NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map

环境准备: 系统版本:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) glusterfs:3.6.9 userspace-rcu-master: 硬件资源: 10.200.22.152 GlusterFS-master  以下简称152 10.200.22.151 GlusterFS-slave    以下简称151 一.安装依赖(152&151) yum install -y flex bison openssl openssl-devel acl libacl li

一.准备工作: 1.找3台以上的主机(因为HDFS文件系统中保存的文件的blocak在datanode中至少要有3份或3份以上的备份,备份不能放于同一个机架上,更不能放于同一台主机上),我这里使用的是4台,分别是hadoop1.hadoop2.hadoop3和hadoop4. 2.安装每台主机的基本环境:linux CentOS6.5 64x系统,启动每台主机的系统,配置好网络和主机名<====>ip的映射. 配置网络的文件在:/etc/sysconfig/network-scripts/if

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装

  HDFS,全称Hadoop分布式文件系统,作为Hadoop生态技术圈底层的关键技术之一,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在连接的机器上.HDFS能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用. 笔者本人接触研究HDFS也有半年之久了,了解了HDFS Java API接口后,就一直设想着设计一个类似于Windows操作系统上的资源管理器一样的

HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metadata):保存文件属性的数据,如文件名,文件长度,文件所属用户组,文件存储位置等. 数据块(Block):存储文件的最小单元.对存储介质划分了固定的区域,使用时按这些区域分配使用. HDFS的概述 HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论

1. HDFS概述 Hadoop 分布式系统框架中,首要的基础功能就是文件系统,在 Hadoop 中使用 FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统,这个抽象类下面有很多子实现类,究竟使用哪一种,需要看我们具体的实现类,在我们实际工作中,用到的最多的就是HDFS(分布式文件系统)以及LocalFileSystem(本地文件系统)了. 在现代的企业环境中,单机容量往往无法存储大量数据,需要跨机器存储.统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统. HDFS(Hadoop Distri

Hadoop基础-HDFS分布式文件系统的存储 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.HDFS数据块 1>.磁盘中的数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这个磁盘进行数据读/写的最小单位,构建于单个磁盘之上的上文件系统通过磁盘来管理该文件中的块,该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍.文件系统块一般为几千字节,而磁盘快一般为512字节.这个信息(文件系统块大小)对于需要读/写文件的文件系统用户来说是透明的.尽管如此,系统仍然提供了一些工具(如df和fsck)来维护

1.设计基础目标 (1) 错误是常态,需要使用数据冗余  (2)流式数据访问.数据批量读而不是随机速写,不支持OLTP,hadoop擅长数据分析而不是事物处理.  (3)文件采用一次性写多次读的模型,文件一旦写入就无法修改.所以一致性模型非常简单.  (4)程序采用 数据就近 原则分配节点执行.(MapReduce) 2.hdf体系结构    hadfs设计十分简单,在我的1个master和两个slave节点的集群中,通过jps,可以查看在master节点上运行着SecondaryNameNod

1.HDFS分布式文件系统 分布式存储 分布式计算 2.hadoop hadoop含有四个模块,分别是 common. hdfs和yarn. common 公共模块. HDFS hadoop distributed file system,hadoop分布式文件系统,负责文件的存储管理.HDFS包括Namenode进程.DataNode进程和Secondary Namenode进程. NameNode DataNode Secondary Namenode mapreduce 高度抽象的编程模型

一,什么是分布式文件系统,分布式文件系统能干什么 在学习一个文件系统时,首先我先想到的是,学习它能为我们提供什么样的服务,它的价值在哪里,为什么要去学它.以这样的方式去理解它之后在日后的深入学习中才能够对它有一个更深层次的理解. 1. 什么是分布式文件系统 所谓的分布式文件系统,我的个人理解是管理网络中把数据存储在不止一台机器上的系统,这样的存储方式被称为分布式存储.(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.) 2. 分布式文件系统能干什么 (1)分布式文件系统可以存储数据量较大

hdfs(分布式文件系统) 优点 支持超大文件 支持超大文件.超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文件.一般来说hadoop的文件系统会存储TB级别或者PB级别的数据.所以在企业的应用中,数据节点有可能有上千个. 检测和快速应对硬件故障 在集群的环境中,硬件故障是常见的问题.因为有上千台服务器连接在一起,这样会导致高故障率.因此故障检测和自动恢复是hdfs文件系统的一个设计目标. 流式数据访问 Hdfs的数据处理规模比较大,应用一次需要访问大量的数据,同时这些应用一般都是批量处

分布式ActiveMQ集群的部署配置细节: 官方资料:http://activemq.apache.org/clustering.html 基本上看这个就足够了,本文就不具体分析配置文件了. 1.Queue consumer clusters: 同一个queue,如果一个consumer失效,那么未被确认的消息都会被发送到这个queue的其它consumer上.如果某个consumer处理消息比较快,那么它将处理更多的消息. Queue consumer clusters 不需要特殊的配置. 2

原文地址:http://shensy.iteye.com/blog/1752529 回顾总结前一段时间学习的ActiveMQ分布式集群相关的知识,分享出来希望对看到的人有所帮助. 一.分布式ActiveMQ集群的部署配置细节: 官方资料:http://activemq.apache.org/clustering.html 基本上看这个就足够了,本文就不具体分析配置文件了. 1.Queue consumer clusters: 同一个queue,如果一个consumer失效,那么未被确认的消息都会

HBase 是一个开源的非关系(NoSQL)的可伸缩性分布式数据库.它是面向列的,并适合于存储超大型松散数据.HBase适合于实时,随机对Big数据进行读写操作的业务环境. @hbase单机环境的搭建 1.首先配置好JDK,准备好hbase-0.98.12.1-hadoop2-bin.tar的压缩包,然后解压到相应目录中 2.进入conf/hbase-env.sh.文件,进行JDK的配置,将其中的JAVA_HOME指向到你Java的安装目录 3.编辑conf/hbase-site.xml文件,添

centos6.5环境基于corosync+cman+rgmanager实现RHCS及iscsi+gfs2+clvm文件系统集群 一.环境准备 服务器列表: ansible server : 192.168.8.40 node2.chinasoft.com: 192.168.8.39 node3.chinasoft.com: 192.168.8.41 node4.chinasoft.com: 192.168.8.42 iscsi设备:192.168.8.43 1.在各节点上配置/etc/host

分布式缓存集群方案特性使用场景(Memcache/Redis(Twemproxy/Codis/Redis-cluster))优缺点对比及选型   分布式缓存特性: 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能;2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最

什么是Dubbo Dubbo是一款高性能.轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现. 什么是RPC RPC全称(Remote Procedure Call)远程过程调用 过程指的是某个代码片段的执行,远程调用则意味着我们可以在其他进程,甚至其他机器上去调用这段代码,当然也能获取到其执行后的返回值,按照这个定义,我们请求某个http地址得到相应数据其实也算一次RPC,但是这样的方式太过麻烦,(数据要先打包成http请

在这篇文章我分享了如何使用分层与模块化的方法来设计一个分布式服务集群.这个分布式服务集群是基于DynamicProxy.WCF和OSGi.NET插件框架实现的.我将从设计思路.目标和实现三方面来描述. 1 设计思路 首先,我来说明一下设计思路.我们先来看看目前OSGi.NET插件框架的服务.在这里,服务不是远程服务,它是轻量级的服务,由接口和实现类组成,如下图所示.服务契约插件定义了服务接口,服务实现插件向服务总线注册服务,服务调用插件利用服务契约(接口)从服务总线获取实现的服务并调用,服务实现

背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.PostgeSQL.MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱. 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中. 后来随着业务的发展以及数

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/exploration-of-distributed-mysql-cluster-scheme?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.Pos