link:http://jiajun.iteye.com/blog/809125 一.dits和fsimage 首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个

一.dits和fsimage      首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状 态,创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化 那么问题来了,只有在名称节点(

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

  1.先使用groupadd hadoop 建立hadoop用户组 2.新建用户,useradd -d /usr/hadoop -g hadoop -m hadoop (新建用户hadoop指定用户主目录/usr/hadoop 及所属组hadoop) 3.passwd hadoop 设置hadoop密码(这里设置密码为hadoop) 4.安装好jdk1.8版本 ,安装教材地址http://www.cnblogs.com/shihaiming/p/5809553.html(安装在/usr/loc

一.课程目标 ->大数据是什么?大数据能做什么? ->什么是Hadoop?Hadoop的设计思想? ->Hadoop如何解决大数据的问题?(什么是hdfs与yarn.MapReduce) ->如何快速部署Hadoop环境(伪分布) 二.大数据的应用及发展 ->本质上的大数据技术: ->学习一系列的软件工具(hadoop.spark)处理数据? ->怎么处理? ->大数据工程师与数据分析师区别? ->数据分析师偏业务型:小数据量,样本分析 ->第二

HDFS的概念 HDFS首先是文件系统(FileSystem,FS),尽管这个FS是基于OS原生的文件系统之上:而且这个文件系统是一个抽象概念,HDFS作为一个整体出现,对外(client)隐藏了其内部分分布式文件存储的细节. HDFS的核心概念有三个,完美实现了对于内部复杂性的封装: 首先是数据块:原生的文件系统有数据块的概念,不同的操作系统不一样,大概几千K:硬件上面数据存储也是有数据块,512K.HDFS的数据块则是64M到128M.HDFS之所以这么就是为了减少选址时间(文件小,索引多,

在使用一个工具之前,应该先对它的机制.组成等有深入的了解,以后才会更好的使用它.下面来介绍一下什么是HDFS,以及他的构架是什么样的. 1.什么是HDFS? Hadoop主要是用于进行大数据处理,那么如何有效的存储大规模的数据呢?显然,集中式的物理服务器保存数据是不现实的,其容量.数据传输速度等都会成为瓶颈.那么要实现海量数据的存储,势必要使用十几台.几百台甚至是更多的分布式服务节点.那么,为了统一管理这些节点上存储的数据,必须要使用一种特殊的文件系统——分布式文件系统.HDFS(Hadoop

Hadoop元数据备份与恢复方案 标签(空格分隔): Hadoop Namenode 备份策略: 周期性备份namenode.standby namenode的dfs.namenode.name.dir 因为主从切换可能导致edits log分散在两台机器上,需要两台机器共同提供完整的edits log 恢复步骤: 1,删除journalnode数据文件,启动服务(所有jn均执行) 2,登陆namenode 3,下载最新的备份文件 4,解压,移至dfs.namenode.name.dir 5,执

1.简单hdfs集群中存在的问题 不能存在两个NameNode 单节点问题   单节点故障转移 2.解决单节点问题 找额外一个NameNode备份原有的数据 会出现脑裂 脑裂:一个集群中多个管理者数据不一致 这种情况称之为脑裂 3.如何解决启动多个NameNode时保证同一时刻只有一个NameNode工作 避免脑裂发生 QJM 使用Zookeeper完成高可用 4.面试问题 在HA集群中 如果zk与NameNode(active) 出现网络延迟这种情况时,zk会自动切换NameNode(stan

一.环境 4.用户 hadoop 5.目录规划 /home/hadoop/app    #程序目录 /home/hadoop/data  #数据目录     #打开文件的最大数 vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf soft soft nproc 102400root soft nproc unlimitedsoft soft nofile 102400soft hard nofile 102400   二.系统环境配置  #root操作 (所有主机)

一.hdfs的高可用 1.先说下自己的理解, 正常的hdfs有namenode,datanode,secondnamenode,但是second name node 不是真正意义上的namenode备份,只能说当namenode挂掉,可以从second name node补回一些数据,减少损失 2.那hdfs高可用的怎么实现的呢, 通过journalnode +  zkfc 这个角色 进行实时的数据同步, 和故障切换 二.ext4和xfs的区别 xfs支持8eb -1 的容量 ext4只支持1e

昨天和舍友聊天时无意中提起Secondary NameNode,他说这是备用NameNode.我当时就有点疑惑..之后查阅了相关资料和博客,算是基本理解了什么是Secondary NameNode. 1. HDFS为什么要加入Secondary NameNode? 翻看<Hadoop权威指南>,书上明确写道NameNode存在单点损坏问题,Hadoop为了提高NameNode的容错,提供了以下两种机制: 备份组成文件系统元数据的文件 运行一个辅助NameNode 这里提到的辅助NameNode

一.dits和fsimage      首先要提到两个文件edits和fsimage,下面来说说他们是做什么的. 集群中的名称节点(NameNode)会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中. 当名称节点(NameNode)启动时,会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态,并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage,也就是合并到fsimage中去.合并后更新fsimage的HDFS状态,创建一个新的edits文件来记录文件系统的变化 那么问题来了,只有在名称节点(N

1.Secondary NameNode目录结构 Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照. 在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/current这个目录中查看SecondaryNameNode目录结构. edits_0000000000000000001- fsimage_0000000000000000002 fsimage_0000000000000000

前言 最近刚接触Hadoop, 一直没有弄明白NameNode和Secondary NameNode的区别和关系.很多人都认为,Secondary NameNode是NameNode的备份,是为了防止NameNode的单点失败的,直到读了这篇文章Secondary Namenode - What it really do? (需FQ)才发现并不是这样.文章写的很通俗易懂,现将其翻译如下: Secondary NameNode:它究竟有什么作用? 在Hadoop中,有一些命名不好的模块,Secon

https://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSCommands.html#dfsadmin -metasave filename     Save Namenode's primary data structures to filename in the directory specified by hadoop.log.dir property. filename is overwritten

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

为了达到以下负责均衡,需要调整以下 改变负载 三台机器,改变负载 host2(NameNode.DataNode.TaskTracker) host6(SecondaryNameNode.DataNode.TaskTracker) host8(JobTracker .DataNode.TaskTracker) 指定SecondaryNameNode为host6: vi conf/masters指定host6 scp conf/masters host6:/home/hadoop/hadoop-1

方法一.使用namespaceID 1.在namenode节点上,将dfs.name.dir指定的目录中(这里是name目录)的内容情况,以此来模拟故障发生. [hadoop@node1 name]$ ls current image in_use.lock [hadoop@node1 name]$ rm -rf * 2.将集群关闭后,再重启我们看到namenode守护进程消失. [hadoop@node1 name]$ stop-all.sh stopping jobtracker 192.1

我们知道hadoop1.x之前的namenode存在两个主要的问题:1.namenode内存瓶颈的问题,2.namenode的单点故障的问题.针对这两个问题,hadoop2.x都对它进行改进和解决.其中,问题1中对namenode内存瓶颈的问题采用扩展namenode的方式来解决.对于问题2中的namenode的单点故障问题hadoop2.x采用的是HA的解决方案.apache hadoop 官方网站上提供了两种解决HDFS High Availability Using the Quorum