注:文中涉及的文件路径或配置文件中属性名称是针对hadoop2.X系列,相对于之前版本,可能有改动. 附: HDFS用户指南官方介绍: http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html HDFS体系结构官方介绍: http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.…

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简单介绍 l  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: l  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 l  重点概念:文件切块,副本存放,元数据 HDFS概念和特性 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,由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: 架构图 namenode存…

本人微信公众号,欢迎扫码关注! HDFS概念及命令行操作 一.HDFS概念 1.1 概念 HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由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. HDFS的设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改.适合用来做数据分析,并不适合用来做网盘应用. 1.2 组成 1)HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary Namenode. 2)NameNode负责管理整个文件系统…

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统,Hadoop自带HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)分布式文件系统. 一.HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件:几百MB.GB.TB,目前已有PB级. 流式数据访问:一次写入.多次读取:数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各种分析. 商用硬件:节点故障的几率较高,被设计成能够持续运行且不让用户觉察到明显中断. 低时间延迟的数…

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…

一.HDFS概念 二.HDFS优缺点 三.HDFS如何存储 一.HDFS概念 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. hadoop前提和设计目标: 硬件错…