该随笔记录HDFS学习过程中遇到的比较重要的几个过程,包括:HDFS启动流程.DataNode备份流程.流程.写流程.删除流程.HDFS合并流程.这里都是从我的学习笔记中摘取出来的,如果哪里有误,还望不吝赐教. 1. 读流程 1)客户端发起RPC请求(RPC-Client)访问NameNode: 2)NameNode会查询元数据,找到这个文件存储位置对应的数据块的信息: 3)NameNode将文件对应的数据块的节点地址的全部或者部分放入一个队列中然后返回: 4)Client收到这个数据块对应的节

一.环境搭建 1.  下载安装配置 <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. Hadoop配置信息 1)${HADOOP_HOME}/libexec:存储hadoop的默认环境变量信息 (1)hadoop-config.sh (2)hdfs-config.sh (3)mapred-config.sh (4)yarn-config.sh (5)httpfs-config.sh & kms-config.sh 2)${HADOOP_HOME}/etc/hadoop:搭建环境时配

HDFS存储系统 一.基本概念 1.NameNode HDFS采用Master/Slave架构.namenode就是HDFS的Master架构.主要负责HDFS文件系统的管理工作,具体包括:名称空间(namespace)管理(如打开.关闭.重命名文件和目录.映射关系).文件block管理.NameNode提供的是始终被动接收服务的server.一个文件被分成一个或多个Bolck,这些Block存储在DataNode集合里,NameNode就负责管理文件Block的所有元数据信息. Seconda

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什么是HDFS? hadoop distributed file system(hadoop分布式文件系统) 是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统, 可让多机器上的多用户分享文件和存储空间. 特点: 1.通透性.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来, 就像是访问本地的磁盘一般. 2.容错性.即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作 而不会有数据损失. 适用场景: 适用于一次写入多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适. HDFS的架构 主从结构 主

1.RPC简介 Remote Procedure Call 远程过程调用协议 RPC——远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据.在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层.RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易. RPC采用客户机/服务器模式.请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器.首先,客户机调用进程发送一个有进程参数的调

hdfs集群启动的常见问题 1.用浏览器访问namenode的50070端口,不正常,需要诊断问题出在哪里: a.在服务器的终端命令行使用jps查看相关进程 观察节点是否存活 b.如果已经知道了启动失败的服务进程,进入到相关进程的日志目录下,查看日志,分析异常的原因 1)配置文件出错,saxparser exception; ——找到错误提示中所指出的配置文件检查修改即可 2)unknown host——主机名不认识,配置/etc/hosts文件即可,或者是配置文件中所用主机名跟实际不一致 (注

1.在core-site.xml中配置 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>root</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>spark01</value> </prop

作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319 1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能.工作原理和工作过程. HDFS常用功能 1.元数据 2.检查点 3.DataNode功能 HDFS工作原理 1 分布式文件系统,它所管理的文件是被切块存储在若干台datanode服务器上.2 hdfs提供了一个统一的目录树来定位hdfs中的文件,客户端访问文件时只要指定目录树的路径即可,不用

3.hue与其他框架的集成 3.1.hue与hadoop的HDFS以及yarn集成 第一步:更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name&

接上篇<hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount>.继续在本地模式下测试,本次使用hdfs. 2 本地模式使用fs计数wodcount 上面是直接使用的是linux的文件系统.现在使用hadoop fs.在本地模式下,hadoop fs其实也是使用的linux的fs.下面示例说明: 2.1 验证FS cd /home/jungle/hadoop/hadoop-local ls -l total 116 drwxr-xr-x. 2 jungle jungle 4096 Jan

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

目录 前言 基础操作 hdfs操作 总结 一.前言        作为一个全栈工程师,必须要熟练掌握各种语言...HelloWorld.最近就被"逼着"走向了python开发之路,大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中,所以基本上python的相关知识都涉及到了,这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结,以备查阅. 二.基础操作 2.1 字符串操作        字符串操作应该是所有语言的基础.python基本上也提供了其他语言常用的一些字

一.Hadoop环境配置概述 三台虚拟机,操作系统为:Ubuntu 16.04. Hadoop版本:2.7.2 NameNode:192.168.72.132 DataNode:192.168.72.135,192.168.72.136 注:具配置过程,不具备介绍了,网上很多. 二.eclipse(JAVA)环境配置概述 操作系统:Windows 10 eclipse版本:Mars.2 Release (4.5.2) 1.hadoop-eclipse-plugin-2.7.2.jar组件放plu

主从结构 主节点,只有一个: namenode 从节点,有很多个: datanodes 在版本1中,主节点只有一个,在 版本2中主节点有两个. namenode 负责(管理): 接收用户操作请求 维护文件系统的目录结构 管理文件与 block 之间的关系, block 与 datanode 之间关系 block 是 文件分成的 块, hdfs 中默认的 block 块的大小是64M ,实际的文件肯定会分很多块存储. datanode 负责(存储): 存储文件 文件被分成 block 存储在磁盘上

一个知乎上的问题:Hbase的Region server和hadoop的datanode是否可以部署在一台服务器上?如果是的话,二者是否是一对一的关系?部署在同一台服务器上,可以减少数据跨网络传输的流量. 但不是一对一对的关系,首先,数据还hdfs中保存N份,默认是三分,也就是说数据会分布在三个datanode上,即使regionserver上只保存一个region,它也可以与三个datanode交互,更何况,一台regionserver可以保存多个region. 参考:https://www.

Java代码如下: FileSystem fs = FileSystem.get(conf); in = fs.open(new Path("hdfs://192.168.130.54:19000/user/hmail/output/part-00000")); 抛出异常如下: Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://192.168.130.54:

01.HDFS简介 大纲: hadoop2 介绍 HDFS概述 HDFS读写流程 hadoop2介绍 框架的核心设计是HDFS(存储),mapReduce(分布式计算),YARN(资源管理),为海量的数据提供了存储和计算. Hadoop 1.0(MapReduce,HDFS) Hadoop2 主要改进 YARN NameNode HA HDFS federation Hadoop RPC 序列化扩展性 HDFS概述 定义 HDFS是一个分布式文件系统,具有高容错的特点.它可以部署在廉价的通用硬件

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)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,适合部署在廉价的机器上.HDFS能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.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

一.概述: 在实际的生产环境中,一般都会遇到将web服务器比如tomcat.Apache等中产生的日志倒入到HDFS中供分析使用的需求.这里的配置方式就是实现上述需求. 二.配置文件: #agent1 name agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory #set source1 agent1.sources.source1.type=spooldir agent1.

1. 基本原理: 通过hadoop fs -ls *命令获取相关文件或目录的修改时间,然后与设定的过期时间进行比较,之后执行删除操作即可 2. 相关代码: #!/bin/bash source ~/.bashrc # HADOOP所在的bin目录 HADOOP_BIN_PATH=/home/hadoop/hadoop--cdh5.0.0/bin #待检测的HDFS目录 data1_file=/user/gas/data1data2_file=/user/gas/data2 #将待检测的目录(可以