的一步 副本的存放是HDFS可靠性和性能的关键。优化的副本存放策略是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。这种特性需要做大量的调优，并需要经验的积累。HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步。实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性，观察它的行为，
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2024-03-18 14:47:31
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一、背景介绍Hadoop的设计目的：解决海量大文件的处理问题，主要指大数据的存储和计算问题，其中，H
原创
2017-06-24 22:20:24
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一、背景分布式的集群通常包含非常多的机器，由于受到机架槽位和交换机网口的限制，通常大型的分布式集群都会跨好几个机架，由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群。机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度，并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为:第一个block副本放在客户
HDFS的的读写性能主要受网络(写)和磁盘(读)的影响较大。 100Mbps的单位是bit；10M/s的单位是byte，1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。 测试网速：来到 hadoop102 的/opt/software 目录，创建一个[pcz@hadoop2 software]$ python -m SimpleHTTPServer然后浏览器输入hadoop2:8000即
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2024-03-18 10:24:39
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