1. datanode介绍 1.1 datanode datanode是负责当前节点上的数据的管理,具体目录内容是在初始阶段自动创建的,保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定 1.2 datanode的作用 datanode以数据块的形式存储HDFS文件 datanode响应HDFS 客户端读写请求 datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息,缓存数据块信息 1.3 datanode的多目录配置 datanode也可以配置多个目录,每个目录存储的数据不一

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块替换和拷贝`

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. **A. DataNode的主要工作流程:** 1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的数据块读写, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的数据块恢复, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 数据块替换和拷贝, 由负载均衡器Balanc

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

1.概述 接着上一篇博客的内容,继续介绍Hadoop3的其他新特性.其内容包含:优化Hadoop Shell脚本.重构Hadoop Client Jar包.支持等待Container.MapReduce任务级别本地优化.支持多个NameNode.部分默认服务端口被改变.支持文件系统连接器.DataNode内部添加负载均衡.重构后台程序和任务堆管理. 2.内容 2.2.1 优化Hadoop Shell脚本 Hadoop Shell脚本已经被重写,用来修复已知的BUG,解决兼容性问题和一些现有安装的

Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNode和多个DataNo

Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS 架构原理 HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNod

HDFS的探究: HDFS HDFS是 Hadoop Distribute File System的缩写,是谷歌GFS分布式文件系统的开源实现,Apache Hadoop的一个子项目,HDFS基于流数据访问模式的分布式文件系统,支持海量数据的存储,允许用户将百千台组成存储集群,HDFS运行在低成本的硬件上,提供高吞吐量,高容错性的数据访问. 优点 可以处理超大文件(TB.PB). 流式数据访问 一次写入多次读取,数据集一旦生成,会被复制分发到不同存储节点上,响应各种数据分析任务请求. 商用硬件

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

Yet Another Resources Negotiator 从Hadoop2.0版本开始引入YARN,主要功能: 集群资源管理系统 负责集群的统一管理和调度 与客户端交互,处理客户端请求 一.基本架构 Master/Slave架构 资源管理和节点管理器组成 集群的机器启动nodemanager进程,一般与HDFS的datanode一一对应 resourcemanager负责机器资源的统一调度,一般不和nodemanager共同运行于一个节点,nodemanager负责节点资源的监控和管理,

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.

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

转自:http://www.jianshu.com/p/372d25352d3a HDFS NameNode对文件块复制相关所有事物负责,它周期性接受来自于DataNode的HeartBeat和BlockReport信息,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响. 一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC.这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价. 在缺省配置

在前面说hadoop整体实现的时候, 说过DataNode的需要完成的首要任务是K-V存储.                                            第二个功能是 完成和namenode 通信 ,这个通过IPC 心跳连接实现.此外还有和客户端 其它datanode之前的信息交换. 第 三个功能是 完成和客户端还有其它节点的大规模通信,这个需要直接通过socket 协议实现.    下面开始分析源代码,看看DataNode是如何实现这些功能的.    分析代码采取自定

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HBase的Snapshots功能介绍 hbase的snapshot功能还是挺有用的,本文翻译自cloudera的一篇博客,希望对想了解snapshot 的朋友有点作用,如果翻译得不好的地方,请查看原文 Introduction to Apache HBase Snapshots  对照. 在之前,备份或者拷贝一个表只能用copy/export表,或者disable表后,从hdfs中拷贝出所有hfile.copy/export表用的是MapReduce来scan和copy表,这会对Region

  DataNode进程不见了 问题描述 最近配置Hadoop的时候出现了这么一个现象,启动之后,使用jps命令之后是这样的: 看不到DataNode进程,但是能够正常的工作,是不是很神奇啊? 在一番百度谷歌之后,得出了结论: 我在启动Hadoop之前和启动之后,曾经多次使用如下命令,针对NameNode进行格式化: hadoop namenode -format 这个问题,还不是你直接多次格式化造成的,而是你格式化之后,启动了Hadoop,然后将Hadoop关闭,重新格式化,再启动Hadoop

架构 Hadoop整体由HDFS.YARN.MapReduce三大部分组成,推荐架构参考:https://www.cnblogs.com/zhjh256/p/10573684.html. 注:2.x的时候引入了YARN.并调整了一系列进程,其性能较差,本文主要讲解2.0体系.1.0可以参考https://www.cnblogs.com/kubixuesheng/p/5525306.html. 官方文档(最好的参考资料):http://hadoop.apache.org/docs/stable/h