HDFS设计基础与目标 硬件错误是常态.因此需要冗余 流式数据访问.即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理(随机性的读写数据等). 大规模数据集 简单一致性模型.为了降低系统复杂度,对文件采用一次性写多次读的逻辑设计,即是文件一经写入,关闭,就再也不能修改 程序采用“数据就近“原则分配节点执行 HDFS体系结构 Namenode: 管理文件系统的命名空间 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息 协调客户端对文件的访问 记录命名空间内的改动或空…

1.HDFS的设计 HDFS是什么:HDFS即Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed Filesystem),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,是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统. HDFS不适合用在:要求低时间延迟数据访问的应用,存储大量的小文件,多用户写入,任意修改文件. 2.HDFS的概念 HDFS数据块:HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块,作为独立的存储单元,称为数据块,默认大小是64MB. 使用数据块的好处是: 一个文件的大小可…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u010026901/article/details/26587251 eclipse快捷键alt+shift+m将选中的代码封装成方法:alt+shift+l将选中的代码加入相应类型放回參数 当调用一个陌生方法时,进入源代码不停的向里循环,当找不到return相似方法的时候.能够看到最原始的方法 package com.kane.hdfs; import java.io.InputStream;…

hdfs:分布式文件系统 有目录结构,顶层目录是:  /,存的是文件,把文件存入hdfs后,会把这个文件进行切块并且进行备份,切块大小和备份的数量有客户决定. 存文件的叫datanode,记录文件的切块信息的叫namenode Hdfs的安装 准备四台linux服务器 先在hdp-01上进行下面操作 配置域名映射 vim /etc/hosts 主机名:hdp-01  对应的ip地址:192.168.33.61 主机名:hdp-02  对应的ip地址:192.168.33.62 主机名:hdp-0…

本文原创,转载注明作者和原文链接! 一:总结注意点: 到现在为止学习到的角色:三个NameNode.SecondaryNameNode.DataNode 1.存储的是每一个文件分割存储之后的元数据信息.具体的信息有: 2.而且NameNode的存储是内存存储的,不会有和磁盘的数据交换的过程,这样的话提高了整体的集群的效率,但是这个数据都是需要持久化的,因为不持久化的话,数据是不安全的,加假如哪一天hadoop集群中的NameNode那台服务器挂了的话,里面的元数据如果只是存储在内存中的就全部的丢…

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,…

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来…

Hadoop基础-HDFS安全管家之Kerberos实战篇 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. 我们都知道hadoop有很多不同的发行版,比如:Apache Hadoop,CDH,HDP,MapR,EMR等等,我们使用这些组件部署的hdfs分布式文件系统时,都会面临很直接的一个安全问题,比如Java大数据开发工程师可以在java源代码中使用“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","yinzhengjie&qu…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 由于NameNode对于整个HDFS集群重要性,为避免NameNode单点故障,在集群里创建2个或以上NameNode(不要超过5个),保证高可用. 实现主备NameNode需要解决的问题:1.通过JournalNodes来保证Active NN与Standby NN之间的元数据同步 2.通过ZKFC来保证Active NN与Sta…

主要内容:hdfs的整体运行机制,DATANODE存储文件块的观察,hdfs集群的搭建与配置,hdfs命令行客户端常见命令:业务系统中日志生成机制,HDFS的java客户端api基本使用. 1.什么是大数据 基本概念 <数据处理> 在互联网技术发展到现今阶段,大量日常.工作等事务产生的数据都已经信息化,人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长,以前的传统的数据处理技术已经无法胜任,需求催生技术,一套用来处理海量数据的软件工具应运而生,这就是大数据! 处理海量数据的核心技术: 海量数据存储:分布…

在这里我给大家继续分享一些关于HDFS分布式文件的经验哈,其中包括一些hdfs的基本的shell命令的操作,再加上hdfs java程序设计.在前面我已经写了关于如何去搭建hadoop这样一个大数据平台,还没搭好环境的童鞋可以转到我写的这篇文章Hadoop在Ubuntu的安装,接下来就开始我们本次的经验分享啦. HDFS的Shell命令操作 HDFS的格式化与启动 首次使用HDFS时,需要使用format 命令进行格式化 ./bin/hdfs namenode -format 使用start-d…

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com…

HDFS API的高级编程 HDFS的API就两个:FileSystem 和Configuration 1.文件的上传和下载 package com.ghgj.hdfs.api; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HDFS_GET_AND_PUT { public st…

HDFS的优点和缺点 HDFS的优点 1.可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性,提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态   必须理性对象 2.高容错性 数据自动保存多个副本,副本丢失后,自动恢复 HDFS的核心设计思想:  分散均匀存储 + 备份冗余存储 3.适合批处理 移动计算而非数据,数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行 4.适合大数据处理 GB.TB.甚至 PB 级数据,百万规模以上的文件数量,10K+节点规模 5.流式文件访问 一次…

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc…

自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍,对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解,还对每次学习的内容进行了总结,也形成了我的一个博文系列<Hadoop学习笔记系列>.其实,早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来,并且已经成为了现在的主流.当然,还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm,近实时计算框架Spark等等.相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点,最显著的体现在两点: (1)H…

MapReduce编程模型 在Google的一篇重要的论文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中提到,Google公司有大量的诸如Web请求日志.爬虫抓取的文档之类的数据需要处理,由于数据量巨大,只能将其分散在成百上千台机器上处理,如何处理并行计算.如何分发数据.如何处理错误,所有这些问题综合在一起,需要大量的代码处理,因此也使得原本简单的运算变得难以处理. 为了解决上述复杂的问题,Google设计一个新的抽象模型,使用这…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

Hadoop学习笔记(2) ——解读Hello World 上一章中,我们把hadoop下载.安装.运行起来,最后还执行了一个Hello world程序,看到了结果.现在我们就来解读一下这个Hello Word. OK,我们先来看一下当时在命令行里输入的内容: $mkdir input $cd input $echo "hello world">test1.txt $echo "hello hadoop">test2.txt $cd .. $bin/ha…

阿里封神谈hadoop学习之路   封神 2016-04-14 16:03:51 浏览3283 评论3 发表于: 阿里云E-MapReduce >> 开源大数据周刊 hadoop 学生 spark 摘要: 在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop.hive.spark等.笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1.ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce.在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路. 引言 当前,越来越多的同…

1.漫画HDFS工作原理  http://blog.csdn.net/netcoder/article/details/7442779 2.马哥教育 http://mageedu.blog.51cto.com/ 3.细细品味Hadoop http://www.cnblogs.com/xia520pi/category/346943.html 4.Hadoop-0.20.0源代码分析 http://blog.csdn.net/shirdrn/article/category/595039/3 5.…

本文描写叙述怎样设置一个单一节点的 Hadoop 安装.以便您能够高速运行简单的操作,使用 Hadoop MapReduce 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS). 參考官方文档:Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster. Hadoop版本号:Apache Hadoop 2.5.1 系统版本号:CentOS 6.5.内核(uname -r):2.6.32-431.el6.x86_64 系统必备…

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

转自:http://blog.csdn.net/wypblog/article/details/17528851 最近发现自己收集到的Hadoop学习资料有很多本,想想放在那里也浪费,所以觉得贴出来给大家分享,需要的可以去我CSDN里面下载,保证全部资源免费下载!这里面很多英文的资料. 1.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643259. 2.<Hadoo…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广.数据格式多样化(结构化数据.非结构化数据.Excel文件.文本文件等).数据量大(最少也是TB级别的.甚至可能是PB级别).数据增长速度快等. 针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题: 数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现了Sqoop,Cammel,Datax等工具. 数据采集之后,该如何存储?,对应出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统. 由于数据增长速度快,数据存储就必须可以水平扩展. 数据存储之后,该如何…

hadoop学习笔记:hadoop文件系统浅析 https://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/15/3137765.html 1.什么是分布式文件系统? 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. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统…

1.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643259. 2.<Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>下载地址:http://download.csdn.net/detail/w397090770/6643279. 3.<Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理>,下载地址:http://down…