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

HDFS Federation (读书笔记) HDFS的架构 HDFS包含两个层次:命名空间管理(Namespace) 和 块/存储管理(Block Storage). 命名空间管理(Namespace) 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中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作. 块/存储管理(Block Storage) 在块存储服务中包含两部分工作:块管理和物理存储.这是一个更通用的存储服务.其他的应用可以直接建

Apache Hadoop 2.9.2 的Federation架构设计 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. 能看到这篇文件,说明你对NameNode的工作原理想必已经了如指掌了.也知道他将来会面料的一些弊端,我们知道NameNode在启动时会将镜像文件(fsimage)和编辑日志(edits)从磁盘加载到内存,生成最初的元数据信息后,从而退出安全模式.但是随着数据量越来也多,逐步形成了大数据.根据有关技术报告知道,国内有几家优秀的互联网公司,如百度,腾讯和阿里巴巴等

转自:http://dongxicheng.org/hadoop-hdfs/hdfs-federation-viewfs/ 1. HDFS Federation产生背景 在Hadoop 1.0中,HDFS的单NameNode设计带来诸多问题,包括单点故障.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,Hadoop 2.0引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation,本文重点介绍HDFS Federation.

目录 HDFS 是做什么的 HDFS 从何而来 为什么选择 HDFS 存储数据 HDFS 如何存储数据 HDFS 如何读取文件 HDFS 如何写入文件 HDFS 副本存放策略 Hadoop2.x新特性 1.HDFS 是做什么的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞

本指南概述了HDFS Federation功能以及如何配置和管理联合集群. 当前HDFS背景 HDFS主要有两层: 1.Namespace (1)包含目录,文件和块. (2)它支持所有命名空间相关的文件系统操作,如创建,删除,修改和列出文件和目录. 2.Block Storage,分为两部分:  (1)块管理(在Namenode中执行)通过处理注册和周期性心脏跳动来提供Datanode集群成员资格.处理块报告并维护块的位置.支持块相关操作,如创建,删除,修改和获取块位置.管理复制块下的副本放置,

http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/Federation.html Background HDFS有两个主要的层: Namespace 由目录.文件和块组成 它支持所有的文件系统命名空间操作,比如,创建.删除.修改.查看文件或目录 Block Storage Service Block Management(在NameNode中执行) 管理DataNode集群中的成员 处理Block报告,并且维

转载自:http://blog.csdn.net/a822631129/article/details/51313145 本文主要介绍HDFS HA特性,以及如何使用QJM(Quorum Journal Manager)特性实现HDFS HA. 一.背景 HDFS集群中只有一个Namenode,这就会引入单点问题:即如果Namenode故障,那么这个集群将不可用,直到Namenode重启或者其他Namenode接入. 有两种方式会影响集群的整体可用性: 1.意外的突发事件,比如物理机器crash

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

HDFS Federation NameNode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系,这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说,内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈.在2.0发行版本系列中引入的Federation HDFS允许 系统通过添加NameNode实现扩展,其中每个NameNode管理文件系统命名空间的一部分.在Federation环境下,每个NameNode维护一个命名空间卷(NameSpace Volume),包括命名空间的元数据和在该命名空 间下的文件的所有的数据块

hdfs文件系统架构详解 官方hdfs分布式介绍 NameNode *Namenode负责文件系统的namespace以及客户端文件访问 *NameNode负责文件元数据操作,DataNode负责文件内容的处理,跟文件有关的额数据不会经过NameNode *NameNode负责安排数据存在那台机器上,负责控制和调配最近的副本给用户读取(调节hdfs的balance属性,执行balance命令) For the common case, when the replication factor is

HDFS Federation HDFS Federation 1 Background 2.多个namenode/namespace 2.1 关键好处 3 联合配置 3.1 配置 3.2 格式化namenode 3.3 更新老的release并且配置联合 3.4 增加新的namenode到已经存在的cluster 4 管理集群 4.1 启动和关闭集群 4.2 均衡器 4.3 停止运行 4.4 Cluster Web Console 1 Background HDFS主要有2层 ·       

1. HDFS中的一些概念1.1 数据块1.2 NameNode和DataNode1.2.1 管理者:Namenode1.2.1 工作者:Datanode1.3 Secondary Namenode1.4 HDFS的优缺点2. HDFS的架构2.1 HDFS架构之NameNode和DataNode2.2 Namenode和Secondary Namenode运行关系3. HDFS文件的读写流程3.1 HDFS文件的读取3.2 HDFS文件的写入 1. HDFS中的一些概念 HDFS(Hadoop

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.    

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

HA体系架构 相关知识介绍 HDFS master/slave架构,HDFS节点分为NameNode节点和DataNode节点. NameNode存有HDFS的元数据:主要由FSImage和EditLog组成. FSImage保存有文件的文件夹.分块ID.文件权限等,EditLog保存有对HDFS的操作记录. DataNode存放分块的数据,并採用CRC循环校验方式对本地的数据进行校验,DataNode周期性向NameNode汇报本机的信息. NameNode单点故障:HDFS仅仅有一个Name

在Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题.如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方.而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护. Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失效的问题. 这一实现中简单说就是配置了一对活动-备用namenode.当活动namenode失效的

(一) HDFS主要是用于做什么的? HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. (二) HDFS的优缺点比较 HDFS 的优点: 1.高容错性 1)数据自动

主从结构 主节点,只有一个: namenode 从节点,有很多个: datanodes 在版本1中,主节点只有一个,在 版本2中主节点有两个. namenode 负责(管理): 接收用户操作请求 维护文件系统的目录结构 管理文件与 block 之间的关系, block 与 datanode 之间关系 block 是 文件分成的 块, hdfs 中默认的 block 块的大小是64M ,实际的文件肯定会分很多块存储. datanode 负责(存储): 存储文件 文件被分成 block 存储在磁盘上

Master-slaver结构,namenode是中心服务器维护着文件系统树和整个树内的文件目录, 负责整个数据集群的管理.datanode分布在不同的机架上,在客户端和namenode的调度下 存储并检索数据块,并且定期向namenode发送所存储的块的列表.客户端通过datanode和namenode 的交互访问文件系统.联系namenode获取文件的元数据,真正的IO操作直接和datanode交互. 数据块在不同的datanode上备份以应对节点故障.默认每个数据块都保存三个副本,其中两个

简单介绍 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 HDFS概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 架构图 namenode存