link:http://jiajun.iteye.com/blog/809125 一.dits和fsimage 首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_block_placement_policy 大多数的叫法都是副本放置策略,实质上是HDFS对所有数据的位置放置策略,并非只是针对数据的副本.因此Hadoop的源码里有block replicator(configuration). BlockPlacementPolicy(具体逻辑源码)两种叫法. 主要用途:上传文件时决定文件在HDFS上存储的位置

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /var/lib/hadoop-0.20/cache/hdfs/dfs/data: namenode namespaceID = 240012870; datanode namespaceID = 1462711424 . 问题:Namenode上namespaceID与datanode上

先把上节未完毕的部分补全,再剖析一下HDFS读写文件的内部原理 列举文件 FileSystem(org.apache.hadoop.fs.FileSystem)的listStatus()方法能够列出一个文件夹下的内容. public FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, IOException; public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws FileNo

YDB依赖环境准备 一.硬件环境 硬件如何搭配,能做到比较高的性价比,不存在短板.合理的硬件搭配,对系统的稳定性也很关键. 1.CPU不是核数越高越好,性价比才是关键. 经常遇到很多的企业级客户,他们机器配置非常高,CPU有128 VCore,256G内存,但是只挂载了1块8T的SATA硬盘,千兆网卡. 这样的机器配置比较适合计算密集型的业务,但是如果是IO密集型的业务的话,就会发现磁盘成为瓶颈,会发现磁盘利用率100%,网络利用率100%,但是CPU只用了不到5%.存在巨大的资源浪费. 这种问

Hadoop元数据备份与恢复方案 标签(空格分隔): Hadoop Namenode 备份策略: 周期性备份namenode.standby namenode的dfs.namenode.name.dir 因为主从切换可能导致edits log分散在两台机器上,需要两台机器共同提供完整的edits log 恢复步骤: 1,删除journalnode数据文件,启动服务(所有jn均执行) 2,登陆namenode 3,下载最新的备份文件 4,解压,移至dfs.namenode.name.dir 5,执

Hadoop基础-网络拓扑机架感知及其实现 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.网络拓扑结构 在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率,即带宽稀缺.这里的想法是将两个节点之间的带宽作为距离的衡量标准.不用衡量节点之间的带宽,实际上很难实现(它需要一个稳定的集群,并且在集群中两两节点对数量是节点数量的平方),hadoop为此采用了一个简单的方法:把网络看作一棵树,两个节点之间的距离是他们到最近共同

数据流 读取文件数据的剖析 为了知道客户端与HDFS,NameNode,DataNode交互过程中数据的流向,请看图3-2,这张图显示了读取文件过程中主要的事件顺序. 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法打开一个希望从中读取数据的文件,对于HDFS来说,FileSystem是一个DistributedFileSystem的实例对象(图3-2 步骤1).DistributedFileSystem远程调用名称节点(NameNode)得到文件开头几个块的位置.对于每一个块,名称节点

第三章 YDB依赖环境准备 一.硬件环境 硬件如何搭配,能做到比较高的性价比,不存在短板.合理的硬件搭配,对系统的稳定性也很关键. 1.CPU不是核数越高越好,性价比才是关键. 经常遇到很多的企业级客户,他们机器配置非常高,CPU有128 VCore,256G内存,但是只挂载了1块8T的SATA硬盘,千兆网卡. 这样的机器配置比较适合计算密集型的业务,但是如果是IO密集型的业务的话,就会发现磁盘成为瓶颈,会发现磁盘利用率100%,网络利用率100%,但是CPU只用了不到5%.存在巨大的资源浪费.

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布.此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版).同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点.此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.

HDFS和HBase是Hadoop中两种主要的存储文件系统,两者适用的场景不同,HDFS适用于大文件存储,HBASE适用于大量小文件存储.本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的,也可以说是block策略. 正文 一写入数据 当没有配置机架信息时,所有的机器hadoop都默认在同一个默认的机架下,名为"/default-rack",这种情况下,任何一台 datanode机器,不管物理上是否属于同一个机架,都会被认为是在同一个机架下,此时,就很容易出

概要 Spark RDD主要由Dependency.Partition.Partitioner组成,Partition是其中之一.一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度,所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步. Partition定义  查看spark源码,trait Partition的定义很简单,序列号i

前言 上一节中我们介绍了Ocelot的常见使用配置,通过json配置文件,实现API网关的请求处理.和一个使用DownStream扩展下游中间件,来实现Http转RPC的简单实现,功能不算强大,但可以作为一个思路,根据自己的RestFul或业务需求来规范下游中间件的处理功能,也有幸被张队收录,十分感谢. 我们知道,Consul.Etcd.Zookeeper等等这些注册中心都有健康检查的机制,用于检查服务节点的状态,是200,还是非200.但是,这种检测是粗粒度的,她只能检测节点的健康状态,却不能

1. 概述 Apache Ranger是大数据领域的一个集中式安全管理框架,目的是通过制定策略(policies)实现对Hadoop组件的集中式安全管理.用户可以通过Ranger实现对集群中数据的安全访问. 2. Ranger内部组件 Ranger由三个模块组成:Ranger内部组件.依赖组件.扩展性组件. 2.1 内部组件 包含的内部组件如下: Ranger Admin 用户管理策略,提供WebUI和RestFul接口 Ranger UserSync 用于将Unix系统或LDAP用户/组同步到

[转自: http://blog.csdn.net/zjw10wei321/article/details/46911825] 容错 实际中的故障处理 容错案例图解 容错案例所有源码 创建新的监管策略 默认监管策略 停止监管策略 记录actor失败的消息 顶层角色的监管 应用测试 容错 正如角色系统所描述的,每个actor都是其子actor的监管者,并且每个actor都定义了故障处理监管策略.这个策略作为角色系统结构的一部分,一经创建后就不能再修改. 实际中的故障处理 首先我们看一个在实际应用中

新一轮科技革命和产业变革席卷全球,大数据.云计算.物联网.人工智能.区块链等新技术不断涌现,数字经济正深刻地改变着人类的生产和生活方式,作为经济增长新动能的作用日益凸显.伴随增长的,还有网络中不断涌现的不安全因素.一方面,国家推行去IOE行动,大力发展国产安全领域,力求实现自主可控.另一方面,用户对网络的依赖日益提升,对网络稳定性的需求越来越高. 北京智和信通作为国产化自主可控网络安全智能运维解决方案提供商,其产品智和网管平台SugarNMS采用Java.HTML5跨平台兼容技术,客户端和服务端

Linkerd 提供了许多功能,如:自动 mTLS.自动代理注入.分布式追踪.故障注入.高可用性.HTTP/2 和 gRPC 代理.负载均衡.多集群通信.重试和超时.遥测和监控.流量拆分(金丝雀.蓝/绿部署)等. Linkerd 2.10 中文手册持续修正更新中: https://linkerd.hacker-linner.com/ Linkerd 2.10 系列 快速上手 Linkerd v2 Service Mesh(服务网格) 腾讯云 K8S 集群实战 Service Mesh-Linke

1. 概述 Apache Ranger是大数据领域的一个集中式安全管理框架,目的是通过制定策略(policies)实现对Hadoop组件的集中式安全管理.用户可以通过Ranger实现对集群中数据的安全访问. 2. Ranger内部组件 Ranger由三个模块组成:Ranger内部组件.依赖组件.扩展性组件. 2.1 内部组件 包含的内部组件如下: Ranger Admin 用户管理策略,提供WebUI和RestFul接口 Ranger UserSync 用于将Unix系统或LDAP用户/组同步到

Hadoop版本:2.9.2 什么是机架感知 通常大型 Hadoop 集群是以机架的形式来组织的,同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想,NameNode 设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性. HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络状况情况,Hadoop 允许集群的管理员通过配置 net.topology.script.file.name 参数来确定节点所处的机架,配置文件提供了 ip 到 rackid 的翻译.NameNode 通过这个配置

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来