1. namenode介绍 namenode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件fsimage和编辑日志文件edits.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. namenode主要负责三个功能,分别是 管理元数据 维护目录树 响应客户请求 2. namenode关键文件夹 位于/opt/software/hado…

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本篇主要对hadoop命令和hdfs命令进行阐述,yarn命令会在之后的文章中体现 hadoop fs命令可以用于其他文件系统,不止是hdfs文件系统内,也就是说该命令的使用范围更广可以用于HDFS.Local FS等不同的文件系统.而hdfs dfs命令只用于HDFS文件系统: 一.hadoop命令 使用语法:hadoop [--config confdir] COMMAND #其中config用来覆盖默认的配置 ##command #子命令 fs run a generic filesyst…

本文主要从两个方面对hdfs进行阐述,第一就是hdfs的整个架构以及组成,第二就是hdfs文件的读写流程. 一.HDFS概述 标题中提到hdfs(Hadoop Distribute File System)是分布式文件系统 分布式文件系统 distributed file system 是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接链接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式 分布式文件系统的特点:1.分布式文件系统…

Namenode 1.namenode是一个中心服务器,单一节点(简化系统的设计和实现),负责管理文件系统的命名空间(namespace)以及客户端对文件的访问. 2.文件操作:namenode负责对元数据的操作,datanode负责处理文件内容的读取请求,跟文件内容相关的数据流读取操作不会经过namenode,只会询问它跟哪个datanode联系,否则namenode会成为系统的瓶颈. 3.副本存放在哪些datanode上由namenode来控制,根据全局情况做成块放置决定,client读取文…

flume采集中HDFS参数解析 就是个备忘录,方便以后直接查阅,不用再网上找了!!!! 配置解析 Flume中的HDFS Sink应该是非常常用的,其中的配置参数也比较多,在这里记录备忘一下. channel type :hdfs path 写入hdfs的路径,需要包含文件系统标识,比如:hdfs://namenode/flume/webdata/ 可以使用flume提供的日期及%{host}表达式. filePrefix 默认值:FlumeData 写入hdfs的文件名前缀,可以使用flum…

1 引言: 项目最近要引入大数据技术,使用其处理加工日上网话单数据,需要kettle把源系统的文本数据load到hadoop环境中 2 准备工作: 1 首先 要了解支持hadoop的Kettle版本情况,由于kettle资料网上较少,所以最好去官网找,官网的url: http://wiki.pentaho.com/display/BAD/Configuring+Pentaho+for+your+Hadoop+Distro+and+Version 打开这个url 到页面最下面的底端,如下图: ar…

一. 前提和设计目标 1. 硬件错误是常态,因此需要冗余,这是深入到HDFS骨头里面去了 HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据.我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的.因此错误检测和快速.自动的恢复是HDFS最核心的架构目标 2. 流式数据访问 即:数据批量读取而非随机读写(OLTP),Hadoop擅长的是数据分析而不是事物处理 3. 大规模数据集 HDFS上的一个典型文件大小一般都…

HDFS简介: 当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区 (partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统 (Distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,它可以运行于廉价的商用服务器上.总的来说,可以将 HDFS的主要特点概括为以下几点: (1 )处理…

HDFS是Hadoop Distribute File System的简称,也是Hadoop的一个分布四文件系统 一.HDFS的主要设计理念 1.存储超大文件 这里的 “超大文件” 是指几百MB .GB甚至 TB级别的文件. 2.最高效的访问模式是一次写入.多次读取(流式数据访问)  HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象,在数据集生成后,长时间在此数据集上进行各种分析.每次分析都将设计该数据的大部分数据甚至全部数据,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要. 3.运…