本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

一.HDFS的相关基本概念 1.数据块 1.在HDFS中,文件诶切分成固定大小的数据块,默认大小为64MB(hadoop2.x以后是128M),也可以自己配置. 2.为何数据块如此大,因为数据传输时间超过寻到时间(高吞吐率). 3.文件的存储方式,按大小被切分成若干个block,存储在不同的节点上,默认情况下每个block有三个副本. 2.复制因子 就是一个block分为多少个副本,默认情况下是3个 3.fsimage文件作用: fsimage是元数据镜像文件(保存文件系统的目录树). 4.ed…

大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广.数据格式多样化(结构化数据.非结构化数据.Excel文件.文本文件等).数据量大(最少也是TB级别的.甚至可能是PB级别).数据增长速度快等. 针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题: 数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现了Sqoop,Cammel,Datax等工具. 数据采集之后,该如何存储?,对应出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统. 由于数据增长速度快,数据存储就必须可以水平扩展. 数据存储之后,该如何…

一.hadoop组件依赖关系 二.hadoop日志格式: 两种日志,分别以out和log结尾: 1 以log结尾的日志:通过log4j日志记录格式进行记录的日志,采用日常滚动文件后缀策略来命名日志文件,内容比较全. 2 以out结尾的日志:记录标准输出和标注错误的日志,内容比较少.默认的情况,系统保留最新的5个日志文件. 可以在/etc/hadoop/hadoop-env.sh中进行配置: #Where log files are stored. $HADOOP_HOME/logs by def…

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随着信息技术的高度发展,数据量越来越多,当一个操作系统管辖范围存储不下时,只能将数据分配到更多的磁盘中存储,但是数据分散在多台磁盘上非常不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,因此诞生了分布式文件系统.HDFS(Hadoop Distribute File System)是一种能运行在通用硬件上的分布式文件系统,具有高度容错的特点,适合部署在廉价的机器上. 由于hadoop1和hadoop2版本差异较大,本文以下部分如未标记特殊说明则默认指的是hadoop2版本 HDFS基本概…

一.文件的打开 1.1.客户端 HDFS打开一个文件,需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize),其实现为: public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException { return new DFSClient.DFSDataInputStream( dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verif…

4.删除HDFS上的文件 package proj; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class DeleteFile { public static void main(String[] args) throws IOEx…

优点 其中的10k+,指的是每一个块必须>=1M 缺点 低延迟:是指hadoop处理数据都是以分钟为单位的,而不像storm那样的是以毫秒级为单位的. 高吞吐率:是指你分布式存储的文件块的大小必须最小是1M,不能再小了. 小文件存取的问题:如2亿的文件,虽然规模很大,但是每一个文件都很小,这样的话每一个都仍然会消耗NameNode的内存,所以此时不利于NameNode,所以当文件特别小的时候,不适合用hadoop处理. 数据写入上:只支持一次写入,后期不能更改,但是可以在最后的块处append,…