HDFS会周期性的检查是否有文件缺少副本,并触发副本复制逻辑使之达到配置的副本数, <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> 具体实现是在BlockManager中启动线程ReplicationMonitor完成: org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager /**

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

让分布式系统的操作变得简单,在某种程度上是一种艺术,通常这种实现都是从大量的实践中总结得到的.Apache Kafka 的受欢迎程度在很大程度上归功于其设计和操作简单性.随着社区添加更多功能,开发者们会回过头来重新思考简化复杂行为的方法. Apache Kafka 中一个更细微的功能是它的复制协议(replication protocol).对于单个集群上不同大小的工作负载,调整 Kafka replication 以让它适用不同情况在今天来看是有点棘手的.使这点特别困难的挑战之一是如何防止副本

副本放置策略 的副本放置策略的基本思想是: 第一block在复制和client哪里node于(假设client它不是群集的范围内,则这第一个node是随机选取的.当然系统会尝试不选择哪些太满或者太忙的node). 第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的node中(随机选择). 第三个副本和第二个在同一个机架,随机放在不同的node中. 假设还有很多其它的副本就随机放在集群的node里. Hadoop的副本放置策略在可靠性(block在不同的机架)和带宽(一个管道仅仅须要穿越一个网络节点)中做

HDFS作为Hadoop中 的一个分布式文件系统,而且是专门为它的MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为 MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?首先,HDFS将每一个文件的数据进行分块存储,同时每一个数据块又保存有多个 副本,这些数据块副本分布在不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,这是因为:一.文件分块存储之后按照数据 块来读,提高了文件随机读的效率和并发读的效率:二

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

当hdfs空间不足时,除了删除临时数据或垃圾数据之外,还可以适当调整部分大目录的副本数量,多管齐下: 1 查看 $ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o-rwxr-xr-x 3 hadoop supergroup 44324200 2019-02-28 16:36 /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o/000000_0 权限后边的3即为副本数量 2 修改 $ hadoop fs -set

1. 副本策略 NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置. 若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上:副本2,不同机架节点上:副本3,同第二个副本机架的另一个节点上:其他副本随机挑选. 若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上:副本2,不同副本1,机架上:副本3,同副本2相同的另一个节点上:其他副本随机挑选 (For the common case, when t

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置. 其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数 Hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数: hadoop fs -setrep

在client向DataNode写入block之前,会与NameNode有一次通信,由NameNode来选择指定数目的DataNode来存放副本.具体的副本选择策略在BlockPlacementPolicy接口中,其子类实现是BlockPlacementPolicyDefault.该类中会有多个chooseTarget()方法重载,但最终调用了下面的方法: /** * This is not part of the public API but is used by the unit tests

1.第一个副本放置在上传文件的DataNode上,如果是集群外提交,则随机挑选一个磁盘不太满,CPU不太忙的节点. 2.第二个副本放置在与第一个副本不同的机架上. 3.第三个副本放置在与第二个副本同机架的不同节点上. 4.更多副本随机节点放置.

1)Distcp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 2)distcp命令是以MR作业(没有R任务)的形式实现的,把文件和目录的列表作为M任务的输入.每一个文件是由一个M任务来拷贝的,distcp尽量把大小之和相同的各个文件导入到同一个M任务中.这样可以每个M任务拷贝的数据量大致相同. 3)集群之间的拷贝(HDFS版本相同): bash$ hadoop distcp hdfs://nn1:8020/foo/bar hdfs://nn2:8020 /bar/foo 这个命令会把

关于数据块.副本的介绍,请参考文章<HDFS源码分析之数据块Block.副本Replica>. 一.数据块状态BlockUCState 数据块状态用枚举类BlockUCState来表示,代码如下: /** * States, which a block can go through while it is under construction. * 状态,一个数据块在under construction(即构建)过程中所应有的状态 */ static public enum BlockUCSt

数据块的复制当然需要一个源数据节点,从其上拷贝数据块至目标数据节点.那么数据块复制是如何选取复制源节点的呢?本文我们将针对这一问题进行研究. 在BlockManager中,chooseSourceDatanode()方法就是用来选取数据块复制时的源节点的,它负责解析数据块所属数据节点列表,并选择一个,用它作为数据块的复制源.其核心逻辑如下: 我们优先选择正处于退役过程中的数据节点而不是其他节点,因为前者没有写数据传输量因此相对不是很繁忙.我们不使用已退役节点作为数据源.否则我们从它们之中随机选择

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

目录 · 概况 · 原理 · HDFS 架构 · 块 · NameNode · SecondaryNameNode · fsimage与edits合并 · DataNode · 数据读写 · 容错机制 · 数据完整性 · NameNode HA · NameNode Federation · HDFS Snapshots · 操作 · API 概况 1. 文件系统抽象类FileSystem a) 源码 public abstract class FileSystem extends Config

概述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统,用于在普通商用硬件上运行.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.然而,与其他分布式文件系统的区别很大.HDFS具有高度的容错能力,旨在部署在低成本的硬件上.HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问,适用于具有大数据集的应用程序.HDFS放宽了一些POSIX要求,以便对文件系统数据进行流式访问.HDFS最初是作为Apache Nutch Web搜索引擎项目的基础架构构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分

前言 如今做云存储的公司非常多,举2个比較典型的AWS的S3和阿里云.他们都提供了一个叫做对象存储的服务,就是目标数据是从Object中进行读写的,然后能够通过key来获取相应的Object,就是所谓的key-object的存储.这种优点就在于用户使用起来非常方便的,不须要走冗杂的操作流程.可是本文所要阐述的则是HDFS中的对象存储,对于这种需求,Hadoop作为一套完好的分布式系统,当然也要与时俱进,在HDFS-7240中进行了实现,眼下此功能真在开发中,名叫Ozone,内部有非常多的概念与业

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(

1. HDFS中的一些概念1.1 数据块1.2 NameNode和DataNode1.2.1 管理者:Namenode1.2.1 工作者:Datanode1.3 Secondary Namenode1.4 HDFS的优缺点2. HDFS的架构2.1 HDFS架构之NameNode和DataNode2.2 Namenode和Secondary Namenode运行关系3. HDFS文件的读写流程3.1 HDFS文件的读取3.2 HDFS文件的写入 1. HDFS中的一些概念 HDFS(Hadoop