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: 运行在廉价的机器上. 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. 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,并将键值对的映射存到内存…

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…

前言 其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的! 一.HDFS读取过程 1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例. 2)DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址. 此外,这些datanode根据他们与client的…

Hadoop基础-Hdfs各个组件的运行原理介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.NameNode工作原理(默认端口号:50070) 1>.什么是NameNode NameNode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件和编辑日志文件.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. 2>…

参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…

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…

根据Maneesh Varshney的漫画改编,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…

本课主题 Checkpoint 运行原理图 Checkpoint 源码解析 引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题: Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂,此时我们必需考虑对计算结果的持久化. Spark 是擅长多步骤迭代,同时擅长基于…

在大数据领域,只有深挖数据科学领域,走在学术前沿,才能在底层算法和模型方面走在前面,从而占据领先地位. Spark的这种学术基因,使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势.无论是性能,还是方案的统一性,对比传统的Hadoop,优势都非常明显.Spark提供的基于RDD的一体化解决方案,将MapReduce.Streaming.SQL.Machine Learning.Graph Processing等模型统一到一个平台下,并以一致的API公开,并提供相同的部署方案,使得Spark的工程应用领域…

根据Maneesh Varshney的漫画改编,以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理,非常适合Hadoop/HDFS初学者理解. 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…