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…

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,…

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…

hadoop HDFS文件系统的特征 存储极大数目的信息(terabytes or petabytes),将数据保存到大量的节点当中.支持很大单个文件. 提供数据的高可靠性,单个或者多个节点不工作,对系统不会造成任何影响,数据仍然可用. 提供对这些信息的快速访问,并提供可扩展的方式.能够通过简单加入更多服务器的方式就能够服务更多的客户端. HDFS是针对MapReduce设计的,使得数据尽可能根据其本地局部性进行访问与计算.…

HDFS设计思想 DataNode:用来在磁盘上存储数据 HDFS  数据存储单元( block ) 1 文件被切分成固定大小的数据block块 •默认数据块大小为 64MB(hadoop1.x版本64M,2.x为128M) ,可配置 •若文件大小不到 64MB  ,则单独存成一个block 比如:一个120M的文件会分成64M+56M两个block块,虽然第二个分割不到64M,依然作为单独的block. 2 一个文件存储方式 •上传时按文件大小被切分成若干个 block ,存储到不同节点上.每…

Hadoop — HDFS的概念.原理及基本操作 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8709025.html 分类: Hadoop undefined 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…

01 我们一起学大数据 老刘今天开始了大数据Hadoop知识点的复习,Hadoop包含三个模块,这次先分享出Hadoop中的HDFS模块的基础知识点,也算是对今天复习的内容进行一次总结,希望能够给想学大数据的同学一点帮助,也希望能够得到大佬们的批评和指点!(每个点都很重要,都不能忽视) 02 需谨记的知识点 第1点:Hadoop是什么? Hadoop,它是Apache开发的一个分布式系统基础架构,由三个模块组成:分布式存储的HDFS.分布式计算的MapReduce.资源调度引擎Yarn. 第2点…