在之前的文章:大数据系列:一文初识Hdfs , 大数据系列2:Hdfs的读写操作 中Hdfs的组成.读写有简单的介绍. 在里面介绍Secondary NameNode和Hdfs读写的流程. 并且在文章结尾也说了,Secondary NameNode并不是我常说的HA,(High Availability). 本文承接之前的内容,对Hdfs的HA实现做个简单的介绍. NameNode的重要性 先来看看Hdfs读写的流程图: 可以看到无论是读还是写,我们都必须和存储元数据的NameNode进行交互.…

HDFS HA高可用 1 HA概述 1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF). 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 NameNode机器需要升级,包括软件.硬件升级,…

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.…

第1章 HA高可用 1.1 HA概述 1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务). 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障(single point of failure,SPOF).单点故障是一个组件发生故障,就会导致整个系统无法运行.HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA. 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障. 4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群 NameNode…

在前文大数据系列1:一文初识Hdfs中,我们对Hdfs有了简单的认识. 在本文中,我们将会简单的介绍一下Hdfs文件的读写流程,为后续追踪读写流程的源码做准备. Hdfs 架构 首先来个Hdfs的架构图,图中中包含了Hdfs 的组成与一些操作. 对于一个客户端而言,对于Hdfs的操作不外乎也就读写两个操作,接下来就去看看整个流程是怎么走的. 下面我们由浅及深,氛围简单流程,详细流程分别介绍读写过程 简单流程 读请求流程 客户端需要读取数据的时候,流程大致如下: Client向NameNode发起…

Hadoop之HDFS的概念及用法 1.概念介绍 Hadoop是Apache旗下的一个项目.他由HDFS.MapReduce.Hive.HBase和ZooKeeper等成员组成. HDFS是一个高度容错的分布式文件系统.他能够提高吞吐量的数据访问,适合存储海量的大文件. HDFS由四部分构成:HDFS client.NameNode.DataNode.Secondary NameNode. 各组件概念:   1.HDFS client 2.NameNode 用于维护集群内元数据,也就是保存文件存…

一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.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. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件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,但他和其…

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…

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,…