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 NameNode 的情况意味着有多个 namespace(命名空间),区别于 HA 模式下的多…

1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.9.1 2.9.2 2.9.2.1 2.9.2.2 2.9.3 2.9.3.1 2.9.3.2 2.9.3.3 2.9.3.4 2.9.3.5 3 4 5 5.1 5.2 5.3 6 7 7.1 7.2 8 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 8.10 8.11 8.12 8.13 8.14 8.15 8.16 8.16.1 8.17 8.18 8.19 8.19.1 8.19…

Hadoop federation配置 1.介绍 hadoop federation也称为联邦,主要是对namenode进行扩容.HA模式下只是实现了hadoop namenode的高可用,但是随着文件数据的不断增家,导致对namenode的压力越来越大,因此就需要对namenode的负载进行均衡处理.联邦的本质是配置多个namenode集群,将不同的路径映射到不同的集群上即可.但是需要注意所有namenode的集群有着一致的clusterid.结构图如下: 2.集群规划 本例中引入四台name…

在Hadoop2.0之前,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题:  单点故障.内存受限,制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等 为了解决这些问题,除了用基于共享存储的HA解决方案我们还可以用HDFS的Federation机制来解决这个问题. [单机namenode的瓶颈大约是在4000台集群,而后则需要使用联邦机制] 什么是Federation机制 Federation是指HDFS集群可使用多个独立的NameSpace(NameNode节点管…

==================================================== Hadoop Federation 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Nam…

HA 相比于Hadoop1.0,Hadoop 2.0中的HDFS增加了两个重大特性,HA(热备)和Federation(联邦).HA即为High Availability,用于解决NameNode单点故障问题,该特性通过热备的方式为主NameNode提供一个备用者,一旦主NameNode出现故障,可以迅速切换至备NameNode,从而实现不间断对外提供服务. 在一个典型的HDFSHA场景中,通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active Na…

hadoop伪分布安装称为测试环境安装,多机分布称为生成环境安装.以下安装没有进行HA(热备)和Federation(联邦).除非是性能需要,否则没必要安装Federation,HA可以一试,涉及到Zookeeper自动切换. 准备工作 1) linux优化 ①安装虚拟机linux系统,采用1.2 中的CentOS调优所有步骤,关闭防火墙:②设置网络为桥接模式(编辑虚拟机设置->网络适配器),查看自动分配ip或手动配置ip:③等JDK安装的JAVA_HOME(见1.3.1)和HADOOP_HOM…

目录 引言 HDFS 数据块的设计 数据块应该设置成多大? 抽象成数据块有哪些好处? 操作块信息的命令 HDFS 中节点的设计 有几种节点类型? 用户如何访问 HDFS? 如何对 namenode 容错? 如何更快的访问 datanode 中访问频繁的块? 如何扩展 namenode 以存储更多的文件? HDFS 中的高可用性设计 如何处理 namenode 单点失效问题? namenode 间如何共享编辑日志? namenode 如何能快速故障切换? 如何规避非平稳故障转移? 小结 参考文档…

Hadoop 2.0产生背景 Hadoop1.0中HDFS和MapReduce在高可用.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 NameNode压力过大,且内存受限,影响系统扩展性 MapReduce存在的问题 JobTracker访问压力大,影响系统扩展性 难以支持除MapReduce之外的计算框架,比如Spark .Storm等 MapReduce是离线计算框架,计算时间会比较长 Spark是内存计算框架,更快 Storm是流计算框架,可实时获…

说明:hdfs:nn单点故障,压力过大,内存受限,扩展受阻.hdfs ha :主备切换方式解决单点故障hdfs Federation联邦:解决鸭梨过大.支持水平扩展,每个nn分管一部分目录,所有nn共享dn资源.使用JN集群保证数据一致性,使用zk集群解决主备切换 1.若使用主备节点,常常存在的问题:强一致性,若一致性.强一致性(同步):nn主节点必须等到nn副本返回成功后,才能向客户端返回成功.主和副本之间可能会有如网络延迟.阻塞等问题,就造成了nn的不可用,违背了HA初衷.弱一致性(异步):…