1 概览 DistCp(Distributed Copy)是用于大规模集群内部或者集群之间的高性能拷贝工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成. 它把文件和目录的列表作为map任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝 备注:在工作中遇到部门间数据合作,夸不同集群版本或者同版本不同集群的数据copy是不同的. 2 实用 总体来说分两类: 1) 同版本集群间数据copy : 2) 夸集群版本数据copy: 同版本集群间数据copy  比如:拷贝A集群(nn

http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/hdfs_design.html 通讯协议 所有的HDFS通讯协议都是建立在TCP/IP协议之上.客户端通过一个可配置的TCP端口连接到Namenode,通过ClientProtocol协议与Namenode交互.而Datanode使用DatanodeProtocol协议与Namenode交互.一个远程过程调用(RPC)模型被抽象出来封装ClientProtocol和Datanodeprotocol协议.在设计上,N

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201309044.asp 本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 1.NameNode 2.DataNode 3.Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构: ${ dfs.name.dir}/current /VERSION /edits /fsimage /f

HDFS Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce.那么HDFS又是基于GFS的设计理念搞出来的. HDFS全称是Hadoop Distributed System.HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的.适用于几百MB,GB以及TB,并写一次读多次的场合.而对于低延时数据访问.大量小文件.同时写和任意的文件修改,则并不是十分适合.  优点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 缺点:      1)不

简介 本文是笔者在学习HDFS的时候的学习笔记整理, 将HDFS的核心功能的原理都整理在这里了. [广告] 如果你喜欢本博客,请点此查看本博客所有文章:http://www.cnblogs.com/xuanku/p/index.html HDFS的基础架构 见下图, 核心角色: Client, NameNode, Secondary NameNode, DataNode Client: 对用户提供系列操作工具&API NameNode: 包含map<filename, list<blo

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

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些

 要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列一:hadoop集群安装 二:HDFS的shell命令 上一章说完了安装HADOOP集群部分,这一张讲HDFS. 其实基本上操作都是通过JAVA API来操作,所以这里的shell命令只是简单介绍一下,实际操作中自然是JAVA API更加方便,功能也更加强大,JAVA

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 范舟琦 范舟琦 2 757 2018-03-12T08:16:00Z 2018-03-12T08:16:00Z 1 1515 8638 71 20 10133 16.00 Clean Clean false fals

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的: HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上.(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序.(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问.(流式访问) HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项

原文:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍 HDFS是个分布式文件系统,包含几个特点(区别于普通分布式文件系统):高容错.高吞吐.高容错可以使得系统部署在廉价硬件上,而高吞吐则非常适合做大规模数据集的应用. 假设和目标 硬件失效 硬件失效是常态而不是特例.一个HDFS集群可能包含了成百上千的服务器,每个都会存储文件系统的部分数据.而大量的组件就会导致组件出错的

Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序.HDF

本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析  HDFS架构  •NameNode  •DataNode  •Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构:             ${ dfs.name.dir}/current /VERSION                                                   /

是蛮久木有写过关于hadoop的博客了额,虽然最近也看了一些关于linux的基础知识,但似乎把这个东西忘记了,其实时不时回顾一下以前的知识还是蛮有意思的,且行且忆! 我们Hadoop 主要由HDFS和MapReduce 引擎两部分组成.最底部是HDFS,它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS 的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成. 这篇博客就主要来讲讲HDFS吧~~~ HDFS是Hadoop Distributed 

HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个运行在商用机器上面的分布式文件系统,其设计思想来自于google著名的Google File System论文. HDFS的设计目标:为何产生HDFS? 由于数据量的急剧增大,原有的单机多磁盘因为速度,存储量等原因,已经远远无法满足要求,HDFS应运而生. HDFS解决的痛点: 高容错性:HDFS设计运行在成百上千的机器上,任何一台机器都有可能随时发生损坏,这要求HDFS能够随时应对机器故障. 流式数据访问:HDFS适

HDFS的架构和设计要点 转 大数据之路 发布于 2012/10/11 23:00 字数 4487 阅读 495 收藏 1 点赞 0 评论 0 撸了今年阿里.头条和美团的面试,我有一个重要发现.......>>> 虽然本文已经比较旧远了,但是在很多方面还是有一定学习的价值,中文版译者为killme. 一.前提和设计目标 硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速.自动的恢复是HDFS的核心架构目标. 跑在HD

一.JavaSE 1.多线程 (1).进程与线程的区别? 答:进程是所有线程的集合,每一个线程是进程中的一条执行路径,线程只是一条执行路径. (2).为什么要用多线程? 答:提高程序效率 (3).多线程创建方式? 答:继承Thread或Runnable 接口. (4).是继承Thread类好还是实现Runnable接口好? 答:Runnable接口好,因为实现了接口还可以继续继承.继承Thread类不能再继承. (5).你在哪里用到了多线程? 答:主要能体现到多线程提高程序效率. 举例:分批发送

引言 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构而开发的.HDFS