在Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题.如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方.而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护. Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失效的问题. 这一实现中简单说就是配置了一对活动-备用namenode.当活动namenode失效的…

(一) HDFS主要是用于做什么的? 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. (二) HDFS的优缺点比较 HDFS 的优点: 1.高容错性 1)数据自动…

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高…

原文地址: https://blogs.oracle.com/ronen/entry/diving_into_openstack_network_architecture 译文转载自:http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/41524447 前言 openstack网络功能强大同时也相对更复杂.本系列文章通过Oracle OpenStack TechPreview介绍openstack的配置,通过各种场景和例子说明openstack各种不…

目录 HDFS 是做什么的 HDFS 从何而来 为什么选择 HDFS 存储数据 HDFS 如何存储数据 HDFS 如何读取文件 HDFS 如何写入文件 HDFS 副本存放策略 Hadoop2.x新特性 1.HDFS 是做什么的 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…

hdfs文件系统架构详解 官方hdfs分布式介绍 NameNode *Namenode负责文件系统的namespace以及客户端文件访问 *NameNode负责文件元数据操作,DataNode负责文件内容的处理,跟文件有关的额数据不会经过NameNode *NameNode负责安排数据存在那台机器上,负责控制和调配最近的副本给用户读取(调节hdfs的balance属性,执行balance命令) For the common case, when the replication factor is…

1. HDFS中的一些概念1.1 数据块1.2 NameNode和DataNode1.2.1 管理者:Namenode1.2.1 工作者:Datanode1.3 Secondary Namenode1.4 HDFS的优缺点2. HDFS的架构2.1 HDFS架构之NameNode和DataNode2.2 Namenode和Secondary Namenode运行关系3. HDFS文件的读写流程3.1 HDFS文件的读取3.2 HDFS文件的写入 1. HDFS中的一些概念 HDFS(Hadoop…

再理解HDFS的存储机制 1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式.即对文件切割后分别存放: 2. HDFS将要存储的大文件进行切割,切割后存放在既定的存储块(Block)中,并通过预先设定的优化处理,模式对存储的数据进行预处理,从而攻克了大文件储存与计算的需求. 3. 一个HDFS集群包含两大部分.即NameNode与DataNode. 一般来说,一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作: 4. NameNode是集群的主server,主要是用于对HDFS中全部的文…

HDFS分布式文件系统设计目标 1.            硬件错误  由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成,使得硬件错误成为常态 2.            数据流访问  所有应用以流的方式访问数据,设置之初便是为了用于批量的处理数据,而不是低延时的实时交互处理 3.            大数据集   典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的,支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级 4.            简单的相关模型  假定文件是一次写入,多次读取的操作 5.    …

HDFS的架构和设计要点 转 大数据之路 发布于 2012/10/11 23:00 字数 4487 阅读 495 收藏 1 点赞 0 评论 0 撸了今年阿里.头条和美团的面试,我有一个重要发现.......>>> 虽然本文已经比较旧远了,但是在很多方面还是有一定学习的价值,中文版译者为killme. 一.前提和设计目标 硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速.自动的恢复是HDFS的核心架构目标. 跑在HD…