HDFS是英文Hadoop Distributed File System的缩写,中文翻译为Hadoop分布式文件系统,它是实现分布式存储的一个系统,所以分布式存储有的特点,HDFS都会有,HDFS的架构图: 上图中HDFS的NameNode其实就是对应着分布式存储的Storage master,主要是用来存储元数据的,根据这些元数据就可以管理所有的机器节点和数据块 HDFS的DataNodes其实就是对应着分布式存储的Storage slaves,主要就是真正存储数据的 在HDFS中,一个大文

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供

前面对 HDFS NameNode 和 DataNode 的架构设计实现要点做了介绍,本文对 HDFS 最后一个主要构成组件 Client 做进一步解析. 流式读取 HDFS Client 为客户端应用提供一种流式读取模型,就像访问本机文件系统一样来访问 HDFS.将复杂的分布式文件系统读取细节隐藏,简化了上层应用的使用难度.写过读取本机文件的程序员想必都很熟悉流式读取的编程模型,就不多说了. 错误处理 相比读取本机文件系统,从分布式文件系统读取出错概率会更高.因此 HDFS Client 提供

hadoop项目地址:http://hadoop.apache.org/ NameNode.DataNode详解 (一)分布式文件系统概述 数据量越来越多,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,因此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 . 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. 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

概览 首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件,为了降低文件丢失造成的错误,它会为每个小文件复制多个副本(默认为三个),以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间. HDFS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.因为

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsMultihoming.html#Clients_use_Hostnames_when_connecting_to_DataNodes sometimes when you access your hadoop cluster outside the internal cluster, you maybe encounter some route p

HDFS设计的主要目的是对海量数据进行存储,也就是说在其上能够存储很大量文件 (可以存储TB级的文件).HDFS将这些文件分割之后,存储在不同的DataNode上, HDFS 提供了两种访问接口:Shell接口和Java API 接口,对HDFS里面的文件进行操作,具体每个Block放在哪台DataNode上面,对于开发者来说是透明的. 下面将介绍通过Shell接口对HDFS进行操作,HDFS处理文件的命令和Linux命令基本相同,这里区分大小写 目录 1.shell操作单个HDFS集群 2.s

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

4. HDFS Client ( 未完待续 ) 目录: 4.1 认识 DFSClient ( 未完待续 ) 4.2 输入流 ( 未完待续 ) 4.3 输出流 ( 未完待续 ) 4.4 DistributedFileSystem 的实现 ( 未完待续 ) 4.5 HDFS 常用工具 ( 未完待续 ) 4.5.1 FsShell ( 未完待续 ) 4.5.2 DFSAdmin ( 未完待续 ) 内容:    客户端 DFSClient 和建立在 DFSClient 基础上的 DistributedF

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

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

IDEA中新建Maven工程,添加POM依赖, 在IDE的提示中, 点击 Import Changes 等待自动下载完成相关的依赖包. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&

在HDFS集群的运维过程中,肯定会遇到DataNode的新增和删除,即上线与下线.这篇文章就详细讲解下DataNode的上线和下线的过程. 背景 在我们的微职位视频课程中,我们已经安装了3个节点的HDFS集群,master机器上安装了NameNode和SecondaryNameNode角色,slave1和slave2两台机器上分别都安装了DataNode角色. 我们现在来给这个HDFS集群新增一个DataNode,这个DataNode是安装在master机器上 我们需要说明的是:在实际环境中,N

讲得详细清楚明白的好文. Setting Up an NFS Server and Client on CentOS 7.2 https://www.howtoforge.com/tutorial/setting-up-an-nfs-server-and-client-on-centos-7/

一. 设计思路 分布式文件系统 在Hadoop中文件系统是一个顶层的抽象. 分布式文件系统相当与对文件系统进行了一个扩展(类似于java中的接口). HDFS是分布式文件系统的一个实现,分布式文件系统还有许多其他的实现. 二.设计目标 1.硬件错误 是常态:特别是硬盘的损坏.所以存在副本机制. 2.数据流访问:所有的访问都是访问大量的数据, 使用IO流一直操作.稳定而不是效率. 3.大数据集:存入到HDFS的数据都是海量的数据,不擅长处理小数据. 因为存入过多小数据,每个小数据都需要元数据,容易

DataNode的写操作流程 DataNode的写操作流程可以分为两部分,第一部分是写操作之前的准备工作,包括与NameNode的通信等:第二部分是真正的写操作. 一.准备工作 1.首先,HDFS client会去询问NameNoed,看哪些DataNode可以存储Block A,file.txt文件的拆分是在HDFS client中完成的,拆分成了3个Block(A B C).因为NameNode存储着整个文件系统的元数据,它知道哪个DataNode上有空间可以存储这个Block A. 2.N

需要使用Docker虚拟化Hadoop/Spark等测试环境,并且要可以对外提供服务,要求是完全分布式的部署(尽量模拟生产环境).那么我们会遇到几个问题: Container IP 是动态分配的 Container IP 是内部IP,外部无法访问(如对外提供HDFS服务可能会遇到Client无法访问DataNode,因为DataNode注册的是内部IP) 针对第一个问题有不少的方案,可以指定静态的IP,对第二个问题,我们可以使用--net=host解决,但这会导致对外只有一个IP,集群各个Sla

通过Thrift访问HDFS分布式文件系统的性能瓶颈分析 引言 Hadoop提供的HDFS布式文件存储系统,提供了基于thrift的客户端访问支持,但是因为Thrift自身的访问特点,在高并发的访问情况下,thrift自身结构可能将会成为HDFS文件存储系统的一个性能瓶颈.我们先来看一下一不使用Thrfit方式访问HDFS文件系统的业务流程. 一.HDFS文件读取流程

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

转载请标注原链接 http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8570437.html 2018年3月从新司重新起航了.之前在某司过了的蛋疼三个月,也算给自己放了个小假了. 第一个小目标,从腾讯云上的hdfs集群拷贝一些文件到本地.唔唔,听上去似乎很简单的样子. 于是新建了一个Java的Maven工程,在pom.xml中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artif