HDFS分布式文件系统设计目标 1.            硬件错误  由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成,使得硬件错误成为常态 2.            数据流访问  所有应用以流的方式访问数据,设置之初便是为了用于批量的处理数据,而不是低延时的实时交互处理 3.            大数据集   典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的,支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级 4.            简单的相关模型  假定文件是一次写入,多次读取的操作 5.    …

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬…

目录 1 - HDFS 的副本机制 2 - HDFS 的机架感知机制 3 - HDFS 的负载均衡机制 参考资料 版权声明 1 - HDFS 的副本机制 HDFS 中的文件,在物理上都是以分块(block)存储的,块大小可以通过 hdfs-site.xml 文件中的参数 dfs.block.size 进行设置: <!-- 块大小,单位:Byte --> <property> <name>dfs.block.size</name> <value>1…

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的…

前言 HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的,可进行扩展的文件存储与传递系统.是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和 存储空间.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作 而不会有数据损失. 一.HDFS体系结构 1.Namenode Namenode是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表, 接收…

前言 HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的.可进行扩展的文件存储与传递系统.是一种同意文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.让实际上是通过网络来訪问文件的动作.由程序与用户看来,就像是訪问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,总体来说系统仍然能够持续运作而不会有数据损失. 一.HDFS体系结构 1.Namenode Namenode是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件文件夹树,文件/文件夹的元信息和每个文件相应的数据块列表, 接收…

前言 HDFS 是一个能够面向大规模数据使用的,可进行扩展的文件存储与传递系统.是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和 存储空间.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般.即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作 而不会有数据损失. 一.HDFS体系结构 1.Namenode Namenode是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表, 接收…

前言 在HDFS中,每时每刻都在进行着大量block块的创建和删除操作,这些庞大的block块构建起了这套复杂的分布式系统.普通block的读写删除操作一般人都或多或少了解过一些,可是过量的副本清理机制是否有人知道呢,就是overReplicatedBlock的处理,针对过量的副本块,HDFS怎么处理,何时处理,处理的策略机制怎样,本文就给大家分享HDFS在这方面的知识. 过量副本块以及发生的场景 过量副本块的意思通俗解释就是集群中有A副本3个,满足标准的3副本策略,可是此时发生了某种场景后,A…

服务器和客户端的概念 hdfs的客户端有多种形式 1.网页形式 2.命令行形式 3.客户端在哪里运行,没有约束,只要运行客户端的机器能够跟hdfs集群联网 参数配置 文件的切块大小和存储的副本数量,都是由客户端决定! 所谓的由客户端决定,是通过配置参数来定的 hdfs的客户端会读以下两个参数,来决定切块大小.副本数量: 切块大小的参数: dfs.blocksize 副本数量的参数: dfs.replication 上面两个参数应该配置在客户端机器的hadoop目录中的hdfs-site.xml中…

HDFS Federation NameNode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系,这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说,内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈.在2.0发行版本系列中引入的Federation HDFS允许 系统通过添加NameNode实现扩展,其中每个NameNode管理文件系统命名空间的一部分.在Federation环境下,每个NameNode维护一个命名空间卷(NameSpace Volume),包括命名空间的元数据和在该命名空 间下的文件的所有的数据块…