数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读写的最小单位.构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的快.该文件系统块的大小可以使磁盘块的整数倍.文件系统块一般为几千字节,而磁盘块一般为512字节.HDFS同样也有块(block)的概念,但是大得多,默认为64MB(Hadoop1系列为64MB,Hadoop2系列为128MB).与单一磁盘上的文件系统相似,HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块(chunk),作为独立的存储单元.与其他文件系统不同的是,HDFS中小于…

1.HDFS核心概念: 块 (1)为了分摊磁盘读写开销也就是大量数据间分摊磁盘寻址开销 (2)HDFS块比普通的文件块大很多,HDFS默认块大小为64MB,普通的只有几千kb 原因:1.支持面向大规模数据存储 2.降低分布式节点的寻址开销 好处:1.支持大规模文件存储(可以将一个大的文件进行切割,放到不同的机器上去存储,这样就可以突破单机存储上限) 2.简化系统设计 3.适合数据备份 两大核心组件: 1.名称节点(NameNode相当于数据目录) 底层FsImage和各项操作EditLog组成最…

本文用于记录Hadoop中HDFS相关概念以及常用命令,以便日后查询. 概念之间无先后顺序,只是用于记录. 参考的Hadoop的版本是2.7.3 1. 角色 hadoop fs [hdfs dfs] // 普通用户 hdfs dfsadmin // hdfs管理员 2. edit日志和fsimage文件融合 a. hadoop集群启动时融合 生成新的inprogress_edits日志文件,将旧的inprogress_edits日志文件与fsimage文件融合,但是不生成新的fsimage文件b…

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件…

一.HDFS前言 1. 设计思想          分而治之:将大文件,大批量文件,分布式的存放于大量服务器上.以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析     2. 在大数据系统架构中的应用         为各类分布式运算框架( MapReduce, Spark, Tez, Flink, …)提供数据存储服务     3. 重点概念: 数据块, 负载均衡, 心跳机制, 副本存放策略, 元数据/元数据管理, 安全 模式,机架感知…二.HDFS相关概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存…

本篇HDFS组件基于CDH5进行安装,安装过程:https://www.cnblogs.com/dmjx/p/10037066.html 角色分布 hdp02.yxdev.wx:HDFS serverhdp03.yxdev.wx:HDFS agenthdp04.yxdev.wx:HDFS agent 相关路径 组件最后的安装目录:/opt/cloudera/parcels/CDH/etc/ webUI:http://hdp02.yxdev.wx:50070传输端口:http://hdp02.yx…

1.分布式文件系统 计算机集群结构 分布式文件系统把文件分布存储到多个节点(计算机)上,成千上万的计算机节点构成计算机集群. 分布式文件系统使用的计算机集群,其配置都是由普通硬件构成的,与用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置相比,前者大大降低了硬件上的开销. 分布式文件系统的结构 分布式文件系统在物理结构上是由众多阶段及节点构成的,而这些节点中分为两类.一类是主节点(Master Node),又被称为名称节点(NameNode),另一类是从节点(Slave Node),又被称为数据节点(D…

一.NameNode,SeconderyNamenode,DataNode NameNode,DataNode,SeconderyNamenode都是进程,运行在节点上. 1.NameNode:hadoop的主节点, 保存HDFS的元数据信息      1.fsimage - 它是在NameNode启动时对整个文件系统的快照      2.edit logs - 它是在NameNode启动后,对文件系统的改动序列 2.SeconderyNamenode:  职责是合并NameNode的edit…

问题一:Hadoop版本太高 卸载Hadoop3.2.0 我改安装了Hadoop 2.7.7 如果没有权限下载.可以采用如下方式: 卸载完成以后返回原目录即可 后面的jdk卸载也可以采用这种方式. 按照教程重新安装http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 由于后期需要安装HBASE 所以Hadoop安装版本选择问题参考如下: 然后 执行这一步时或者某些会出现各种警告,这个是由于之前安装的jdk版本过高造成的 卸载jdk 改安装jdk1.8.0 问题…

HDFS简介: HDFS在设计时就充分考虑了实际应用环境的特点,即硬件出错在普通服务集群中是一种常态,而不是异常. 因此HDFS主要实现了以下目标: 兼容廉价的硬件设备 HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制,可以实现持续监视,错误检查,容错处理和自动回复,从而使得在硬件出错的情况下也能实现数据的完 整性 流数据读写   大数据集 HDFS中的文件通常可以达到GB甚至TB级别 简答的文件模型 HDFS采用了"一次写入,多次读取"的简单文件模型,文件一旦完成写入,关闭后就无法…