前言: 本文章是在  Hadoop2.7.6_07_HA高可用  的基础上完成的,所以不清楚的可参见这篇文章. 1. Hadoop的federation机制 文件的元数据是放在namenode上的,只有一个Namespace(命名空间).随着HDFS的数据越来越多,单个namenode的资源使用必然会达到上限,而且namenode的负载能力也会越来越高,限制HDFS的性能. Federation即为“联邦”,该特性允许一个HDFS集群中存在多个NameNode同时对外提供服务,这些NameNod…

在Hadoop2.0之前,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题:  单点故障.内存受限,制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等 为了解决这些问题,除了用基于共享存储的HA解决方案我们还可以用HDFS的Federation机制来解决这个问题. [单机namenode的瓶颈大约是在4000台集群,而后则需要使用联邦机制] 什么是Federation机制 Federation是指HDFS集群可使用多个独立的NameSpace(NameNode节点管…

==================================================== Hadoop Federation 背景概述 单NameNode的架构使得HDFS在集群扩展性和性能上都有潜在的问题,当集群大到一定程度后,NameNode进程使用的内存可能会达到上百G,NameNode成为了性能的瓶颈.因而提出了namenode水平扩展方案-- Federation. Federation中文意思为联邦,联盟,是NameNode的Federation,也就是会有多个Nam…

目录 1 - 为什么需要联邦 2 - Federation 架构设计 3 HDFS Federation 的不足 版权声明 1 - 为什么需要联邦 单 NameNode 的架构存在的问题:当集群中数据增长到一定规模后,NameNode 进程占用的内存可能会达到成百上千 GB(调大 NameNode 的 JVM 堆内存已无可能),此时,NameNode 成了集群的性能瓶颈. 为了提高 HDFS 的水平扩展能力,提出了Federation(联邦,联盟)机制. Federation 是 NameNod…

Hadoop学习笔记总结 01.HDFS架构 1. NameNode和ResourceManager NameNode负责HDFS,从节点是DataNode:ResourceManager负责MapReduce,从节点上是NodeManager. 2. NameNode工作原理 元数据内容 名字,几个副本,几个块_Id,每一个块在哪些主机上. 实际是真实文件和系统block块的映射. NameNode职责 维护元数据信息 维护hdfs目录树 响应客户端请求 NameNode元数据管理机制 (1)…

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…

0x00 概述 有时候对于一个公司,k8s集群或是所谓的caas只是整个技术体系的一部分,往往这个时候监控系统不仅仅要k8s集群以及k8s中部署的应用,而且要监控传统部署的项目.也就是说整个监控系统不是部署在k8s cluster中.非in-cluster的prometheus怎么监控k8s是今天需要讨论的问题.在上一篇文章解读了prometheus提供的监控k8s的配置文件,我们知道主要是采集node,cadvisor,service,endpoint,ingress和pod 6个方面.集群外…

联邦学习简介        联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架       以包…

本人是学生党,同时也是小菜鸡一枚,撞运气有机会能够给老师当项目助理,在这个过程中肯定会学到一些有趣的知识,就在此平台上记录一下,在知识点方面有不对的还请各位指正. What(什么是联邦学习?) 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,…

前面介绍了Hadoop核心组件HDFS和MapReduce,Hadoop发展之初在架构设计和应用性能方面仍然存在不足,Hadoop的优化与发展一方面体现在两个核心组件的架构设计改进,一方面体现在Hadoop生态系统其他组件的不断丰富.此文介绍Hadoop2.0中添加的新特性. 一.HDFS 2.0新特性 这对HDFS的改进,HDFS 2.0主要增加了HDFS HA 以及HDFS联邦等新特性. (一)HDFS HA HA即High Availability,用于解决HDFS 1.0中的单点故障问题…