目录 1 - 为什么需要联邦 2 - Federation 架构设计 3 HDFS Federation 的不足 版权声明 1 - 为什么需要联邦 单 NameNode 的架构存在的问题:当集群中数据增长到一定规模后,NameNode 进程占用的内存可能会达到成百上千 GB(调大 NameNode 的 JVM 堆内存已无可能),此时,NameNode 成了集群的性能瓶颈. 为了提高 HDFS 的水平扩展能力,提出了Federation(联邦,联盟)机制. Federation 是 NameNod

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

不多说,直接上干货! HDFS升级和回滚机制 作为一个大型的分布式系统,Hadoop内部实现了一套升级机制,当在一个集群上升级Hadoop时,像其他的软件升级一样,可能会有新的bug或一些会影响现有应用的非兼容性变更出现.在任何有实际意义的HDFS系统中,丢失数据是不允许的,更不用说重新搭建启动HDFS了.当然,升级可能成功,也可能失败.如果失败了,那就用rollback进行回滚;如果过了一段时间,系统运行正常,那就可以通过finalize正式提交这次升级. 相关升级和回滚命令如下: bin/h

以下只是简单的对hdfs(hdfs.site.xml)配置文件做一个简单的说明. <configuration><property><!-- 为namenode集群定义一个services name --><name>dfs.nameservices</name><value>ns1</value></property><property><!-- nameservice 包含哪些nameno

在Hadoop2.0之前,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题:  单点故障.内存受限,制约集群扩展性和缺乏隔离机制(不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响)等 为了解决这些问题,除了用基于共享存储的HA解决方案我们还可以用HDFS的Federation机制来解决这个问题. [单机namenode的瓶颈大约是在4000台集群,而后则需要使用联邦机制] 什么是Federation机制 Federation是指HDFS集群可使用多个独立的NameSpace(NameNode节点管

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

目录 1.HDFS 是什么 1.1 简单介绍 1.2 发展历史 2.HDFS 应用场景 2.1 适合的应用场景 2.2 不适合的应用场景 3.HDFS 的架构 4.NameNode 和 DataNode 4.1 NameNode 的作用 4.2 DataNode 的作用 版权声明 1.HDFS 是什么 1.1 简单介绍 在现代的企业环境中,单机容量太小,无法存储海量的数据,这时候就需要多机器存储. -- 统一管理分布在集群上的文件,这样的系统就称为分布式文件系统. HDFS(Hadoop Dis

目录 1 - 为什么要合并小文件 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS 3 - 合并 HDFS 的小文件,下载到本地 4 - 通过 Java API 实现文件合并和上传 版权声明 1 - 为什么要合并小文件 HDFS 擅长存储大文件: 我们知道,HDFS 中,每个文件都有各自的元数据信息,如果 HDFS 中有大量的小文件,就会导致元数据爆炸,集群管理的元数据的内存压力会非常大. 所以在项目中,把小文件合并成大文件,是一种很有用也很常见的优化方法. 2 - 合并本地的小文件,上传到 HDFS

配置的同步涉及到两个方面:第一,对原始的配置文件实施监控并在其发生变化之后从新加载配置:第二,配置重新加载之后及时通知应用程序进而使后者能够使用最新的配置.要了解配置同步机制的实现原理,先得从认识一个名为ConfigurationReloadToken的类型开始. [ 本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录一.从ConfigurationReloadToken说起二.Configuration对象与配置文件的同步三.应用重新加载的配置四.同步流程总结 一.从Config

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 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 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

转载地址:http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7013221 HDFS Federation(HDFS 联盟)介绍 1. 当前HDFS架构和功能概述 我们先回顾一下HDFS功能.HDFS实际上具有两个功能:命名空间管理(Namespace management)和块/存储管理服务(block/storage management). 1.1 命名空间管理 HDFS的命名空间包含目录.文件和块.命名空间管理:是指命名空间支持对HDFS中

一.HDFS运行机制 概述:用户的文件会被切块后存储在多台datanode节点中,并且每个文件在整个集群中存放多个副本,副本的数量可以通过修改配置自己设定. HDFS:Hadoop Distributed file system,分布式文件系统. HDFS的机制: HDFS集群中,有两种节点,分别为Namenode,Datanode: Namenode它的作用时记录元数据信息,记录块信息和对节点进行统一管理.比如用户要存储一个很大的文件,HDFS系统会对这个文件进行切分,然后存储在多台Namen

HDFS分布式文件系统设计目标 1.            硬件错误  由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成,使得硬件错误成为常态 2.            数据流访问  所有应用以流的方式访问数据,设置之初便是为了用于批量的处理数据,而不是低延时的实时交互处理 3.            大数据集   典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的,支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级 4.            简单的相关模型  假定文件是一次写入,多次读取的操作 5.    

一.问题描述 由于namenode 是HDFS的大脑,而这个大脑又是单点,如果大脑出现故障,则整个分布式存储系统就瘫痪了.HA(High Available)机制就是用来解决这样一个问题的.碰到这么个问题,首先本能的想到的就是冗余备份,备份的方式有很多种,前辈们设计的有元数据备份方案,secondary namenode以及avatarnode等方案.而这些方案中最有优势的自然是能够让HDFS以最短的时间完成故障切换的方案.也就是我们今天要讨论的avatarnode. 二.基本结构 primar

一.NN与2NN工作机制 NameNode(NN) 1.当HDFS启动时,会加载日志(edits)和镜像文件(fsImage)到内存中. 2-4.当元数据的增删改查请求进来时,NameNode会先将操作记录到日志中,之后再执行内存数据的增删改查 SecondNameNode(2NN) 1.SecondNameNode请求NameNode,请求是否需要checkPoint,checkPoint的触发条件: 定时时间到 日志文件满了 2-6.请求checkPoint,会将最近写的edits和fsIm

DataNode心跳机制的作用讲解了DataNode的三个作用: register:当DataNode启动的时候,DataNode需要将自身的一些信息(hostname, version等)告诉NameNode,NameNode经过check后使其成为集群中的一员,然后信息维护在NetworkTopology中 block report:将block的信息汇报给NameNode,使得NameNode可以维护数据块和数据节点之间的映射关系 定期的send heartbeat 告诉NameNode我

目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 ZKFailoverControll

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运

NameNode职责 响应客户端请求 维护目录树 管理元数据(查询,修改) HDFS元数据存储 内存中有一份完整的元数据(特定数据结构) 磁盘有一个“准完整”的元数据的镜像文件 当客户端对HDFS中的文件进行新增或者修改操作,首先会在edits文件中记录操作日志,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存中:每隔一段时间,会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地,并加载至内存进行merge(这个过程称为checkpoi