1.HDFS设计前提与目标 (1)硬件错误是常态而不是异常.  错误检测并快速自动恢复是HDFS最核心设计目标 (2)流式数据访问.运行在HDFS上的应用主要是以流式数据读取为主,做批量处理而不是用户交互处理,所以HDFS更关注数据访问的高吞吐量. (3)大规模数据集.HDFS支持大文件存储,并能提供整体上高的数据传输宽带,能在一个集群里扩展到数百个节点. (4)简单一致性模型.HDFS的应用程序需要对文件实行一次性写.多次读的访问模式.文件一经创建.写入和关闭之后就不需要再更改了. (5)移动

元数据管理概述 HDFS元数据,按类型分,主要包括以下几个部分: 1.文件.目录自身的属性信息,例如文件名,目录名,修改信息等. 2.文件记录的信息的存储相关的信息,例如存储块信息,分块情况,副本个数等. 3.记录 HDFS 的 Datanode 的信息,用于 DataNode 的管理. 按形式分为内存元数据和元数据文件两种,分别存在内存和磁盘上. HDFS 磁盘上元数据文件分为两类,用于持久化存储: fsimage 镜像文件:是元数据的一个持久化的检查点,包含 Hadoop 文件系统中的所有目

在使用navicat进行数据库管理的时候,在查看表对象的时候会发现,每次刷新,数据表的记录数不断变化,尤其是大表. 对于100万的数据经常会显示九十几万,当然通过count(*)出来的数据是正确的. 非常疑惑,查了一下资料,原来和存储引擎有关.官方说明: The number of rows. Some storage engines, such as MyISAM, store the exact count. For other storage engines, such as InnoDB

Hadoop 存档 每个文件均按块存储,每个块的元数据存储在namenode的内存中,因此hadoop存储小文件会非常低效.因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存.但注意,存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多.例如,一个1MB的文件以大小为128MB的块存储,使用的是1MB的磁盘空间,而不是128MB. Hadoop存档文件或HAR文件,是一个更高效的文件存档工具,它将文件存入HDFS块,在减少namenode内存使用的同时,允许对文件进行

元数据目录分析 在第一次部署好Hadoop集群的时候,我们需要在NameNode(NN)节点上格式化磁盘: $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 格式化完成之后,将会在$dfs.namenode.name.dir/current目录下如下的文件结构 current/ |-- VERSION |-- edits_* |-- fsimage_0000000000008547077 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 `--

本节并不大算为大家讲接什么是hadoop,或者hadoop的基础知识因为这些知识在网上有很多详细的介绍,在这里想说的是关于hdfs的相关内容.或许大家都知道hdfs是hadoop底层存储模块,专门用于存放数据,那么在进行文件上传的时候hdfs是如何进行的呢?我们按照宏观和微观来进行相关解析工作. 首先需要向大家解释如下几个概念: (1) secondaryNamenode: 其实起初我对SN的理解也和大部分人相同,认为SN是NN(nameNode)的一个实时热备份实现HA,并且在一次笔试的过程中

1.需求:获取count为null和不为null的持续变化 [{count=0, time=0}, {count=10, time=1000}, {count=20, time=2000}, {count=30, time=3000}, {count=40, time=4000}, {count=null, time=5000}, {count=null, time=6000}, {count=null, time=7000}, {count=null, time=8000}, {count=n

HDFS balancer配置(可通过CM配置)dfs.datanode.balance.max.concurrent.moves 并行移动的block数量,默认5 dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec Balance工具所占用的带宽,默认1048576(1MB) dfs.balancer.moverThreads 用于执行block移动的线程池大小,默认1000 dfs.balancer.max-size-to-move 每次balance进行迭代的过程最大

1. 副本策略 NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置. 若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上:副本2,不同机架节点上:副本3,同第二个副本机架的另一个节点上:其他副本随机挑选. 若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上:副本2,不同副本1,机架上:副本3,同副本2相同的另一个节点上:其他副本随机挑选 (For the common case, when t

设置文件数配额 hdfs dfsadmin -setQuota <N> <directory>...<directory> 例如:设置目录下的文件总数为1000个hdfs dfsadmin -setQuota 1000 /p/work 清除配额 hdfs dfsadmin -clrQuota <directory>...<directory> 设置空间配额 hdfs dfsadmin -setSpaceQuota <N> <di

hdfs可以将linux用户映射为hdfs用户,也就是说,你当前操作hdfs的用户身份就是你当前登录的linux用户 usermod -a -G hive admin  ---将admin用户加到hive组下 这样admin用户就可以操作/user/hive/warehouse文件夹了 hadoop hdfs的超级管理员用户是hdfs more  groups  | grep admin groups #将root组加入hdfs超级用户组下

先上图,文章以后再上 截图有先后 所以有些延迟,但是不耽误总体的理解(active-nn=a-nn=active-namenode; s-nn=standby-nn=standby-namenode; journalnode=jn:edits_log=elog : fsimage=fsg ) 一般认为journalnode有2n+1台,如果大于等于n+1台成功写入,就算写入jn成功. standby-nn 会定时拉取3台jn节点(假设有3台jn)的edits_log(只拉取处于finalized

HDFS数据块所在存储的目录满了的解决方法 1.增加磁盘空间 2.删除回收站 hadoop dfs -du -h 查看各个HDFS空间占用情况 hadoop dfs  -expunge  清空回收站 hadoop dfs -rm -skipTrash  /user/path 删除目录跳过回收站  fs.trash.interval 和 fs.trash.checkpoint.interval   dfs.replication.interval复制延迟时间为3秒,默认值. 单机Hadoop修改/

#!/bin/bash #作用:hdfs使用率取最大100个主机和最小80个主机进行数据均衡 #打印报告 hdfs dfsadmin -report>report.txt #截取主机名 cat report.txt | grep -i "hostname" | awk -F ': ' '{print $2}' >hostname.txt #截取hdfs使用率 cat report.txt | grep -i "DFS Used%" | awk -F ':

经常,我们会遇到一个场景,在保存对象到数据库之前,对比内存对象和数据库值的差异. 下面我写了一种实现,为保存定义一个事件,然后自动找出对象之间的差异,请注意,并没有通过反射的方式去获取每个属性及其值.因为那样会影响性能. 闲话不表,直接贴代码 class Program { static void Main(string[] args) { Staff s = "); StaffOM.Save(s); Console.ReadLine(); } } public class Staff { pu

1.开机启动Hadoop,输入命令:  检查相关进程的启动情况: 2.对Hadoop集群做一个测试:   可以看到新建的test1.txt和test2.txt已经成功地拷贝到节点上(伪分布式只有一个节点,如果是完全分布式,则会显示3个节点都拷贝成功).这证明HDFS工作正常,其中,hadoop dfs –put [本地地址] [hadoop目录] 代表将本地的地址目录存放到hadoop目录下:hadoop dfs –ls [文件目录] 则表示查看指定目录下的内容.更多Hadoop的常用指令请参考

HDFS设计目标 1)硬件错误是常态,数据保存需要冗余. 2)数据批量读取,Hadoop擅长数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集. 4)简单一致醒模型,降低系统复杂度,文件一次写入多次读取, 5)“数据就近”原则分配数据节点. HDFS体系结构 NameNode DataNode SecondayNameNode 事务日志 映像文件 NameNode 文件系统命名空间 记录每个文件系统数据块在各个DataNode上的位置和副本信息. 协调Client对文件的访问 记录命名空间内的改动 Na

一. 前提和设计目标 1. 硬件错误是常态,因此需要冗余,这是深入到HDFS骨头里面去了 HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据.我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的.因此错误检测和快速.自动的恢复是HDFS最核心的架构目标 2. 流式数据访问 即:数据批量读取而非随机读写(OLTP),Hadoop擅长的是数据分析而不是事物处理 3. 大规模数据集 HDFS上的一个典型文件大小一般都

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设计基础与目标 1.HDFS设计基础与目标 (1)硬件错误是常态,因此需要冗余. (2)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. (3)大规模数据集 (4)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. (5)程序采用"数据就近"原则分配节点执行. 2.HDFS体系结构 Namenode Datanode 事务日志 映像文件 SecondaryNameNode