目录前言1. 当前HDFS体系架构1.1 简介1.2 局限性2. HDFS Federation架构2.1 简介2.2 好处3. HDFS Federation配置示例 原文地址:https://program-park.github.io/2022/01/19/hadoop_14/前言部分内容摘自尚硅谷、黑马等等培训资料1. 当前HDFS体系架构1.1 简介   当前的 HDFS 架构有两个主            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-12 14:27:19
                            
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            一、搭建HDFS联盟1、为什么引入HDFS(NameNode)联盟?引入Federation的最主要原因是简单,其简单性是与真正的分布式Namenode相比而言的。Federation能够快速的解决了大部分单Namenode HDFS的问题。Federation是简单鲁棒的设计,由于联盟中各个Namenode之间是相互独立的。Federation整个核心设计实现大概用了3.5个月。大部分改变是在D            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-19 09:49:54
                            
                                105阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            这里是大数据小白系列,这是本系列的第四篇,来看一个真实世界Hadoop集群的规模,以及我们为什么需要Hadoop Federation。 首先,我们先要来个直观的印象,这是你以为的Hadoop集群:这是真实世界的Hadoop集群:因为,NameNode(下称NN)中的元数据记录了各个数据块的存储位置。所以,元数据的大小,与数据块的数量成正比。当集群存储的数据规模到达一定程度时,NN将成为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-15 13:44:56
                            
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            文章目录一.ViewFs介绍二. 联邦之前的旧世界1. 单个 namenode集群2. 路径使用逻辑三. 新世界 – 联邦与ViewFs1. How The Clusters Look2. 使用 ViewFs 为每个集群创建全局的Namespace2. 路径使用逻辑3. 路径使用最佳实践(ing) 本文主要想讨论HDFS ViewFs的(1)定义 与无联邦时的区别、(2)管理多集群的逻辑、(3)            
                
         
            
            
            
            1 文档编写目的本文主要介绍HDFS Federation(联邦)相关知识,为后续文章《如何为CDH集群启用Federation(联邦)》做一个简单的铺垫。Federation即为“联邦”,该特性允许一个HDFS集群中存在多组Namenode同时对外提供服务,分管一部分目录(水平切分),彼此之间相互隔离,但共享底层的Datanode存储资源。2 Federation背景2.1 单组Namenode            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-06 06:42:42
                            
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            正如我们所知,Hadoop 集群的元数据信息存放在NameNode 的内存中,当集群扩大到一定的规模之后,NameNode 内存中存放的元数据信息可能会非常大。由于HDFS 的所有操作都会和NameNode 进行交互,当集群很大时,NameNode 就会成为集群的瓶颈。为了解决该问题,Hadoop2.x 引入了Federation 机制。Federation 优势:HDFS 集群拓展性:多个Nam            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 读流程①客户端通过调用 FileSystem 对象的 open() 方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是 DistributedFileSystem 的一个实例。②DistributedFileSystem 通过使用远程过程调用(RPC)来调用 NameNode,以确定文件起始块的位置。③对于每一个块, NameNode 返回存有该块副本的 DataNode 地址。此外,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于联邦学习的文章(主要是两篇联邦学习综述),然后对其中的一些关键点进行了总结,并加入了个人对于联邦学习这一研究领域的理解以及思考(侵删)。可供参考链接: 目录:  Abstract  1  Introduction  2  An Overview of Federated Learning    2.1  Definition of Feder            
                
         
            
            
            
                上一篇文章介绍了haoop集群HA高可用的搭建,相信大家已经掌握了其知识;本篇博客博主将继续为小伙伴分享HA联邦高可用的搭建,虽然,联邦机制在很多公司可能还达不到这样的数据集群规模以至于很多公司都没用使用;不过,像一些大型的游戏公司或者BAT这样的公司他们都采用的,为了增加小伙伴们的面试信心,博主还是简单分享下联邦的搭建过程。    一、概述&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS FederationHDFS Federation. 11 Background. 12.多个namenode/namespace. 12.1 关键好处... 13 联合配置... 13.1 配置... 13.2 格式化namenode. 13.3 更新老的release并且配置联合... 13.4 增加新的namenode到已经存在的cluster. 14 管理集群... 14.1            
                
         
            
            
            
            HDFS 的联邦机制解决了 NameNode 的横向扩容问题,具体原理是什么样的呢?一起学习下????            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-10-08 10:21:40
                            
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            1.HDFS架构的局限性内存限制由于NameNode在内存中存储所有的元数据(metadata),因此单个NameNode所能存储的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-01 17:59:52
                            
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            对于联邦HDFS的一些概念,我这里先不进行介绍;下面直接记录我对理解联邦HDFS时产生的疑惑以及疑惑的答案。问题产生:首先在我的理论知识中,联邦HDFS,就是有多个active的namenode,不同的namenode掌管hdfs中不同路径下文件的数据,互相隔离,互不影响。这里理论的论证就是,在CDH页面配置联邦HDFS时,需要指定装载点,即这个nameservice负责管理哪个目录下的数据。这让            
                
         
            
            
            
            背景多个名称节点/命名空间主要优点联合配置组态:格式化名称节点从旧版本升级并配置联合将新Namenode添加到现有HDFS集群管理集群启动和停止集群平衡器退役群集Web控制台本指南概述了HDFS联邦功能以及如何配置和管理联邦群集。 背景HDFS有两个主要层:Namespace<ul><li><span style="color:#000000;">由目录,文件和            
                
         
            
            
            
            背景HDFS有两个主要层:Namespace命名空间由目录、文件和块组成它支持所有与命名空间相关的文件系统操作,如创建、删除、修改和列出文件和目录Block管理服务块管理(在 Namenode 中完成)
通过处理注册和周期性心跳提供数据阳极群集成员资格处理块报告并维护块的位置支持块相关操作,如创建,删除,修改和获取块位置管理复制块的副本放置和复制,并删除复制过多的块存储-是由数据节点通过存储块在本            
                
         
            
            
            
            10 Hadoop Federation (了解)联邦10.1 NameNode  需要多少内存问题:NameNode 需要多大的内存?业界看法:1GB 内存放 1,000,000block 元数据。200 个节点的集群中每个节点有 24TB 存储空间,block 大小为 128MB,block 复制因子为 3,能存储大概 12500,000 个 block(或更多):200×24,00            
                
         
            
            
            
             前言:       本文章是在  Hadoop2.7.6_07_HA高可用  的基础上完成的,所以不清楚的可参见这篇文章。 1. Hadoop的federation机制       文件的元数据是放在namenode上的,只有一个Name            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景概述单 NameNode 的架构使得 HDFS 在集群扩展性和性能上都有潜在的问题,当集群大到一定程度后,NameNode 进程使用的内存可能会达到上百 G,NameNode 成为了性能的瓶颈。因而提出了 namenode 水平扩展方案-- Federation。Federation 中文意思为联邦,联盟,是 NameNode 的 Federation,也就是会有多个NameNode。多个 N            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            联邦当说起联邦,很容易想起例如美国这样的国家,由州组成了一个联合统一的国家,每个州都有各自的宪法和法律,自己行使自己的权利。我们这里的联邦也是类似这种,有了这种机制HDFS集群中可以使用多个独立的NameNode来进行管理以满足HDFS命名空间的水平扩展,这些NameNode分别管理一部分数据,且共享所有的DataNode的存储资源。通俗的讲就是,一个NameNode管理文件系统命名空间的一部分。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录01 引言02 HDFS联邦2.1 HDFS联邦概述2.2 为何需要HDFS联邦?2.2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-03-25 14:28:04
                            
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