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

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2162011.html hadoop的分块有两部分,其中第一部分更为人熟知一点.   第一部分就是数据的划分(即把File划分成Block),这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分.   <property>  <name>dfs.block.size</nam

hadoop fsck /user/hive/warehouse/dataplat.db/hive_datacppa2xsourcendchinaraw/partitiondate=2016-11-29/info.log2016-11-29 -files -blocks -locations

这是有疑惑的一个问题,因为在董西成的<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>中提到这个值是64M,而<Hadoop权威指南>中却说是128M,到底哪个是对的呢? 我觉得应该都是对的,可能是版本不同导致的不一致,后面终于在Stack OverFlow找到了答案: 在Apache Hadoop中默认是64M,Cloudera Hadoop版本中默认是128M. ps:顺便说一下,清华大学出版社出版的<Hadoop权威指南>翻译得特别烂,实际上

HDFS Append时packet的格式以及DataNode对block/checksum文件的处理 HDFS的Block一般比较大,默认64MB/128MB,客户端给DataNode发数据实际上是以Packet的形式发送的,Packet一般只有64KB左右.Packet内部由分为一个个chunk,每个chunk一般情况(后面会说非一般情况)下512Bytes,并且Packet内部对于每个chunk会带上这个chunk的checksum,对于CRC来说,checksum本身占用4Bytes.一

以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

场景一: api:  textFile("hfds://....").map((key,value)).reduceByKey(...).map(实际的业务计算逻辑) 场景:hdfs的某个文件有183个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是200M,有的是1M,有的是10K.此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜. 其中stage0阶段有183个task,这个阶段几乎没有什么计

环境:Hadoop2.7.3 1.Benchmarking HDFS 1.1测试集群的写入 运行基准测试是检测HDFS集群是否正确安装以及表现是否符合预期的好方法.DFSIO是Hadoop自带的一个基准测试程序,可以用来分析HDFS集群的I/O能力 脚本: $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -size 50MB nrF

导读 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. 一.HDFS的背景介绍 随着数据量越来越大, 在 一个操作系统管辖的范围存不下了, 那么就 分配到更多的操作系统管理的磁盘中, 但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统. 学术

关于如何设定数据块的大小,我们应用一段HFile源码中的注释: 我们推荐将数据块的大小设置为8KB至1MB.大的数据块比较适合顺序的查询(比如Scan),但不适合随机查询,想想看,每一次随机查询可能都需要你去解压缩一个大的数据块.小的数据块适合随机的查询,但是需要更多的内存来保存数据块的索引(Data Index),而且创建文件的时候也可能比较慢,因为在每个数据块的结尾我们都要把压缩的数据流Flush到文件中去(引起更多的Flush操作).并且由于压缩器内部还需要一定的缓存,最小的数据块大小应该

分布式系统的大概图 服务器越来越多,客户端对服务器的管理就会越来越复杂,客户端如果是我们用户,就要去记住大量的ip. 对用户而言访问透明的就是分布式文件系统. 分布式文件系统最大的特点:数据存储在多台机器上,但是对用户透明. 为什么要出现分布式文件系统? 数据量越来越大,在一台机器上存不下,就放到多台机器上存储,但是不方便管理,我们用户就必须要知道是那台服务器管理的哪些数据,数据丢失等乱七八糟的问题,迫切需要一种文件系统,对我们来说是透明的,这就出现了分布式文件系统,它会把数据存储在多台机器上,

如今我们来深入了解一下Hadoop的FileSystem类. 这个类是用来跟Hadoop的文件系统进行交互的.尽管我们这里主要是针对HDFS.可是我们还是应该让我们的代码仅仅使用抽象类FileSystem.这样我们的代码就能够跟不论什么一个Hadoop的文件系统交互了.在写測试代码时,我们能够用本地文件系统測试,部署时使用HDFS.仅仅需配置一下,不须要改动代码了. 在Hadoop 1.x以后的版本号中引入了一个新的文件系统接口叫FileContext,一个FileContext实例能够处理多种

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点:     ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份.     ② 运行在廉价的机器上.     ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对

HDFS 架构简述 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 内容说明: 1.HDFS 基本概念 1.1 Block 1.2 NameNode.DataNode 1.3 Second

前言 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件系统.它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,它提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案. 优点是: 高吞吐量访问:HDFS的每个Block分布在不同的Rack上,在用户访问时,HDFS会计算使用最近和访问量最小的服务器给用户提供.   由于Block在不同的Rack上都有备份,所以不再是单数据访问,所以速度和效率是非常快的.另外HDFS可以并行从服务器集群中

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

可以一句话描述 HDFS:把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中. HDFS设计原则: 1,文件以块(block)方式存储: 2,通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量: 3,每个区块至少分到三台DataNode上: 4,单一NameNode来协调存储元数据: 5,客户端对文件没有缓存机制(No data caching): NameNode:HDFS命名服务器 是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表.接收用户的操作请求: 文件包括

一.HDFS初识 hdfs的概念: HDFS,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树定位文件,其次,他是分布式的,由很多服务器联合起来 实现功能,集群中的服务器各有各自的角色 HDFS设计适合一次写入,多次读出的场景,且不支持文件的修改,适合用来做数据分析,并不适合做网盘等应用 HDFS的组成: HDFS集群包括,NameNode和DataNode以及Secondary NameNode NameNode负责管理整个文件系统的元数据,以及每一个路径(文件) 所对应的数据块信息 DataNod

当前集群 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

1.概述 从HDFS的应用层面来看,我们可以非常容易的使用其API来操作HDFS,实现目录的创建.删除,文件的上传下载.删除.追加(Hadoop2.x版本以后开始支持)等功能.然而仅仅局限与代码层面是不够的,了解其实现的具体细节和过程是很有必要的,本文笔者给大家从以下几个方面进行剖析: Create Delete Read Write Heartbeat 下面开始今天的内容分享. 2.Create 在HDFS上实现文件的创建,该过程并不复杂,Client到NameNode的相关操作,如:修改文件