谈到大数据,不得不提的一个名词是"HDFS".它是一种分布式文件存储系统,其系统架构图如下图所示: 从图中可以了解到的几个关键概念 元数据(MetaData) 机架(Rock) 块(Block) 从图中可以了解到的两个重要组件: NameNode DataNode 需要了解的另一个组件: SecondaryNameNode 三个重要的组件说明 NameNode 简单地说,NameNode 有管理和存储两个作用.NameNode 管理文件系统的命名空间,维护文件系统树以及树中的所有文件和…

HDFS数据流-剖析文件读取及写入 文件读取 1. 客户端通过调用FileSystem对象的open方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例.2. DistributedFileSystem通过使用RPC来调用namenode,以确定文件起始块的位置.对于每一个块,namenode返回存有该块副本的datanode地址.此外,这些datanode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑).如果该客户端本身就是一个namenode,并保存有相应数据块的…

namenode存储的数据: 主控服务器主要有三类数据:文件系统的目录结构数据,各个文件的分块信息,数据块的位置信息(就数据块放置在哪些数据服务器上...).在GFS和HDFS的架构中,只有文件的目录结构和分块信息才会被持久化到本地磁盘上,而数据块的位置信息则是通过动态汇总过来的,仅仅存活在内存数据结构中,机器挂了,就灰飞烟灭了.每一个数据服务器启动后,都会向主控服务器发送注册消息,将其上数据块的状况都告知于主控服务器.俗话说,简单就是美,根据DRY原则,保存的冗余信息越少,出现不一致的可能性越…

一.HDFS的工作机制 工作机制的学习主要是为加深对分布式系统的理解,以及增强遇到各种问题时的分析解决能 力,形成一定的集群运维能力PS:很多不是真正理解 hadoop 工作原理的人会常常觉得 HDFS 可用于网盘类应用,但实际 并非如此.要想将技术准确用在恰当的地方,必须对技术有深刻的理解 概述    1. HDFS 集群分为两大角色: NameNode. DataNode (Secondary Namenode)    2. NameNode 负责管理整个文件系统的元数据,并且负责响应客户端…

鉴于目前大数据Hadoop 2.x被企业广泛使用,在实际的企业项目中需要更加深入的灵活运用,并且Hadoop 2.x是大数据平台处理 的框架的基石,尤其在海量数据的存储HDFS.分布式资源管理和任务调度YARN及分布式计算框架MapReduce.然而当前众多书籍和 视频教程资料中,没有一套完整的.深入浅出的.实战性操作强的一套资料,一此种情况下,结合鄙人多年实际项目经验,以项目中 使用为主线,编纂筹划此套Hadoop 2.x从零基础到项目实战的课程,带领大家从零基础开始上手,到如何理解HDFS.…

大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析. Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级. Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但基于内存和迭代优化的设计,Spark 在某些工作负载表现更优秀. 在2014上半年,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域最活跃的开源项目之一,当下已活跃在Hortonwor…

ocm提纲 数据库创建详解 ◆ 通过手动方式创建数据库 环境变量的设置 密码文件的创建过程以及使用情景 Oracle数据库中参数文件的演进过程 参数文件的对比 参数的修改方式介绍 数据库启动过程时的内部原理解析 ◆ SGA SGA的内存调整 10g自动管理的SGA 与SGA相关的重要参数 SGA内存的优化 ◆ 数据库创建的时候,必须的脚本 手工创建数据库的时候,需要执行的脚本 每一个脚本的含义以及对数据库产生的影响 查看脚本的具体执行内容 ◆ DBCA建库 图形化界面建库的优缺点 DBCA建库的…

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些…

1.概述 从HDFS的应用层面来看,我们可以非常容易的使用其API来操作HDFS,实现目录的创建.删除,文件的上传下载.删除.追加(Hadoop2.x版本以后开始支持)等功能.然而仅仅局限与代码层面是不够的,了解其实现的具体细节和过程是很有必要的,本文笔者给大家从以下几个方面进行剖析: Create Delete Read Write Heartbeat 下面开始今天的内容分享. 2.Create 在HDFS上实现文件的创建,该过程并不复杂,Client到NameNode的相关操作,如:修改文件…

Hadoop基础-HDFS的读取与写入过程剖析 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客会简要介绍hadoop的写入过程,并不会设计到源码,我会用图和文字来描述hdfs的写入过程. 一.hdfs写数据流程 如上图所示,想要把一个4.2G的文件写入到hdfs集群中,它是怎么实现的呢?其步骤简要如下: 1>.客户端向NameNode请求在"/user/yinzhengjie/movies/"目录下上传一个名称叫“苍老师.rmvb”的视频: 2>…