HDFS的工作机制 概述 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量 HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端…

HDFS的工作机制 概述 HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块 文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而namenode则会负责保持文件的副本数量 HDFS的内部工作机制对客户端保持透明,客户端…

1. hdfs基本工作流程 1. hdfs初始化目录结构 hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录 而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的 namenode在format初始化的时候会形成两个标识: blockPoolId: clusterId: 新的datanode加入时,会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识 一旦namenode重新format后,namenode的身份标识已变,而datanode如果依然 持有原来的i…

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且…

一.几个可能会用到的属性值 1.mapred.map.tasks.speculative.execution和mapred.reduce.tasks.speculative.execution 这两个属性可以决定Map任务和Reduce任务是否开启推测式执行策略.推测式执行策略在Hadoop中用来应对执行缓慢的任务所造成的瓶颈,但是对代码缺陷所导致的任务执行过慢,推测执行是一种反向的作用,应当避免,而Hadoop默认是开启推测式执行的. 2.mapred.job.reuse.jvm.num.ta…

网上看到一张关于hadoop分布式文件系统(hdfs)的工作原理的图片,其实主要是介绍了向hdfs写一个文件的流程.图中的流程已经非常清晰,直接上图 好吧,博客园告诉我少于200字的文章不允许发布到网站首页,我只能巴拉巴拉多扯几句了.以前一直以为从Client端写大文件到hdfs中需要先把文件全部传到Namenode上,然后由namenode来按块切分,并分发到Datanode上去.还是too young, too simple呀,上图简单的几个图让我茅塞顿开,文件的分割由client端完成,并…

分布式文件系统HDFS的工作原理 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(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句…

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--…

一. OpenStack组件之间的逻辑关系 OpenStack 是一个不断发展的系统,所以 OpenStack 的架构是演进的,举个例子: E 版本有5个组件  Compute 是 Nova:Image 是 Glance,为 Nova 提供镜像存储服务:Object 是提供 Object 存储服务的 Swift:Dashboard 是我们平时说的 Horizon:Identity 是 Keystone: F版本有7各组件,核心组件: 有这七个组件可以搭出一个相对完整的云计算环境,Heat.Sah…

一.概述     将公司集群升级到Yarn已经有一段时间,自己也对Yarn也研究了一段时间,现在开始记录一下自己在研究Yarn过程中的一些笔记.这篇blog主要主要从大体上说说Yarn的基本架构以及其各个组件的功能.另外,主要将Yarn和MRv1做详细对比,包括Yarn相对于MRv1的各种改进.最后,大概说说Yarn的工作流情况. 二.Yarn和MRv1对比 (1)扩展性对比. 在MRv1中,JobTracker是个重量级组件,集中了资源管理分配.作业控制两大核心功能,随着集群规模的增大,Job…