HDFS就是用来存取数据的,那么当数据太多的时候存不下,我们必需扩充硬盘容量,或者换个更大的硬盘. 由于它是分布式文件系统,有两种扩充HDFS集群容量的方法:横向扩容和纵向扩容 横向扩容 横向扩容就是往集群添加一个节点:https://www.cnblogs.com/lyx666/p/12361906.html 纵向扩容 纵向扩容就是往节点增加一块硬盘:步骤如下 1.虚拟机添加一块20G的硬盘 2.查看添加虚拟机的硬盘 这台添加的第二块硬盘 所以硬盘文件是sdc 3.使用fdisk创建分区表 具

过去两年,我的主要工作都在Hadoop这个技术栈中,而最近有幸接触到了Ceph.我觉得这是一件很幸运的事,让我有机会体验另一种大型分布式存储解决方案,可以对比出HDFS与Ceph这两种几乎完全不同的存储系统分别有哪些优缺点.适合哪些场景. 对于分布式存储,尤其是开源的分布式存储,站在一个SRE的角度,我认为主要为商业公司解决了如下几个问题: 可扩展,满足业务增长导致的海量数据存储需求: 比商用存储便宜,大幅降低成本: 稳定,可以驾驭,好运维. 总之目标就是:又好用,又便宜,还稳定.但现实似乎并没

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

Hadoop生产调优 一.HDFS-核心参数 1.NameNode 内存生产配置 1) NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 2) Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 ​ NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,NameNode 内存可以配置 3g.在hadoop-env.sh 文件中配置如

1:按照上篇博客写的,将各个进程都启动起来: 集群规划:    主机名        IP                安装的软件                    运行的进程   master     192.168.3.129    jdk.hadoop                      NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)   slaver1    192.168.3.130   jdk.hadoop                  

一.扩容 1.1横向扩容:加节点    https://www.cnblogs.com/the-roc/p/12362926.html 1.2纵向扩容:加硬盘 二.纵向扩容 2.1添加硬盘 2.2在关闭虚拟机状况下 添加硬盘 2.3 分区(两个) fdisk /dev/sdb n:分区 p:查看分区表 w:保存 q:退出当前操作 2.4查看分区信息 2.4格式化分区 mkfs.xfs /dev/sdb1 2.5 挂载 先创建挂载目录 cd / mkdir  sdb1 sdb2 2.6设置开机自动

1.纵向扩容(添加硬盘) 1.1 添加硬盘 确定完成添加,运行 lsblk 查看硬盘使用情况 1.2 硬盘分区 fdisk /dev/sdb #对新硬盘sdb进行分区 m 帮助 n 添加一个分区 p 选择主分区 q 不保存退出 w 保存并退出 centerOS7的默认文件系统是xfs,centerOS6默认的文件系统是ext4 mkfs.xfs /dev/sdb1 #格式化并构建xfs文件系统 1.3 挂载 mount 分的区 被挂载的文件夹 注:umount /dev/sdb1 /sdb1 取

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

最近一个项目 在大把大把的使用hadoop-HDFS,关于HDFS 的优势网上都快说烂了,这里不再说了,免得被.. 呵呵 废话少说,开整 1.场景描述: 服务器A 监听 服务器B分发任务socket.当B 服务器发送指令上传数据,服务器A 便启动HDFSClient 开始 从服务器D(FTP服务器)获取数据上传至HADOOP(这里的数据总量大小一般10-100G,单个文件4-15M)2. 2.环境: 网络:千兆局域网 hadoop版本:1.2.1 硬件环境:略(正规服务器,不扯了) 3.问题 至

学习Hadoop,两个东西肯定是绕不过,MapReduce和HDFS,上一篇博客介绍了MapReduce的处理流程,这一篇博客就来学习一下HDFS. HDFS是一个分布式的文件系统,就是将多台机器的存储当做一个文件系统来使用,因为在大数据的情景下,单机的存储量已经完全不够用了,所以采取分布式的方法来扩容,解决本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数等的限制问题.我们首先来看一下HDFS的架构 HDFS架构 从上图可以看到,HDFS的主要组成部分为Namenode.Datanodes.Clie

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速

HDFS详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  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: l  在大数据系统

原文章链接 你肯定听过Hadoop,对就是那头奔跑的小象. 图片描述 Hadoop作为大数据时代代表性的解决方案被大家所熟知,它主要包含两部分内容: HDFS分布式文件存储 MapReduce分布式计算框架 前面我们分析存储方案的发展的时候有提到分布式文件存储的出现是为了解决存储的三大问题:可扩展性,高吞吐量,高可靠性 那么Hadoop的核心HDFS是如何解决上面三个问题的呢? 其实设计一个系统我们要考虑到它的应用场景,然后对它的功能和特性进行设计,做出取舍.我们可能会关注这几个问题: 原始存储

1.Elasticsearch 横向扩容以及容错机制http://www.bubuko.com/infodetail-2499254.html 2.HDFS容错机制详解https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7681146.html?utm_source=debugrun&utm_medium=referral

0. 参考 HDFS你一定要知道,要考的 大数据开发实战:HDFS和MapReduce优缺点分析 SecondaryNamenode的作用详解 1. HDFS 是什么 HDFS :一种分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问,解决海量数据存储问题. 2. HDFS 产生的背景 & 设计前提 随着互联网的发展,数据产生的数量越来越大,速度越来越快.传统的文件系统所依赖的服务器价格昂贵,提高其处理性能成本较高且已达到技术瓶颈,纵向扩展并不符合当今需求. HDFS 它的设计目标就是把超大的数

Purpose This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to “just work” in many env

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢?在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速度,容量,容错性.速度和容量的重要性毋庸置疑,如果容量不够大

1 HDFS概述 由于传统集中式的物理服务器在存储容量和数据传输速度等方面都有限制,故而越来越不符合这些数据的实际存储需要. 在大数据时代,大数据处理需要解决的首要问题是:如何高效地存储所产生的规模庞大的数据? 所以为了实现对大数据的存储,就需要利用成百上千台甚至更多的分布式服务器节点(由多磁盘存储到多机器存储).同时,为了对这些分布式服务器节点上存储的数据进行统一管理,必须要使用一种特殊的文件系统 --- 分布式文件系统. HDFS(Hadoop Distributed File System