要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实…

Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 目录 Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 0x00 摘要 0x01 Flink 是什么 0x02 Alink 是什么 0x03 Alink设计思路 1. 白手起家 2. 替代品如何造成威胁 3. 用户角度看设计 底层逻辑Flink 开发工具 4. 竞争对手角度看设计 5. 企业角度看设计 6. 设计原则总结 0x04 KMeans算法实现看设计 1. KMeans算法 2. Flink…

HDFS设计思想 DataNode:用来在磁盘上存储数据 HDFS  数据存储单元( block ) 1 文件被切分成固定大小的数据block块 •默认数据块大小为 64MB(hadoop1.x版本64M,2.x为128M) ,可配置 •若文件大小不到 64MB  ,则单独存成一个block 比如:一个120M的文件会分成64M+56M两个block块,虽然第二个分割不到64M,依然作为单独的block. 2 一个文件存储方式 •上传时按文件大小被切分成若干个 block ,存储到不同节点上.每…

Hadoop分布式文件系统是设计初衷是可靠的存储大数据集,并且使应用程序高带宽的流式处理存储的大数据集.在一个成千个server的大集群中,每个server不仅要管理存储的这些数据,而且可以执行应用程序任务.通过分布式存储和在各个server间交叉运算,集群和存储可以按需动态经济增长.以下的设计原则和经验是根据yahoo通过HDFS管理的40PB得来的. 1. HDFS简介 HDFS是一个分布式文件系统,并且为MapReduce分布式算法提供了一分析和传输大数据的框架.HDFS使用java编写,…

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208931479&idx=1&sn=1dc6ea4fa28a3fb527a6204a9a5c23b1&key=c76941211a49ab5849fe180925fd9816350457f931e54a80feca07c081bffea5828ae0bbb2b1f7be41501db7dea48977&ascene=0&uin=Mjk1ODMy…

基于Hadoop2.2.0版本号分布式云盘的设计与实现 一.前言 在学习了hadoop2.2一个月以来,我重点是在学习hadoop2.2的HDFS.即是hadoop的分布式系统,看了非常久的源代码看的我真的想吐啊,感觉看源代码还是没什么劲,于是心血来潮看到可百度的网盘挺有意思(事实上我一直都在用百度的网盘)对里面的功能的实现非常好奇,于是我就突发奇想,能不能用hadoop来做个呢?答案是肯定的.于是我就開始了,可是实际中,没有人用hadoop来做网盘,由于hadoop不适合存放小文件.当然办法总…

目录 引言 HDFS 数据块的设计 数据块应该设置成多大? 抽象成数据块有哪些好处? 操作块信息的命令 HDFS 中节点的设计 有几种节点类型? 用户如何访问 HDFS? 如何对 namenode 容错? 如何更快的访问 datanode 中访问频繁的块? 如何扩展 namenode 以存储更多的文件? HDFS 中的高可用性设计 如何处理 namenode 单点失效问题? namenode 间如何共享编辑日志? namenode 如何能快速故障切换? 如何规避非平稳故障转移? 小结 参考文档…

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群…

前言 如今做云存储的公司非常多,举2个比較典型的AWS的S3和阿里云.他们都提供了一个叫做对象存储的服务,就是目标数据是从Object中进行读写的,然后能够通过key来获取相应的Object,就是所谓的key-object的存储.这种优点就在于用户使用起来非常方便的,不须要走冗杂的操作流程.可是本文所要阐述的则是HDFS中的对象存储,对于这种需求,Hadoop作为一套完好的分布式系统,当然也要与时俱进,在HDFS-7240中进行了实现,眼下此功能真在开发中,名叫Ozone,内部有非常多的概念与业…

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat…