因项目需要,结合目前参与的项目,以及个人技术能力范围,组合研发一套web可视化数据同步系统,正式名称:DataXP. 项目背景:接触过阿里云这类大数据平台,对于中大型项目以及需要与外部系统对接数据的情况下,几乎都需要数据共享/分析处理/ETL同步等功能. 避免重复造轮子,首页了解了一番目前成熟的kettle这类,存在一些问题,要不是商业,要不就是主流容器化支持不太好,没有Web管理控制台等等,总之开源上想使用一款体验好,技术主流,部署简单,功能稳定来说比较困难,通常都无法直接拿过来用,多多少少有

学习HDFS有一段时间了,现在把自己总结的HDFS的相关操作代码展示给大家. 主要有HDFS的增删改查,文件的追加,windows本地文件的上传,hdfs文件的下载,文件重命名,创建目录,文件是否存在等操作. 准备工作:我是用maven搭配的环境,下面用到了单元测试@Test,需要在pom.xml文件内添加junit的依赖 package hdfs; import java.io.*; import java.security.PrivilegedExceptionAction; import

2 HDFS Users Guide 2 HDFS Users Guide 2.1目的 2.2.概述 2.3.先决条件 2.4. Web Interface 2.5. Shell Command 2.5.1 DFSAdmin 命令 2.6 Secondary Namenode 2.7 Checkpoint Node 2.8 Backup node 2.9 Import Checkpoint 2.10 均衡器 2.11 Rack Awareness 2.12 Safemode 2.13 fsck

原文转自:https://tech.meituan.com/namenode.html 感谢原作者 一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.

1.通过垃圾箱恢复 使用这种方式的前提是在hdfs上面开启trash功能,默认是没有开启的.interval的值默认为0,单位是分钟.只需要在hadoop的配置文件core-site.xml中添加下面的内容: <!--Enable Trash --> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>120</value> </property> <property&g

一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.1之后已经有多次版本迭代,但是基本原理相同. NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据.从

最近接触到大数据,对于Skpark和Hadoop的料及都停留在第一次听到这个名词时去搜一把看看大概介绍免得跟不上时代的层次. 在实际读了点别人的代码,又自己写了一些之后,虽然谈不上理解加深,至少对于大数据技术的整体布局有了更清晰的认识. HDFS主要用来存储文件系统,虽然Spark有自己的RDD,但是似乎并未被启用.我需要的数据,是通过Spark服务启动的计算程序,写入HDFS中的. #这结构怎么看都感觉有点怪. Spark支持Java.Scala和Python开发,对我来说是个好事.唯一的问题

1.什么是Hadoop 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面临的挑战:使文件系统能容忍节点故障且不丢失任何数据不适合的特点:低时间延迟的数据访问&大量的小文件&多用户写入,任意修改文件 2. HDFS的概念元数据hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的ID,块的副本数量,块的存放位置)由namenode负责 数据块默认为64MB,最小化寻址开销#分块的好处:1. 一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量2. 使用块抽象而非整个文件作为存储单元,大大简化了存储子

Hadoop从2.4.0版本号開始支持hdfs的ACL,在CDH5.0其中也集成了该特性,以下对其进行一些測试: unnamed user (file owner) 文件的拥有者 unnamed group (file group) 文件的所属组 named user 除了文件的拥有者和拥有组之外,的其他用户 named group 除了文件的拥有者和拥有组之外,的其他用户 mask  权限掩码.用于过滤named user和named group的权限 一.启用ACL: <property>

Hadoop从2.3.0版本号開始支持HDFS缓存机制,HDFS同意用户将一部分文件夹或文件缓存在HDFS其中.NameNode会通知拥有相应块的DataNodes将其缓存在DataNode的内存其中 集中式缓存管理有着很多显著的优势: 防止那些被频繁使用的数据从内存中清除 由于DataNode的缓存由NameNode来管理,applications在做任务安排时能够查询这个缓存的列表,使用一个被缓存的块副本能够提高读性能 当块被DataNode缓存之后.client能够使用一个新的.高效的.z

一.介绍 二.HDFS 设计原理     2.1 HDFS 架构     2.2 文件系统命名空间     2.3 数据复制     2.4 数据复制的实现原理     2.5 副本的选择     2.6 架构的稳定性 三.HDFS 的特点 附:图解HDFS存储原理     1. HDFS写数据原理     2. HDFS读数据原理     3. HDFS故障类型和其检测方法 一.介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是Hadoop下的分布式文件系统,具

一.介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是Hadoop下的分布式文件系统,具有高容错.高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上. 二.HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构,由单个NameNode(NN)和多个DataNode(DN)组成: NameNode : 负责执行有关文件系统命名空间的操作,例如打开,关闭.重命名文件和目录等.它同时还负责集群元数据的存储,记录着文件中各个数据块的位置信息. DataNode:负责提

一.介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统,具有高容错.高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上. 二.HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构,由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成: NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作,例如打开,关闭.重命名文件和目录等.它同时还负责集群元数据的存储,记录着文件中各个数据块的位置信息. Data

hadoop节点动态上线下线怎么操作? )节点上线操作: 当要新上线数据节点的时候,需要把数据节点的名字追加在 dfs.hosts 文件中 ()关闭新增节点的防火墙 ()在 NameNode 节点的 hosts 文件中加入新增数据节点的 hostname ()在每个新增数据节点的 hosts 文件中加入 NameNode 的 hostname ()在 NameNode 节点上增加新增节点的 SSH 免密码登录的操作 ()在 NameNode 节点上的 dfs.hosts 中追加上新增节点的 ho

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析

通信架构 首先,看下hdfs的交互图: 可以看到通信方面是有几个角色的:客户端(client).NameNode.SecondaryNamenode.DataNode;其中SecondaryNamenode只与NameNode交互,其余的三种之间可以相互交互,所以便有了client->NameNode,client->DataNode,DataNode->NameNode,DataNode->DataNode,外加SecondaryNamenode<->NameNode

摘要:HDFS也许不是最好的大数据存储技术,但依然是最重要的大数据存储技术. 本文分享自华为云社区<HDFS为何在大数据领域经久不衰?>,作者: JavaEdge. 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS 源自于Google的GFS论文,发表于2003年,HDFS是GFS的克隆版 大数据中最宝贵.最难以代替的就是数据,一切都围绕数据. HDFS是最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,各种新

HDFS HDFS由大量服务器组成存储集群,将数据进行分片与副本,实现高容错. 而分片最小的单位就是块.默认块的大小是64M. HDFS Cli操作 官网https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html 启动命令 sbin/start-dfs.sh 停止命令 sbin/stop-dfs.sh 创建目录 hadoop fs -mkdir /chesterdata

vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 NameNodes.Router-Based Federation.Standby NameNode Read.FairCallQueue.Intra-datanode balancer 等新特性.这些新特性在稳定性.性能.成本等多个方面带来诸多收益,我们打算将HDFS集群升级到HDFS 3.x

Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅.这些年来,各种计算框架.各种算法.各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS. 为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵.最难以代替的资产就是数据,大数据所有的一切都要围绕数据展开.HDFS作为最早的大数据存储系统,存储着宝贵的数据资产,

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN