HDFS 工作机制来自青椒课堂本科培训组资料 掌握 HDFS 集群三大重要角色的主要工作职责 理解 HDFS 写数据的详细流程 理解 HDFS 读数据的详细流程 任务清单 任务1：HDFS 概述 任务2：HDFS 写数据流程 任务3：HDFS 读数据流程任务1：HDFS 概述1. HDFS 集群分为三大角色： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。 2. Na
转载
2024-03-25 04:47:31
221阅读
简述本文主要基于Hadoop2.x以上版本，用于记录Hadoop组件HDFS的相关知识点。正文作为Hadoop 三大组件之一，HDFS主要用于数据存储，而Hadoop又隶属于分布式架构，这就涉及到多服务的数据通信和主备切换，文件备份，文件读写等相关操作。架构图各服务介绍HDFS组件中各个组件相互协调，为分布式高可用服务。NameNodeNN保存着HDFS上所有文件的元数据，这些信息以两个文件的形式
转载
2023-07-06 17:21:16
52阅读
HDFSHDFS是Hadoop的存储组件是一个文件系统，用于存储和管理文件，通过统一的命名空间（类似于本地文件系统的目录树）。是分布式的，服务器集群中各个节点都有自己的角色和职责。HDFS为高吞吐量做了优化，尤其在读写大文件（GB级别或更大）时运行最佳。为了维持高吞吐量，HDFS利用超大数据块和数据局部性优化来减少网络输入/输出（I/O）HDFS的主要特性还有扩展性和可用性，部分功能是依靠数据复制
转载
2024-04-19 17:47:08
51阅读
Hadoop核心组件(主从集群)HDFS(分布式文件系统,集群):解决数据的存储,其角色:namenode(主), datanode, secondarynamenode(主的秘书)YARN(作业调度和集群资源管理的框架,集群):解决资源任务调度,其角色:resourcemanager(主),nodemanager(从)MAPREDUCE(分布式运算编程框架):解决海量数据计算集群角色规划&nbs
转载
2024-03-25 19:38:18
50阅读
HDFS原理
HDFS包括三个组件：
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode
• NameNode的作用是存储元数据（文件名、创建时间、大小、权限、与block块映射关系等）
• DataNode的作用是存储真实数据信息
• SecondaryNameNode作用合并edits和fsimage文件
hadoop.tmp.dir -> /tmp
转载
2024-05-14 16:33:24
47阅读
分布式文件系统HDFSHDFS架构HDFS工作机制HDFS概念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优缺点优点:1）高容错性：数据自动保存多个副本，当一个副本丢失后，可以自动回
转载
2024-03-26 09:08:54
64阅读
1.学习Hadoop之前需要的基础，javaSE（基础），EE(SSM)，Linux基础，因为90%的框架都是用java写的，Hadoop、hive、HBase、下面是Hadoop的有关介绍。2.学习大数据里面最核心的就是Hadoop，我们知道什么是大数据。就是一个非常庞大的数据，计算机无法直接取读取以及分析处理，这个时候就要用到我们学到的大数据。 Hadoo
转载
2023-07-23 17:16:27
101阅读
一、元数据服务高可用1.1高可用的需求故障类型：软件故障硬件故障人为故障灾难：数据中心级别不可用故障不可避免，灾难有时发生如果HDFS不可用，业务停止的损失极大，所以高可用就至关重要1.2高可用形式服务高可用有热备份：有另一个备份节点，发生故障时可直接切换冷备份：将关键性文件切换到另外位置，发生故障时通过备份数据进行恢复。故障恢复操作：人工切换自动切换人工的反应、决策时间都更长，高可用需要让系统自
转载
2024-05-18 21:37:42
99阅读
HDFS：分布式文件系统MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库Oozie：工作流调度框架Sqoop：数据导入导出工具Flume：日志数据采集框架一、H
转载
2024-02-02 17:59:02
51阅读
HDFS组件架构图的描述
在大数据框架中，HDFS（Hadoop Distributed File System）作为一种很重要的分布式文件系统，能够高效地存储和管理海量数据。HDFS以高容错性和高吞吐量著称，非常适合处理大规模数据集。理解HDFS的组件架构图以及其功能，对于运维和开发人员来说都是必不可少的。接下来，我们将深入探讨HDFS组件架构图的各个方面，包括其背景、技术原理、架构解析、源码
ambari作为全球顶尖的Hadoop大数据组件快速部署和部署后的管理，还是非常的NB的，简单易用是它的重大特性。在学习大数据
原创
2023-02-24 09:42:55
216阅读
HDFS简介1、HDFS来源于Google的GFS，是分布式文件存储系统。2、解决了低成本存储大数据量的文件的问题（块），以及防止数据丢失（hdfs的副本）的问题3、什么是分布式？多个计算机节点协同完成一个任务（以hdfs读取一个文件为例：当客户端要读取一个文件时，要多个节点同时读取这个文件的块信息进行组装，将组装好的文件返回给客户端）HDFS架构以及各个节点的作用HDFSClient:HDFS客
转载
2024-05-01 19:43:45
10阅读
作者：幻好基本概念HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。首先，通过名字就能很清楚的明白 HDFS 在 Hadoop 中是应该文件存储的组件。HDFS 的设计之初，主要是考虑到在数据量的不断增长的环境下，由于受制单机资源有限，为了保证系统能够提供高可用、高可靠性以及高扩展
转载
2024-03-25 16:18:02
24阅读
目录1.NameNode2.SecondaryNameNodefsimage和edits log合并过程图3.DataNode 简单说下hadoop和HDFS的关系 hadoop的组件看这篇文章 组件图: 通过心跳机制datanode向namenode通信,datanode每个3s向namenode发送信息,namenode如果10min之内没有收到某一个datanode发送的信息,则认为
转载
2024-06-22 13:48:03
16阅读
学习日志【 hadoop（HDFS）】该文章为自己学习整理总结内容 文章目录学习日志【 hadoop（HDFS）】一、HDFS概述1.1 HDFS的产出背景及其定义1.2 HDFS优缺点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小二、HDFS的shell操作2.1 HDFS命令基本语法2.2 HDFS命令总结2.3 HDFS常用命令三、HDFS的数据流3.1 HDFS写数据流程3.1.1 剖
转载
2024-01-28 07:06:52
135阅读
作者：幻好来源：恒生LIGHT云社区(https://developer.hs.net/thread/1574)基本概念HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。首先，通过名字就能很清楚的明白HDFS在Hadoop中是应该文件存储的组件。HDFS的设计之初，主要是考虑到在数据量的不断增长
原创
2021-11-19 13:47:06
267阅读
NameNode类成分首先来一张NameNode类的截图NameNode 类继承了ReconfigurableBase 类 实现了 NameNodeStatusMXBean 接口NameNode 类中有一枚举类 OperationCategory ‘’有一内部类NameNodeHAContext有一静态块（static class initializer）启动脚本后流程之前看到启动脚本执行了na
转载
2024-04-26 11:41:24
15阅读
Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。 （1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。 （2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角 ...
转载
2021-09-09 14:02:00
526阅读
2评论
作者：幻好 ：恒生LIGHT云社区 基本概念 HDFS (Hadoop Distributed File System) 是 Hadoop 下的分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，可以部署在低成本的硬件上。 首先，通过名...
原创
2022-03-04 16:00:06
125阅读
一、Hadoop的3个核心组件：分布式文件系统：HDFS ——实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MapReduce ——实现在很多机器上分布式并行运算分布式资源调度平台：YARN ——帮用户调度大量的MapReduce程序，并合理分配运算资源 二、HDFS整体运行机制HDFS：分布式文件系统2.1 HDFS有着文件系统共同的特
转载
2024-04-19 18:14:29
59阅读
