第1章 HDFS概述 hdfs背景意义 hdfs是一个分布式文件系统 使用场景:适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改. 优缺点 高容错性,适合处理大数据(数据PB级别,百万规模文件),可部署在廉价机器上 不适合低时延数据访问,无法高效存储大量小文件,不支持并发写入.随机修改(仅追加) hdfs组成架构 namenode,管理hdfs命名空间,配置副本策略,管理数据块的映射信息,处理客户端读写请求 datanode,存储实际的数据块,执行数据块的读写操作 Client客户端,文件切分,…

2015年元旦,好好学习,天天向上.良好的开端是成功的一半,任何学习都不能中断,只有坚持才会出结果.继续学习Hadoop.冰冻三尺,非一日之寒! 经过Hadoop的伪分布集群环境的搭建,基本对Hadoop有了一个基础的了解.但是还是有一些理论性的东西需要重复理解,这样才能彻底的记住它们.个人认为重复是记忆之母.精简一下: NameNode:管理集群,并且记录DataNode文件信息: SecondaryNameNode:可以做冷备份,对一定范围内的数据作快照性备份: DataNode:存储数据:…

在<Hadoop入门学习笔记---part1>中感觉自己虽然总结的比较详细,但是始终感觉有点凌乱.不够系统化,不够简洁.经过自己的推敲和总结,现在在此处概括性的总结一下,认为在准备搭建hadoop环境时,需要在linux机器上做一些设置,在搭建Hadoop集群环境前,需要在本地机器上做以下设置: 修改ip地址: 关闭防火墙: Hostname的修改: Ssh自动登陆的设置(也即:免密码登录): **关于以上操作的详细命令可以查看上一篇博客<Hadoop入门学习笔记---part1>…

紧接着<Hadoop入门学习笔记---part3>中的继续了解如何用java在程序中操作HDFS. 众所周知,对文件的操作无非是创建,查看,下载,删除.下面我们就开始应用java程序进行操作,前提是按照<Hadoop入门学习笔记---part2>中的已经在虚拟机中搭建好了Hadoop伪分布环境:并且确定现在linux操作系统中hadoop的几个进程已经完全启动了. 好了,废话不多说!实际的例子走起. 在myeclipse中新建一个java工程: 在项目工程中新建一个lib包用于存放…

随着毕业设计的进行,大学四年正式进入尾声.任你玩四年的大学的最后一次作业最后在激烈的选题中尘埃落定.无论选择了怎样的选题,无论最后的结果是怎样的,对于大学里面的这最后一份作业,也希望自己能够尽心尽力,好好做.正是因为选题和hadoop有关,现在正式开始学习hadoop.将笔记整理于此,希望与志同道合的朋友共同交流. 作者:itRed 邮箱:it_red@sina.com 个人博客链接:http://www.cnblogs.com/itred 好了,废话不多说.进入正题!开始hadoop的学习.…

主要内容:hdfs的核心工作原理:namenode元数据管理机制,checkpoint机制:数据上传下载流程 1.hdfs的核心工作原理 1.1.namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? 试想一下,如果元数据是以文件的形式存在和管理的,会很不方便,因为文件是一个顺序的结构,当用户新上传或者,移动,删除…

说明:hdfs:nn单点故障,压力过大,内存受限,扩展受阻.hdfs ha :主备切换方式解决单点故障hdfs Federation联邦:解决鸭梨过大.支持水平扩展,每个nn分管一部分目录,所有nn共享dn资源.使用JN集群保证数据一致性,使用zk集群解决主备切换 1.若使用主备节点,常常存在的问题:强一致性,若一致性.强一致性(同步):nn主节点必须等到nn副本返回成功后,才能向客户端返回成功.主和副本之间可能会有如网络延迟.阻塞等问题,就造成了nn的不可用,违背了HA初衷.弱一致性(异步):…

Week2 学习笔记 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 安装hadoop环境 集群角色规划 服务器 运行角色 node1 namenode datanode resourcemanager nodemanager node2 secondarynamenode datanode nodemanager n…

一.线程类  1.新建状态(New):新创建了一个线程对象.        2.就绪状态(Runnable):线程对象创建后,其他线程调用了该对象的start()方法.该状态的线程位于可运行线程池中,变得可运行,等待获取CPU的使用权.        3.运行状态(Running):就绪状态的线程获取了CPU,执行程序代码.        4.阻塞状态(Blocked):阻塞状态是线程因为某种原因放弃CPU使用权,暂时停止运行.直到线程进入就绪状态,才有机会转到运行状态.阻塞的情况分三种:   …

什么是mapreduce 首先让我们来重温一下 hadoop 的四大组件:HDFS:分布式存储系统MapReduce:分布式计算系统YARN: hadoop 的资源调度系统Common: 以上三大组件的底层支撑组件,主要提供基础工具包和 RPC 框架等 Mapreduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于 hadoop 的数据分析 应用”的核心框架Mapreduce 核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的 分布式运算程序,并发运行在一个 hadoop 集…