1.Block的放置:默认不配置.一个Block会有三份备份,一份放在NameNode指定的DataNode,另一份放在与指定DataNode非同一Rack上的DataNode,最后一份放在与指定DataNode同一Rack上的DataNode上.备份无非就是为了数据安全,考虑同一Rack的失败情况以及不同Rack之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式. 2.心跳检测DataNode的健康状况,如果发现问题就采取数据备份的方式来保证数据的安全性. 3.数据复制(场景为DataNode失败.需要平…

搞什么东西之前,第一步是要知道What(是什么),然后是Why(为什么),最后才是How(怎么做).但很多开发的朋友在做了多年项目以后,都习惯是先How,然后What,最后才是Why,这样只会让自己变得浮躁,同时往往会将技术误用于不适合的场景.       ----转自某博文 Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase.Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来…

将这种单机的工作进行分拆,变成协同工作的集群,这就是分布式计算框架设计.使得计算机硬件类似于应用程序中资源池的资源,使用者无需关心资源的分配情况,从而最大化了硬件资源的使用价值.分布式计算也是如此,具体的计算任务交由哪一台机器执行,执行后由谁来汇总,这都由分布式框架的Master来抉择,而使用者只需简单地将待分析内容提供给分布式计算系统作为输入,就可以得到分布式计算后的结果. 什么是Hadoop? Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS.MapReduce就是“任务的分…

目录(?)[+] Author :岑文初 Email: wenchu.cenwc@alibaba-inc.com msn: cenwenchu_79@hotmail.com blog: http://blog.csdn.net/cenwenchu79/ 引 What is Hadoop Why is hadoop How to Use Hadoop & Tips 环境: 部署考虑: 实施步骤: Hadoop Command Hadoop基本流程以及简单应用的开发 基本流程: 代码范例: Hado…

在SIP项目设计的过程中,对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计,在我从前写的文章<Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现>中有所提到.但是由于统计的内容暂时还是十分简单,所以就采用Memcache作为计数器,结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作.然而未来,对于海量日志分析的工作,还是需要有所准备.现在最火的技术词汇莫过于“云计算”,在Open API日益盛行的今天,互联网应用的数据将会越来越有价值,如何去分析这…

转自:http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2012/06/01/2529855.html 第1章 引言 1.1 编写目的 对关于hadoop的文档及资料进行进一步的整理. 1.2 相关网站 毋庸置疑 http://hadoop.apache.org/ 国内  http://www.hadoopor.com/   专门研究hadoop的,<hadoop开发者>由该站创办,已发4期 中国云计算论坛hadoop专区; http://bbs.chinacloud.…

HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. HDFS基本概念篇 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等)提供数…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价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共同点,但他和其…

Hadoop 3个核心组件: 分布式文件系统:Hdfs——实现将文件分布式存储在很多的服务器上(hdfs是一个基于Linux本地文件系统上的文件系统) 分布式运算编程框架:Mapreduce——实现在很多机器上分布式并行运算 分布式资源调度平台:Yarn——帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源 HDFS的设计特点是: 1.大数据文件,非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储,如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了. 2.文件分块存储,HDFS会将一个完整的大文件平均…

HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.DataNode管理存储的数据.HDFS支持文件形式的数据. 从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上.Nam…