环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 由于NameNode对于整个HDFS集群重要性,为避免NameNode单点故障,在集群里创建2个或以上NameNode(不要超过5个),保证高可用. 实现主备NameNode需要解决的问题:1.通过JournalNodes来保证Active NN与Standby NN之间的元数据同步 2.通过ZKFC来保证Active NN与Sta…

1.什么是大数据?什么是云计算?什么是hadoop? 大数据现在很火,到底什么是大数据,多大的数据才算大,一般而言对于TB级以上的数据我们成为大数据,对于这些数据它的价值在哪?大数据的价值就是我们大量的数据中分析出有价值的信息,来判断一些行为等等信息.而这些大数据存储在哪?如何进行分析?这就衍生了Hadoop. 云计算是什么?通俗的说云计算就是大规模的计算机集群(即多台服务器集群),我们通过软件将这些计算机整合起来,根据需求根据用户来提供服务.比如进行一些数据的计算分析.用来提高工作效率.(这是…

看了Hadoop的一个7天视频教程,里面给出了搭建的详细步骤,教程中是按2.4.1版本搭建的,我用的是2.7.3版本,好像没什么差别.下面是抄过来的,加了一点注释. hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA 注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库,所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操…

Hadoop 2.0 产生的背景Hadoop 1.0 中HDFS和MapReduce存在高可用和扩展方面的问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障,难以用于在线场景 NameNode压力过大,内存受限,影响系统扩展 MapReduce存在问题 JobTracker 单点故障 JobTracker 压力过大,影响系统扩展 难以支持除MapReduce以外的计算框架如 Spark.Strom等: Hadoop 2.x由 HDFS .MapReduce.YARN三部分组成 HDFS:NN F…

前面我们基本学习了HDFS的原理,hadoop环境的搭建,下面开始正式的实践,语言以java为主.这一节来看一下HDFS的java操作. 1 环境准备 上一篇说了windows下搭建hadoop环境,开始之前先启动hadoop.我本地的编译器是idea.搭建maven工程: pom.xml文件: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</a…

目录 搭建安装 三个核心组件 安装 配置环境变量 配置各上述三组件守护进程的相关属性 启停 监控和性能 Hadoop Rack Awareness yarn的NodeManagers监控 命令 hdfs的命令 appendToFile cat checksum chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal count cp df du find get getfacl getfattr head tail help usage truncate touc…

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com…

Hadoop生态和其他生态最大的不同之一就是“单一平台多种应用”的理念了. hadoop能解决是什么问题: 1.HDFS :海量数据存储 MapReduce: 海量数据分析   YARN :资源管理调度 理解: 1.资源管理调度(YARN)通过海量数据分析(MapReduce)进行对海量数据(HDFS)进行分析运算.  其中MapReduce是通过开发人员进行开发利用. 2.Hadoop在2.0将资源管理从MapReduce中独立出来变成通用框架后,就从1.0的三层结构演变为了现在的四层架构:…

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.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. 前提和设计目标 硬件错误 硬件错误是常态而不是异常.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…

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件, 包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 N…