hadoop基础知识实习内容

Hadoop基本理论知识

• HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的论文设计开发
• 具备其它分布式文件系统相同特性外，还有特有的特性：
  高容错性：认为硬件总是不可靠的
  高吞吐量：认为大量数据访问的应用提供高吞吐量支持
  大文件存储：支持存储TB-PB级别的数据
• HDFS适合做什么？
  大文件存储与访问
  流式数据访问
• HDFS不适合做什么？
  大量小文件存储
  随机写入
  低延迟读取

HDFS应用场景举例：

• HDFS是Hadoop技术框架中的分布式文件系统，对部署在独立物理机器上的文件进行管理。
• 可用于多种场景，如：
•  网站用户行为数据存储
•  生态系统数据存储
•  气象数据存储

基本系统架构

HDFS架构关键设计

HDFS高可靠性（HA）

元数据持久化

配置HDFS数据存储策略

• 默认情况下，HDFS NameNode自动选择DataNode保存数据的副本。实际业务中，存在以下场景：
•  DataNode上存在的不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据
• DataNode不同目录中的数据重要程度不同，数据需要根据目录标签选择一个合适的DataNode节点保存
• DataNode集群使用了异构服务器，关键数据需要保存在具有高度可靠性的节点组中。
  

HDFS数据完整性保障

• HDFS主要目的是保证存储数据完整性，对于各组件的失效，做了可靠性处理。
• 重建失效数据盘的副本数据：DataNode向NameNode周期上报失败时，NameNode发起副本重建动作以恢复丢失副本。
• 集群数据均衡：数据均衡机制，此机制保证数据在各个DataNode上分布是平均的
• 元数据可靠性保证
•  采用日志机制操作元数据，同时元数据存放在主备NameNode上
•  快照机制实现了文件系统常见的快照机制，保证数据误操作时，能及时恢复。
• 安全模式：在数据节点故障，硬盘故障时，能防止故障扩散。

常用shell命令