一个磁盘有它的块大小,代表着它能够读写的最小数据量.文件系统通过处理大小为一个磁盘块大小的整数倍数的数据块来运作这个磁盘.文件系统块一般为几千字节,而磁盘块一般为512个字节.这些信息,对于仅仅在一个文件上读或写任意长度的文件系统用户来说是透明的.但是,有些工具会维护文件系统,如df 和 fsck, 它们都在系统块级上操作. HDFS也有块的概念,不过是更大的单元,默认为毫秒左右,传输速率是100兆/秒,为了使寻址时间为传输时间的1%,我们需要100 MB左右的块大小.而默认的大小实际为128…

Filesystems that manage the storage across a network of machines are called distributed filesystems. Since they are network based, all the complications of network programming kick in, thus making distributed filesystems more complex than regular dis…

一.云的概念 1.云计算的概念 随时 随地 使用任何设备 获得任何服务 2.趋势 )资料开始回归集中处理(存储大量资料) 随时存取 降低遗失风险 减少传输成本 促进团队协作 )网页变为预设开发平台(网页开放性) 网页是开放标准 浏览器的跨平台特性 web application 的普遍性 )高速计算 平行运算(parallel computing) 分散运算(distribute computing) 多核心程序设计 处理大资料的技能 3.云计算的关键特性 )超大规模 )高可靠度 )高扩充性 )…

1. What is the recommended value for "yarn.nodemanager.resource.local-dirs"? We only have one value (directory) configured for the above property, which has a size of 200GB. Our hive jobs' map/reduce fill this folder up, and yarn places this nod…

Parquet Parquet is a columnar storage format for Hadoop. Parquet is designed to make the advantages of compressed, efficient colunmar data representation available to any project in the Hadoop ecosystem. Physical Properties Some table storage formats…

一.前言 本文承接上一篇:hbase_学习_01_HBase环境搭建(单机),主要是搭建 hive 的单机环境 二.环境准备 1.说明 hive 的下载来源有: 官方版本:http://archive.apache.org/dist/hive/ CDH版本:http://archive.cloudera.com/cdh5 企业应用一般选择CDH版本,因为比较稳定. 若决定使用CDH版本,则要保证相关软件的CDH版本相同,如 选择 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3  与  hbase-1…

hbase compact流程较多,这里分章节介绍,首先介绍compact在regionserver中的调用流程,并不会涉及真正的compact读取合并文件的流程,后续介绍. 在regionserver启动时,会初始化compactsplitthread以及CompactionChecker. /* * Check for compactions requests. * 检查合并请求 */ ScheduledChore compactionChecker; // Compactions publ…

来自:http://centoshowtos.org/hadoop/fix-corrupt-blocks-on-hdfs/ How do I know if my hadoop hdfs filesystem has corrupt blocks, and how do I fix it? The easiest way to determine this is to run an fsck on the filesystem. If you have setup your hadoop env…

以下是选择复制源节点的代码 代码总结: A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和. 1. 优先选择退役中的节点,因为其无写入请求,负载低. 2. 不会选择退役完成的节点. 3. 如果A未达到复制限制(<maxReplicationStreams,conf配置名为dfs.namenode.replication.max-streams),在nodelist中随机选择节点 4. 如果A达到复制限制(>=maxRe…

under replicated blocks 解决: 找出没有复制的block: hdfs fsck / | grep 'Under replicated' | awk -F':' '{print $1}' >> /tmp/under_replicated_files 然后循环修复: $hdfsfile; done 输出如下: Fixing /user/hdfs/.staging/job_1547173493660_0405/job.jar : Replication set: /user/…

解决方式步骤: 1.进入hdfs的pod kubectl get pod -o wide | grep hdfs kubectl exec -ti hadoop-hdfs-namenode-hdfs1-948569108-c5d70 bash  2.获取票据 kinit -kt /etc/hdfs1/conf/hdfs.keytab hdfs/gz232-112 3.查询每个blocks信息 hdfs fsck -blocks -files -locations / 4.找出replicatio…

原因 HDFS数据块丢失,需要删除丢失块的元信息 bin/hadoop fsck / -delete 参考 https://blog.csdn.net/lixgjob/article/details/91878170 https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/84235945…

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.…

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS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.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架…

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…

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…

This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro…

现象: 执行mapreduce任务时失败 通过hadoop fsck -openforwrite命令查看发现有文件没有关闭. [root@com ~]# hadoop fsck -openforwrite /data/rc/click/mpp/15-08-05/DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. Connecting to…

存入HDFS的文件会按块(block)划分,默认每块128MB.默认1个block还有2个备份.备份增加了数据的可靠性和提高计算效率(数据本地化). HDFS部署可选择不支持HA,也可选择支持HA. NameNode内存中有metadata,metadata里主要记录的信息包括:file location,ownership,permissions,block's name and location. metadata持久化在fsimage文件中,每次NameNode启动时加载到内存.Block…

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<…

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&q…

Hadoop提供的对其HDFS上的数据的处理方式,有以下几种, 1 批处理,mapreduce 2 实时处理:apache storm, spark streaming , ibm streams 3 交互式: 如pig , spark shell 都可以提供交互式地数据处理 4 sql: hive , impala 提供接口,可以使用sql标准语言进行数据查询分析 5 迭代处理:尤其是机器学习相关的算法,需要对数据反复数据,mapreduce不适应这种计算方式,它总是把它的中间结果输出到磁盘,…

本文主要基于Hadoop1.1.2分析HDFS中的关键数据结构. 1 NameNode 首先从NameNode开始.NameNode的主要数据结构如下: NameNode管理着两张很重要的表: 1)  filename->blocksequence (namespace) 2)  block->machinelist ("inodes") 第一张表保存在磁盘上,第二张表在每次NameNode启动的时候重建.这两张表的信息分别保存在FSDirectory和BlocksMap中…

1.数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读/写的最小单位.构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块,该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍.文件系统快一半为几千字节,而磁盘块一般为512字节.这些信息---文件系统块大小---对于需要读/写文件的文件系统用户来说是透明的.尽管如此,系统仍然提供了一些工具(如df和fsck)来维护文件系统,由它们对文件系统中的块进行操作. HDFS同样也有块(block)的概念,但是大得多,默认是64MB.与单一磁盘上的文件系…

环境:Hadoop2.7.3 1.Benchmarking HDFS 1.1测试集群的写入 运行基准测试是检测HDFS集群是否正确安装以及表现是否符合预期的好方法.DFSIO是Hadoop自带的一个基准测试程序,可以用来分析HDFS集群的I/O能力 脚本: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -size 50MB nrF…

一.HDFS概述 1.HDFS设计思想来源于Google的GFS,是GFS的开源实现. 2.HDFS要解决的问题: -存储超大文件,比如TB级别 -防止文件丢失. 3.HDFS的特点 -可以存储超大文件 -只允许对一个已经打开的文件顺序写入,还可以在现有文件的末尾追加,要想修改一个文件(追加内容除外),只能删除后再重写 -可以使用廉价的硬件平台搭建,通过容错策略来保证数据的高可用,默认存储3份数据,任何一份丢失可以自动恢复 4.HDFS的缺点: -数据访问延迟比较高,因为它的设计场景是用于大吞吐…

一In cases where the last record in a block is incomplete, the input split includes location information for the next block and the byte offset of the data needed to complete the record. 假如我们有一个128M的文本文件,HADOOP blocksize默认是64M,则我们的文件上传上到HDFS需要有两个Block…

HDFS: hadoop distributed file system 它抽象了整个集群的存储资源,可以存放大文件. 文件采用分块存储复制的设计.块的默认大小是64M. 流式数据访问,一次写入(现支持append),多次读取. 不适合的方面: 低延迟的数据访问 解决方案:HBASE 大量的小文件 解决方案:combinefileinputformat ,或直接把小文件合并成sequencefile存储到hdfs. HDFS的块 块是独立的存储单元.但是如果文件小于默认的块大小如64M,它不会占…

当数据集超过一个单独的物理计算机的存储能力时,便有必要将它分不到多个独立的计算机上.管理着跨计算机网络存储的文件系统称为分布式文件系统.Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS,它 是为 以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统. “超大文件”是指几百 TB 大小甚至 PB 级的数据: 流式数据访问:HDFS 建立在这样一个思想上 - 一次写入.多次读取的模式是最高效的.一个数据集通常由数据源生成或者复制,接着在此基础上进行各种各样的分析.HDFS 是为了达到高数据吞吐量而优化的,这有…

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…