一.背景   分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为: 第一个block副本放在客户端所在的数据节点里(如果客户端不在集群范围内,则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点来

client 向 Active NN 发送写请求时,NN为这些数据分配DN地址,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响.一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价,是否有较优的方案来解决这个问题呢? 目录: 常用策略 机架配置 分配原理 常用策略: hdfs 在缺省配置下副本数是3个,通常的策略是: 第一个副本放在和C

目录 1 - HDFS 的副本机制 2 - HDFS 的机架感知机制 3 - HDFS 的负载均衡机制 参考资料 版权声明 1 - HDFS 的副本机制 HDFS 中的文件,在物理上都是以分块(block)存储的,块大小可以通过 hdfs-site.xml 文件中的参数 dfs.block.size 进行设置: <!-- 块大小,单位:Byte --> <property> <name>dfs.block.size</name> <value>1

dfs.replication 新更新的复制因子的参数对原来的文件不起作用. 譬如说,原来的复制因子是2,则原来文件上传的时候就只有两个副本. 现在把dfs.replication设置为3,重新启动hdfs.不会把原来2个副本的变成三个副本. 如果你需要这样,请执行下面的命令: hadoop fs -setrep -R 3 / 如果你只有2个datanode,但是你却指定副本数为3,是不会生效的,因为每个datanode上只能存放一个副本. 机架感知示例: 保存以下代码为rackware.py

转自:http://www.jianshu.com/p/372d25352d3a HDFS NameNode对文件块复制相关所有事物负责,它周期性接受来自于DataNode的HeartBeat和BlockReport信息,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响. 一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC.这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价. 在缺省配置

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

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

0. 说明  HDFS 副本存放策略 && 配置机架感知 1. HDFS 的副本存放策略 HDFS 的副本存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上,另外两个副本放在不同机架的不同节点上. 这样集群可在完全失去某一机架的情况下还能存活.同时,这种策略减少了机架间的数据传输,提高了写操作的效率,因为数据块只存放在两个不同的机架上,减少了读取数据时需要的网络传输总带宽.这样在一定程度上兼顾了数据安全和网络传输的开销. 2. 配置机架感知 rack node num 1 s101 | s102 |

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打

Hadoop版本:2.9.2 什么是机架感知 通常大型 Hadoop 集群是以机架的形式来组织的,同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想,NameNode 设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性. HDFS 不能够自动判断集群中各个 DataNode 的网络状况情况,Hadoop 允许集群的管理员通过配置 net.topology.script.file.name 参数来确定节点所处的机架,配置文件提供了 ip 到 rackid 的翻译.NameNode 通过这个配置

网络拓扑概念 在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺.这里将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准. 节点距离:两个节点到达最近的共同祖先(如路由器)的距离总和. 例如,假设有数据中心d1机架r1中的节点n1.该节点可以表示为/d1/r1/n1.利用这种标记,这里给出四种距离描述. Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0(同一节点上的进程) Distance(/d1/r1/n1, /d1/r

转载自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843015.html 背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

Hadoop作为大数据处理的典型平台,在海量数据处理过程中,其主要限制因素是节点之间的数据传输速率.因为集群的带宽有限,而有限的带宽资源却承担着大量的刚性带宽需求,例如Shuffle阶段的数据传输不可避免,所以如何优化带宽资源的占用是一个值得思考的问题.仔细思考下,Hadoop数据传输的需求主要表现在几个方面: Map阶段的数据传输:Map阶段的非本地化任务需要远程拷贝数据块,然而这种带宽消耗在一定程度上不是必要的,如果数据能做到很高程度的本地化可以减少这个阶段的数据传输带来的带宽消耗. Shu

Hadoop的机架感知 Hadoop有一个“机架感知”特性.管理员可以手工定义每个slave数据节点的机架号.为什么要做这么麻烦的事情?有两个原因:防止数据丢失和提高网络性能.     为了防止数据丢失,Hadoop会将每个数据块复制到多个机器上.想象一下,如果某个数据块的所有拷贝都在同一个机架的不同机器上,而这个机架刚好发生故障了(交换机坏了,或者电源掉了),这得有多悲剧?为了防止出现这种情况,必须要有一个人来记住所有数据节点在网络中的位置,并且用这些知识来确定——把数据的所有拷贝们放在哪些节

Hadoop基础-网络拓扑机架感知及其实现 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.网络拓扑结构 在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率,即带宽稀缺.这里的想法是将两个节点之间的带宽作为距离的衡量标准.不用衡量节点之间的带宽,实际上很难实现(它需要一个稳定的集群,并且在集群中两两节点对数量是节点数量的平方),hadoop为此采用了一个简单的方法:把网络看作一棵树,两个节点之间的距离是他们到最近共同

一.背景 Hadoop 的设计目的:解决海量大文件的处理问题,主要指大数据的存储和计算问题,其中, HDFS 解决数据的存储问题:MapReduce 解决数据的计算问题 Hadoop 的设计考虑:设计分布式的存储和计算解决方案架构在廉价的集群之上,所以,服 务器节点出现宕机的情况是常态.数据的安全是重要考虑点.HDFS 的核心设计思路就是对 用户存进 HDFS 里的所有数据都做冗余备份,以此保证数据的安全 那么 Hadoop 在设计时考虑到数据的安全,数据文件默认在 HDFS 上存放三份.显然,

1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份,同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份.这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快:同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据.为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本.如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.如果一个HDFS集群跨越多个数据中

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

Hadoop机架感知 1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份, 同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份. 这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快: 同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据. 为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本. 如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.