一.HDFS核心设计 数据块(block) 数据块是HDFS上最基本的存储单位 HDFS块默认大小为128M         对块进行抽象会带来的好处 一个小文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性 数据块复制 HDFS为了做到可靠性创建多分数据块,MapReduce就可以在他们所在节点上处理这些数据了 HDFS将每个文件存储成块序列 每个文件的block大小和复制因子都是可配置的 HDFS-site.…

一.HDFS简介 1.HDFS:Hadoop distributed file system 一个分布式文件系统 基于流数据模式访问和处理超大文件的需要而开发 适合应用在大规模数据集上 2. 优点 处理超大文件 能用来存储管理PB级的数据 处理非结构化数据 流式的访问数据 一次写入.多次读写 运行于廉价的商用机器集群上 可运行在低廉的商用硬件集群上 故障时能继续运行且不让用户观察到明显的中断 3. 局限性 不适合处理低延迟数据访问 HDFS是为了处理大型数据集分析任务的,主要是为了达到高的数据吞…

1.概述 这篇博客接着<Hadoop2源码分析-RPC机制初识>来讲述,前面我们对MapReduce.序列化.RPC进行了分析和探索,对Hadoop V2的这些模块都有了大致的了解,通过对这些模块的研究,我们明白了MapReduce的运行流程以及内部的实现机制,Hadoop的序列化以及它的通信机制(RPC).今天我们来研究另一个核心的模块,那就是Hadoop的分布式文件存储系统——HDFS,下面是今天分享的内容目录: HDFS简述 NameNode DataNode 接下来,我们开始今天的分享…

原文:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍 HDFS是个分布式文件系统,包含几个特点(区别于普通分布式文件系统):高容错.高吞吐.高容错可以使得系统部署在廉价硬件上,而高吞吐则非常适合做大规模数据集的应用. 假设和目标 硬件失效 硬件失效是常态而不是特例.一个HDFS集群可能包含了成百上千的服务器,每个都会存储文件系统的部分数据.而大量的组件就会导致组件出错的…

HDFS 核心原理 2016-01-11 杜亦舒 HDFS(Hadoop Distribute File System)是一个分布式文件系统文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务,只需要我们指定把文件放到哪儿,从哪个路径读取文件句可以了,不用关心文件在磁盘上是如何存放的当文件所需空间大于本机磁盘空间时,如何处理呢?一是加磁盘,但加到一定程度就有限制了二是加机器,用远程共享目录的方式提供网络化的存储,这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形,可以把不同文件放入不同的机器中,空间不足了可以继续加机器…

本章内容介绍下 Hadoop 自带的分布式文件系统,HDFS 即 Hadoop Distributed Filesystem.HDFS 能够存储超大文件,可以部署在廉价的服务器上,适合一次写入多次读取的场景.但 HDFS 不适合低延迟,存储大量小文件以及修改文件内容的场景.HDFS 应用比较广泛,如:MR任务.Spark任务.Hive 数据仓库以及 Hbase 数据库,它们的底层存储都可以基于 HDFS .本章将介绍 HDFS 集群的架构设计以及相关的重要概念. HDFS的设计以及概念 HDFS…

当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统(distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. HDFS的设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上.1. 超大文件超大文件在这里指具有几百MB.几百GB甚至几百TB大小的文件.2. 流式数据访问…

HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件.它将每个文件存储成一系列的数据块,除了最后一个,所有的数据块都是同样大小的.为了容错,文件的所有数据块都会有副本.每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的.应用程序可以指定某个文件的副本数目.副本系数可以在文件创建的时候指定,也可以在之后改变.HDFS中的文件都是一次性写入的,并且严格要求在任何时候只能有一个写入者. Namenode全权管理数据块的复制,它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockre…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

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…