Hadoop提供的对其HDFS上的数据的处理方式,有以下几种, 1 批处理,mapreduce 2 实时处理:apache storm, spark streaming , ibm streams 3 交互式: 如pig , spark shell 都可以提供交互式地数据处理 4 sql: hive , impala 提供接口,可以使用sql标准语言进行数据查询分析 5 迭代处理:尤其是机器学习相关的算法,需要对数据反复数据,mapreduce不适应这种计算方式,它总是把它的中间结果输出到磁盘,…

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受…

目录 引言 HDFS 数据块的设计 数据块应该设置成多大? 抽象成数据块有哪些好处? 操作块信息的命令 HDFS 中节点的设计 有几种节点类型? 用户如何访问 HDFS? 如何对 namenode 容错? 如何更快的访问 datanode 中访问频繁的块? 如何扩展 namenode 以存储更多的文件? HDFS 中的高可用性设计 如何处理 namenode 单点失效问题? namenode 间如何共享编辑日志? namenode 如何能快速故障切换? 如何规避非平稳故障转移? 小结 参考文档…

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj…

一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬…

对于hadoop HDFS 中的全部命令进行解析(当中操作流程是自己的想法有不允许见欢迎大家指正) 接口名称 功能 操作流程 get 将文件拷贝到本地文件系统 . 假设指定了多个源文件,本地目的端必须是一个文件夹. (1)依照上述机制,在Config server上的存储引擎中逐层读取K-V,直到获得文件名称(或大文件元数据信息): (2)依据文件名称(或大文件元数据信息)到对应的Data server中获取对应的文件(大文件须要拼接): (3)将获取的文件写入本地文件系统. put 从本地文件…

Hadoop HDFS负载均衡 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Hadoop HDFS Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多的共同点.HDFS 是一个高容错性的文件系统,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. HDFS副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群…

如今我们来深入了解一下Hadoop的FileSystem类. 这个类是用来跟Hadoop的文件系统进行交互的.尽管我们这里主要是针对HDFS.可是我们还是应该让我们的代码仅仅使用抽象类FileSystem.这样我们的代码就能够跟不论什么一个Hadoop的文件系统交互了.在写測试代码时,我们能够用本地文件系统測试,部署时使用HDFS.仅仅需配置一下,不须要改动代码了. 在Hadoop 1.x以后的版本号中引入了一个新的文件系统接口叫FileContext,一个FileContext实例能够处理多种…

  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. HDFS的基本概念和特性 设计思想——分而治之:将大文件.大批量文件分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析.在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,....)提供数据存储服务. 1.1 HDFS的概念 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间--目录树来定位文件: 其次,它是分布式的,有很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重点概念:文件切块,副本存放,元数据(目录结构及文…