NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

https://blog.csdn.net/sunxiaopengsun/article/details/79869115 本文主要对实现共享内存同步的四种方法进行了介绍. 共享内存是一种最为高效的进程间通信方式,进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝.它是IPC对象的一种. 为了在多个进程间交换信息,内核专门留出了一块内存区,可以由需要访问的进程将其映射到自己的私有地址空间.进程就可以直接读写这一内存区而不需要进行数据的拷贝,从而大大提高的效率. 同步(synchronization)指

本文主要对实现共享内存同步的四种方法进行了介绍. 共享内存是一种最为高效的进程间通信方式,进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的拷贝.它是IPC对象的一种. 为了在多个进程间交换信息,内核专门留出了一块内存区,可以由需要访问的进程将其映射到自己的私有地址空间.进程就可以直接读写这一内存区而不需要进行数据的拷贝,从而大大提高的效率. 同步(synchronization)指的是多个任务(线程)按照约定的顺序相互配合完成一件事情.由于多个进程共享一段内存,因此也需要依靠某种同步机制,如互斥锁和信号

所有命令或步骤: 首先,在各个节点上安装nfs服务 yum install -y nfs service rpcbind start service nfs start 配置开机自启动服务 chkconfig rpcbind on chkconfig nfs on 编辑/etc/exports文件,添加下面一行 /mnt/share hadoop1(rw,no_root_squash,async) hadoop2(rw,no_root_squash,async) hadoop6(rw,no_ro

刚刚这篇文章学习了共享内存:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6142139.html 里面也提到了共享内存,自己不进行同步,需要其他手段比如信号量来进行.那么现在就学习信号量咯. 共享内存实际编程中, 应该使用信号量, 或通过传递消息(使用管道或IPC消息), 或生成信号 的方法来提供读写之间的更有效的同步机制.   方法一.利用POSIX有名信号灯实现共享内存的同步 方法二.利用POSIX无名信号灯实现共享内存的同步   方法三.利用System V的信

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统. 一.HDFS的优缺点 1.HDFS优点: a.高容错性 .数据保存多个副本 .数据丢的失后自动恢复 b.适合批处理 .移动计算而非移动数据 .数据位置暴露给计算框架 c.适合大数据处理 .GB.TB.甚至PB级的数据处理 .百万规模以上的文件数据 .10000+的节点 d.可构建在廉价的机器上 .通过多副本存储,提高可靠性 .提供了容错和恢复机制 2.HDFS缺点 a.低延迟数

1.hadoop fs 指令 -ls -ls <路径> 查看指定路径的当前目录结构 -lsr -lsr <路径> 递归查看指定路径的目录结构 -du -du <路径> 统计目录下个文件大小 -dus -dus <路径> 汇总统计目录下文件(夹)大小 -count -count [-q] <路径> 统计文件(夹)数量 -mv -mv <源路径> <目的路径> 移动 -cp -cp <源路径> <目的路径&g

一.背景 当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区(partition) 并存储到若干台单独的计算机上.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 (distributed filesystem ) .该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂.例如,使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据,就是一个极大的挑战.Hadoop 为有一个称为 HDFS 为 的分布式系统,全称为Hadoop Distrib

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统. 一.HDFS的优缺点 1.HDFS优点: a.高容错性 .数据保存多个副本 .数据丢的失后自动恢复 b.适合批处理 .移动计算而非移动数据 .数据位置暴露给计算框架 c.适合大数据处理 .GB.TB.甚至PB级的数据处理 .百万规模以上的文件数据 .10000+的节点 d.可构建在廉价的机器上 .通过多副本存储,提高可靠性 .提供了容错和恢复机制 2.HDFS缺点 a.低延迟数

Java多线程编程:Lock   synchronized是java中的一个关键字,也就是说是Java语言内置的特性.那么为什么会出现Lock呢? 如果一个代码块被synchronized修饰了,当一个线程获取了对应的锁,并执行该代码块时,其他线程便只能一直等待,等待获取锁的线程释放锁,而这里获取锁的线程释放锁会有三种情况: 1)获取锁的线程执行完了该代码块,然后线程释放对锁的占有: 2)线程执行发生异常,此时JVM会让线程自动释放锁. 3)这个主要是在等待唤醒机制里面的wait()方法,//在

一.rsync基本用法 目标: 本例要求掌握远程同步的基本操作,使用rsync命令完成下列任务: 1> 将目录 /boot 同步到目录 /todir 下   2> 将目录 /boot 下的文档同步到目录 /todir 下   3> 在目录 /boot 下新增文件 a.txt,删除 /todir 下的子目录 grub2,再次同步使 /todir 与 /boot 一致   4> 验证 -a.-n.-v.--delete 选项的含义 方案: 本地同步操作: rsync [选项...] 本

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件, 包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 N

过去几年中 Hadoop 社区涌现过很多的 NameNode 共享存储方案, 比如 shared NAS+NFS.BookKeeper.BackupNode 和 QJM(Quorum Journal Manager) 等等. 目前社区已经把由 Clouderea 公司实现的基于 QJM 的方案合并到 HDFS 的 trunk 之中并且作为默认的共享存储实现, 本部分只针对基于 QJM 的共享存储方案的内部实现原理进行分析.为了理解 QJM 的设计和实现,首先要对 NameNode 的元数据存储结

Hadoop 是 Apache 基金会下的一个开源分布式计算平台,以 HDFS 分布式文件系统 和 MapReduce 分布式计算框架为核心,为用户提供底层细节透明的分布式基础设施.目前,Hadoop 是分析海量数据的首选工具.Hadoop 是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,它的主要特点是扩展能力强.成本低.高效率和可靠.目前,Hadoop 的用户已经从传统的互联网公司,扩展到了各个行业,并且得到越来越广泛的应用.它的优势包括: (1)方便:Hadoop 可以运行在商业机

Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算. 令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决.Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS.MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase.Hiv

HA 相比于Hadoop1.0,Hadoop 2.0中的HDFS增加了两个重大特性,HA(热备)和Federation(联邦).HA即为High Availability,用于解决NameNode单点故障问题,该特性通过热备的方式为主NameNode提供一个备用者,一旦主NameNode出现故障,可以迅速切换至备NameNode,从而实现不间断对外提供服务. 在一个典型的HDFSHA场景中,通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.Active Na

1,hadoop 2.0 产生背景2,hadoop 2.0 基本构成3,HDFS 2.04 YARN5 MapReduce On YARN6 Hadoop 2.0初体验7 总结 1,hadoop 2.0产生背景:两个概念:hadoop生态系统:由hadoop,hbase,hive,pig,sqoop,flume,mahout,zookeeper等构成.hadoop:hadoop只是hadoop生态系统的一个组成部分,由分布式文件系统hdfs和分布式计算框架MapReduce组成.hadoop2.

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:温球良 导语 最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲,由于接触时间不长,很多技术细节认识不够,也没讲清楚,作为一个技术人员,本着追根溯源的精神,还是有必要吃透,也为自己的工作沉淀一些经验总结.网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA,对于HA为什么要这么做描述甚少,所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍,主要是介绍HA是怎么运作,QJM又是怎么发挥功效的. 一.Hadoop 系统架构 1.1 Hadoop1.x和

一 HDFS HA架构图 二 HDFS HA组件 Active NameNode和Standby NameNode 在NameNode的HA方案中有两个不同状态的NameNode,分别为活跃态(Active)和备用状态(Standby),其中只有Active NameNode能对外提供服务,Standby NameNode会根据Active NameNode的状态变化,在必要时可切换成Active. ZKFC ZKFC即ZKFailoverController,是基于Zookeeper的故障转移