NameNode职责 响应客户端请求 维护目录树 管理元数据(查询,修改) HDFS元数据存储 内存中有一份完整的元数据(特定数据结构) 磁盘有一个“准完整”的元数据的镜像文件 当客户端对HDFS中的文件进行新增或者修改操作,首先会在edits文件中记录操作日志,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存中:每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载至内存进行merge(这个过程称为checkpoi

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

元数据的存储机制 A.内存中有一份完整的元数据(内存meta data) B.磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中) C.用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件) NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制 客户端每次对文件的操作,如果涉及到元数据的更新(读除外),比如说更改文件的名称,路径,移动,复制,上传,删除等,除了查之外,其他增删改都会有可能涉及到与元数据的更改

1.hdfs文件上传机制 文件上传过程:   1.客户端想NameNode申请上传文件, 2.NameNode返回此次上传的分配DataNode情况给客户端 3.客户端开始依向dataName上传对应的block数据块. 4.上传完成之后通知namenode,namenode利用pipe管道机制进行文件的备份,也就是一个集群中文件有好几个副本. 5.如果备份失败会将失败信息返回给namenode然后重新分配备节点,并利用pipe管道备份文件 2.NameNode管理元数据的机制  过程: 1.客

第一天的笔记,是伪分布hadoop集群搭建, 后面是hadoop Ha的分布式集群搭建 第一天,是HDFS的shell操作 NN工作机制 里面是二进制 DN工作原理 上传完了之后,在hdfs的虚拟路径下,有这个文件,其实,是切分成很多block,放到公共的datanode文件夹下. 134217728/1024/1024=128M,所以,分成个Block. 其实,此刻,blk_1073741856等价于jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 所以,文件被是切分成很多block,放

1.首先,认识几个名词 (1).NameNode中读.写.以及DataNode映射等信息叫做“元数据” ,NameNode元数据存放位置有.内存.fsimage.edits log三个位置. (2).edits log:记录当前最新的元数据.     (3).元数据内存:实际在用的元数据. (4).fsimage:元数据内存实体文件,fsimage与NameNode内容是是一样的(最全元数据) 当edits log文件大小达到阈值,会将edits log元数据写入到fsimage文件,并清除ed

前言 在Hadoop中,全部的元数据的保存都是在namenode节点之中,每次又一次启动整个集群,Hadoop都须要从这些持久化了的文件里恢复数据到内存中,然后通过镜像和编辑日志文件进行定期的扫描与合并.ok.这些略微了解Hadoop的人应该都知道.这不就是SecondNameNode干的事情嘛.可是非常多人仅仅是了解此机制的表象,内部的一些实现机理预计不是每一个人都又去深究过.你能想象在写入编辑日志的过程中,用到了双缓冲区来加大并发量的写吗,你能想象为了避免操作的一致性性,作者在写入的时候做过

1.HDFS原理 2.元数据管理原理

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个

大家好,我是大D. 今天开始给大家分享关于大数据入门技术栈--Hadoop的学习内容. 初识 Hadoop 为了解决大数据中海量数据的存储与计算问题,Hadoop 提供了一套分布式系统基础架构,核心内容包含HDFS ( Hadoop Distributed File System, 分布式文件系统).MapReduce计算引擎和YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)统一资源管理调度. 随着大数据技术的更新迭代,如今 Hadoop 不再是一个

经常遇到一些刚接触Linux的新手会问内存占用怎么那么多?在Linux中经常发现空闲内存很少,似乎所有的内存都被系统占用了,表面感觉是内存不够用了,其实不然.这是Linux内存管理的一个优秀特性,在这方 面,区别于Windows的内存管理.主要特点是,无论物理内存有多大,Linux 都将其充份利用,将一些程序调用过的硬盘数据读入内存,利用内存读写的高速特性来提高Linux系统的数据访问性能.而Windows是只在需要内存时, 才为应用程序分配内存,并不能充分利用大容量的内存空间.换句话说,每增加

今天了解了下linux内存管理机制,在这里记录下,原文在这里http://ixdba.blog.51cto.com/2895551/541355 根据自己的理解画了张图: 下面是转载的内容: 一 物理内存和虚拟内存          我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,

在Linux中经常发现空闲内存很少,似乎所有的内存都被系统占用了,表面感觉是内存不够用了,其实不然.这是Linux内存管理的一个优秀特性,主要特点是,无论物理内存有多大,Linux 都将其充份利用,将一些程序调用过的硬盘数据读入内存(buffer/cache),利用内存读写的高速特性来提高Linux系统的数据访问性能.在这方面,区别于Windows的内存管理.本文从Linux的内存管理机制入手,简单介绍linux如何使用内存.监控内存,linux与windows内存管理上的区别简介,linux内

Hdfs是根/目录,windows是每一个盘符, 1  从Linux里传一个到,hdfs里去 2  从hdfs里下一个到,linux里去 想从hdfs里,下载到linux, 涨知识,记住,hdfs是建立在linux上, 现在,hdfs里还有jdk-7u65-linux-i586.tar.gz,好,linux里,没有了jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 在抽象的hdfs文件系统里,存在datanode那个机器的抽象的hdfs文件系统里, 其实,刚下载,是从datanode文件夹

1.HDFS的诞生背景: 数据量太大,在一个结点(机器)存不下.所以需要分布式存储,HDFS就是hadoop的分布式文件系统,来存储分布式数据. 2.共享文件系统也是一种分布式存储但有缺点:1.并发差,比如10个客户端并发去读写某个资源,就会存在负载问题.2.可靠性差,如果某台计算机坏了,该台计算机上的共享资源就用不了了.3.资源在各台计算机之间移动.调整比较麻烦. 3.HDFS能够解决上述几个缺点,它的优点:1.容量可以线性扩展.2.有副本机制,存储可靠性高,吞吐量增大.3.有了namenod

内存管理是计算机编程中的一个重要问题,一般来说,内存管理主要包括内存分配和内存回收两个部分.不同的编程语言有不同的内存管理机制,本文在对比C++和Java语言内存管理机制的不同的基础上,浅析java中的内存分配和内存回收机制,包括java对象初始化及其内存分配,内存回收方法及其注意事项等-- java与C++内存管理机制对比 在C++中,所有的对象都会被销毁,局部对象的销毁发生在以右花括号为界的对象作用域的末尾处,而程序猿new出来的对象则应该主动调用delete操作符从而调用析构函数去回收对象

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

一.虚拟机参数配置 在上一篇<Java自动内存管理机制——Java内存区域(上)>中介绍了有关的基础知识,这一篇主要是通过一些示例来了解有关虚拟机参数的配置. 1.Java堆参数设置 a)下面是一些简单的使用参数 其中最后一个是一个运行时参数设置的简单实例.一般-XX是系统级别的配置(日志信息,或者是配置使用什么样的垃圾回收器等等),后面跟上+表示启用.不是-XX基本上是对于应用层面的配置信息 下面是一个简单的实例:表示设置初始堆大小为5M,最大堆大小为20M,并将虚拟机的参数设置打印出来,后

一.JVM运行时数据区域概述 Java相比较于C/C++的一个特点就是,在虚拟机自动内存管理机制的帮助下,我们不需要为每一个操作都写像C/C++一样的delete/free代码,所以也不容易出现内存泄漏和内存溢出的问题.显然,这里的不容易只是相对而言的,如果我们想要降低这种代码隐患的发生,就需要对Java虚拟机怎样使用内存有了解,这样的话就算产生错误,排查起来也会相对容易.下面我们来说一说JVM运行时数据区域 1.程序计数器(PC寄存器): 被看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器,字节码解析

在Linux中经常发现空闲内存很少,似乎所有的内存都被系统占用了,表面感觉是内存不够用了,其实不然.这是Linux内存管理的一个优秀特性,主要特点是,无论物理内存有多大,Linux 都将其充份利用,将一些程序调用过的硬盘数据读入内存(buffer/cache),利用内存读写的高速特性来提高Linux系统的数据访问性能.在这方面,区别于Windows的内存管理.本文从Linux的内存管理机制入手,简单介绍linux如何使用内存.监控内存,linux与windows内存管理上的区别简介,linux内