一、 简介想要使用HDFS API,需要导入依赖hadoop-client。如果是CDH版本的Hadoop,还需要额外指明其仓库地址:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.
# Java连接HDFS可用教程 ## 简介 本教程将指导你如何使用Java连接Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可用集群。你需要具备基本的Java编程知识和对Hadoop HDFS的基本了解。 ## 整体流程 下面是连接HDFS可用集群的整体流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤一:创建Configuration对象 | 创建一个Hadoop配
原创 2023-08-17 07:18:50
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在当前的大数据环境中,连接 HDFS(Hadoop Distributed File System)并保证可用性是非常重要的任务。无论你是开发者还是运维人员,都需要掌握该过程,以确保数据的安全和高效访问。在这篇博文中,我将详细介绍如何通过 Java 连接 HDFS,实现可用性的方案。 ### 环境预检 在开始之前,首先确保环境配置正确。以下是我为该项目准备的硬件配置表和所需依赖版本的对比。
原创 5月前
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HADOOP数据分片及MapTask并行度InputSplit对象getSplits()方法MapTaskRecordReader其他分片方式CombineTextInputFormat自定义RecordReader分片优化HADOOP分块处理核心数 MapReduce进行数据处理时,首先,需要从hdfs读取数据借助getSplits()方法进行分片;然后,创建和分片数量一致的Maptask,并
转载 2024-03-29 07:38:57
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一. HDFS 1.流式数据:关注数据的时效性,数据一点一点的流过来,一点一点的处理,而不是积攒起来一起处理。 2.hdfs的基础结构:client,namenode,datanode,secondarynamenode四部分组成。client: - 文件切分 - 从NameNode获取文件的位置信息 - 在DataNode读写数据 - 通过命令/api访问HDFS namenod
转载 2024-04-17 09:33:44
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# Java连接HDFS可用版本的指导 在当今大数据时代,Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种广泛使用的存储解决方案。本文将指导你如何通过Java连接可用性的HDFS版本。我们将首先展示整体步骤,然后详细讨论每一步以及所需要的代码。 ## 连接HDFS可用版本的流程 以下是实现Java连接HDFS可用版本的步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| |
原创 2024-09-10 07:30:20
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 一、Python 基础入门Python 安装包Python开发环境、函数应用、文件操作、面向对象、异常处理              二、Python 级知识点讲解网络编程、并发编程、数据库Linux 系统应用Python 语法进阶HTML、CSS 三、Web开发精选好文+项目实战Django
1、hdfs的副本的配置 2、hadoop启动方式 3、大数据干什么的 4、hdfs-namenode工作机制 hadoop2.8.4 hadoopMapReduce MapReduce的思想 对wordcount例子程序分析 1、hdfs的副本的配置修改hdfs-site.xml文件<!-- 注释配置数据块的冗余度,默认是3 --> &
转载 2023-12-26 20:01:14
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文章目录7. HDFS HA 可用7.1 HA 概述7.2 HDFS-HA 工作机制7.3 HDFS-HA 手动故障转移7.3.1 HDFS-HA 工作要点7.3.2 环境准备7.3.3 集群规划7.3.4 配置 HDFS-HA 集群(以三台为例)7.3.5 启动 HDFS-HA 集群7.3.6 HDFS-HA 集群手动故障转移7.4 HDFS-HA 自动故障转移7.4.1 工作要点7.4.2
转载 2024-01-12 10:14:51
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一、说明  本次配置基于上一篇博客《Hadoop完全分布式搭建全过程》做补充,基于完全分布式做可用搭建。。。。。。二、原理  产生背景:Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在可用、扩展性等方面存在问题         HDFS存在的问题      NameNode单点故障,难以应用于在线场景    HA      NameNode压力过大,
# Java连接可用HDFS如何配置 在Java程序中连接可用HDFS需要配置正确的Hadoop配置文件,以确保能够连接HDFS集群中的任何一个节点。下面将介绍如何配置Java程序以连接可用HDFS,并提供代码示例。 ## 配置Hadoop配置文件 首先,在Java项目中需要添加Hadoop的依赖,比如`hadoop-common`和`hadoop-hdfs`。然后,需要在项目中添加
原创 2024-07-05 05:49:55
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1.概述 (1) 所谓HA(high available),即可用(7*24小时不中断服务)。 (2) 实现可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。 (3) Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。 (4) NameNode主要在以下两个方面影响HD
转载 2024-05-26 17:10:29
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HDFS可用什么是HDFS可用NameNode存在单点失效的问题。如果NameNode失效了,那么所有的客户端——包括MapReduce作业均无法读、写文件,因为NameNode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。在这种情况下,Hadoop系统无法提供服务,为了减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失而导致NameNode节点失效的问题,可以通过搭建HDFS可用集群来实现NameNod
Hadoop HA(High Available)通过同时配置两个处于Active/Passive模式的Namenode来解决上述问题,分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份,从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移,同时在日常维护的时候使用优雅的方式进行Namenode切换。Namenode只能配置一主一备,不能多
一、元数据服务可用1.1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可用,业务停止的损失极大,所以可用就至关重要1.2可用形式服务可用有热备份: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,可用需要让系统自
转载 2024-05-18 21:37:42
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Table of ContentsHDFS可用性介绍背景HA实现Quorum-based存储自动故障转移关于HDFS HA的一般问题“Operation category READ/WRITE is not supported in state standby”是什么意思?为HDFS HA配置硬件开启HDFS HA使用 Cloudera 管理器启用 HDFS HA启用可用性和自动故障转移Fen
转载 2024-03-18 10:40:23
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HDFS Namenode 可用在 Hadoop 2.0.0 之前,一个集群只有一个Namenode,这将面临单点故障问题。如果 Namenode 机器挂掉了,整个集群就用不了了。只有重启 Namenode ,才能恢复集群。另外正常计划维护集群的时候,还必须先停用整个集群,这样没办法达到 7 * 24小时可用状态。Hadoop 2.0 及之后版本增加了 Namenode 可用机制,下面详细介绍
转载 2023-08-03 23:36:29
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一、使用Zookpeer原生API命名空间Chroot特性允许每个客户端设置一个命名空间,如果一个Zookpeer客户端设置了Chroot,那么该客户端对服务器的任何操作,都将被限定在自己的命名空间下。 如果我们希望为应用分配/apps/X下的所有子节点,那么该应用可以将所有Zookpeer客户端的Chroot设置为/apps/X。一旦设置了Chroot后,那么对于这个客户端来说,所有的节点路径都
HDFS客户端读流程1.打开HDFS文件 用户读取一个HDFS文件时,首先会调用open()方法打开这个文件,并获取文件对应的FSDataInputStream输入流,然后在这个FSDataInputStream对象上调用read()方法读取数据。2.从Namenode获取Datanode地址 在DFSInputStream构造方法中,首先会初始化DFSInputStream的属性,然后会调用op
转载 2024-02-24 17:03:06
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# Java连接单机HDFS可用HDFS的区别 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD; Start --> 判断是连接单机HDFS还是可用HDFS; 判断是连接单机HDFS --> 连接单机HDFS流程; 判断是可用HDFS --> 连接可用HDFS流程; 连接单机HDFS流程 --> 完成连接; 连接可用HDFS流程
原创 2024-07-01 04:47:01
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