HDFS的运行原理(转载)】的更多相关文章

原文地址:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会…
博文已转移,请借一步说话http://www.weixuehao.com/archives/596 简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默…
简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键…
简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS特点: 1.保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认备份3份. 2.可以支持运行在廉价的机器上. 3.适合大数据的处理.HDFS将文件分成block(块),默认一个block为64M,将分块后的数据以键值对的方式存储到HDFS上,并将键值…
相信大家通过前文的学习,已经对SpringMVC这个框架多少有些理解了.还记得上一篇文章中SpringMVC的处理流程吗?  这个图大致描述了SpringMVC的整个处理流程,这个流程图还是相对来说比较容易懂的,下面我会给出SpringMVC的框架结构图,这个图相对来说会更复杂,不过经过我细致入微的讲解,相信大家都可以深入理解. SpringMVC框架结构 SpringMVC框架结构如下图所示:  下面我会对SpringMVC框架结构作细致入微的讲解. 架构流程 用户发送请求至前端控制器Disp…
Hadoop基础-Hdfs各个组件的运行原理介绍 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. 一.NameNode工作原理(默认端口号:50070) 1>.什么是NameNode NameNode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件和编辑日志文件.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. 2>…
转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理详述 转注:读了这篇文章以后,觉得内容比较易懂,所以分享过来支持一下. Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的 机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也…
参考 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4721326.html 1. Spark运行架构 1.1 术语定义 lApplication:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: lDriver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkCon…
以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理. 一.角色出演 如上图所示,HDFS存储相关角色与功能如下: Client:客户端,系统使用者,调用HDFS API操作文件;与NN交互获取文件元数据;与DN交互进行数据读写. Namenode:元数据节点,是系统唯一的管理者.负责元数据的管理;与client交互进行提供元数据查询;分配数据存储节点等. Datanode:数据存储节点,负责数据块的存储与冗余备份;执行数据块的读写操作等. 二.写入数据 1.发送写数据请求 HDFS中的存储单元是…
前言 其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的! 一.HDFS读取过程 1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件.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RPC来调用namenode,以确定文件的开头部分的块位置.对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址. 此外,这些datanode根据他们与client的…