向HDFS上传文件,如果是从某个datanode开始上传文件,会导致上传的数据优先写满当前datanode的磁盘,这对于运行分布式程序是非常不利的. 解决的办法: 1.从其他非datanode节点上传 可以将hadoop的安装目录复制一份到一个不在集群中的节点(直接从非datanode的namenode上传也可以,但是这样不太好,会增加namenode的负担,并且时间长了会让namenode上放了各种乱七八糟的文件),在这个节点上不启动任何hadoop进程,但是可以当作客户端使用.上传文件到集群…

原文章链接 你肯定听过Hadoop,对就是那头奔跑的小象. 图片描述 Hadoop作为大数据时代代表性的解决方案被大家所熟知,它主要包含两部分内容: HDFS分布式文件存储 MapReduce分布式计算框架 前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题:可扩展性,高吞吐量,高可靠性 那么Hadoop的核心HDFS是如何解决上面三个问题的呢? 其实设计一个系统我们要考虑到它的应用场景,然后对它的功能和特性进行设计,做出取舍.我们可能会关注这几个问题: 原始存储…

本文系转载,原文地址被黑了,故无法贴出原始链接. Hadoop操作HDFS命令如下所示: hadoop fs 查看Hadoop HDFS支持的所有命令 hadoop fs –ls 列出目录及文件信息 hadoop fs –lsr 循环列出目录.子目录及文件信息 hadoop fs –put test.txt /user/sunlightcs 将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下 hadoop fs –get /user/sunlightc…

转载自http://www.csdn.net/article/2010-11-26/282582 http://subject.csdn.net/hadoop/ 一.HDFS的基本概念 1.1.数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块. 和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的. 不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空…

转载自http://www.tuicool.com/articles/NzyqAn 在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理.为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析…

转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理详述 转注:读了这篇文章以后,觉得内容比较易懂,所以分享过来支持一下. Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的 机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也…

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.…

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201309044.asp 本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 1.NameNode 2.DataNode 3.Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构: ${ dfs.name.dir}/current /VERSION /edits /fsimage /f…

以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理. 一.角色出演 如上图所示,HDFS存储相关角色与功能如下: Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写. Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者.负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等. Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等. 二.写入数据 1.发送写数据请求 HDFS中的存储单元是…

分布式文件系统比较出名的有HDFS  和 GFS,其中HDFS比较简单一点.本文是一篇描述非常简洁易懂的漫画形式讲解HDFS的原理.比一般PPT要通俗易懂很多.不难得的学习资料. 1.三个部分: 客户端.nameserver(可理解为主控和文件索引,类似linux的inode).datanode(存放实际数据)在 这里,client的形式我所了解的有两种,通过hadoop提供的api所编写的程序可以和hdfs进行交互,另外一种就是安装了hadoop的 datanode其也可以通过命令行与hdfs…

The Hadoop Distributed File System has been great in providing a cloud-type file system. It is robust (when administered correctly :-)) and highly scalable. However, one of the main drawbacks of HDFS is that each piece of data is replicated in three…

原文地址:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会…

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2162011.html hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点.   第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分.   <property>  <name>dfs.block.size</nam…

Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况,比如集群中添加新的数据节点.当HDFS出现不平衡状况的时候,将引发很多问题,比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势,机器之间无法达到更好的网络带宽使用率,机器磁盘无法利用等等.可见,保证HDFS中的数据平衡是非常重要的. 在Hadoop中,包含一个Balancer程序,通过运行这个程序,可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态,使用这个程序的命令如下: sh $HADOOP_HOME/bin/start-balancer…

Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行…

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键…

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(…

原文地址:http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 1.用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高优先级任务对应的数据常驻内存而不被淘汰到磁盘.例如在Hive或Impala…

是蛮久木有写过关于hadoop的博客了额,虽然最近也看了一些关于linux的基础知识,但似乎把这个东西忘记了,其实时不时回顾一下以前的知识还是蛮有意思的,且行且忆! 我们Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成.最底部是HDFS,它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS 的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成. 这篇博客就主要来讲讲HDFS吧~~~ HDFS是Hadoop Distributed …

概述开始之前先看看其基本属性,HDFS(Hadoop Distributed File System)是GFS的开源实现.特点如下:    能够运行在廉价机器上,硬件出错常态,需要具备高容错性    流式数据访问,而不是随机读写    面向大规模数据集,能够进行批处理.能够横向扩展    简单一致性模型,假定文件是一次写入.多次读取缺点:    不支持低延迟数据访问    不适合大量小文件存储(因为每条元数据占用空间是一定的)    不支持并发写入,一个文件只能有一个写入者    不支持文件随机…

转载地址:http://www.iteye.com/blogs/subjects/zy19982004?page=2 一.Hadoop社区版和发行版 社区版:我们把Apache社区一直开发的Hadoop称为社区版.简单的说就是Apache Hadoophttp://hadoop.apache.org/ 发行版:基于Apache Hadoop的基础上进行商业改造的解决方案,包含一系列定制的管理工具和软件. 二.Hadoop社区版版本号 一直以来,Hadoop的版本号一直困扰着广大Hadoop爱好者…

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失…

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢…

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目…

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf…

Hadoop HDFS负载均衡 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop HDFS Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多的共同点.HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. HDFS副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群…

转载地址:http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/44313531 (1)安装环境         操作系统:Linux(centos6.5)         JDK版本:1.7.0_45         Hadoop版本:hadoop2.2.0         Sqoop版本:sqoop-1.4.5.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz         hadoop安装目录:/home/hadoop/hadoo…