目的: 节点内各存储磁盘均衡 相关参数: dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy=org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy 与如下任一结合即可 dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold 10737418240…

主要分为三个步骤:1.安装vmware虚拟机运行软件  2.在vmware虚拟机中安装linux操作系统   3.配置hadoop伪分布式环境 Hadoop环境部署-JDK部分------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 先修改权限 chown -R beifeng:beifeng /opt/ 2. 解压JDK到指定的…

转自:http://blog.csdn.net/huyuxiang999/article/details/17691405 一.实验环境 : 1.硬件:3台DELL服务器,CPU:2.27GHz*16,内存:16GB,一台为master,另外2台为slave. 2.系统:均为CentOS6.3 3.Hadoop版本:CDH4.5,选用的mapreduce版本不是yarn,而是mapreduce1,整个集群在cloudera manager的监控下,配置时也是通过manager来配置(通过更改配置…

一.概念 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 二.主要模块Hadoop Common:支持其他Hadoop模块的常用实用程序.Hadoop分布式文件系统(HDFS™):一种分布式文件系统,可提供对应用程序数据的高吞吐量访问.Hadoop YARN:作业调度和集群资源管理的框架.Hadoop MapReduce:基于YARN的系统,用于并行处理大型数据集.Hadoop Ozone: Hadoop的对象存储. Hadoop的框架最核心的设…

HDFS分布式文件系统 文件系统的基本概述 文件系统定义:文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易. 文件名:在文件系统中,文件名是用于定位存储位置. 元数据(Metadata):保存文件属性的数据,如文件名,文件长度,文件所属用户组,文件存储位置等. 数据块(Block):存储文件的最小单元.对存储介质划分了固定的区域,使用时按这些区域分配使用. HDFS的概述 HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论…

概述 场景 服务解耦 削峰填谷 异步化缓冲:最终一致性/柔性事务 MQ应用思考点 生产端可靠性投递 消费端幂等:消息只能消费一次 高可用.低延迟.可靠性 消息堆积能力 可扩展性 业界主流MQ ActiveMQ:适合传统需求,并发性差 RabbitMQ:扩展性差 RocketMQ:扩展性强 Kafka:扩展性强,并发性强,可靠性差 技术选型 性能.优缺点.业务场景 集群架构模式,分布式.可扩展.高可用.可维护性 综合成本,集群规模,人员成本 未来的方向.规划.思考 ActiveMQ 介绍 JMS(…

在hadoop2.0在,datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制: 首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略相应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy&…

在hadoop2.0中,datanode数据副本存放磁盘选择策略有两种方式: 第一种是沿用hadoop1.0的磁盘目录轮询方式,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java 第二种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略对应的配置项是: <property> <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.polic…

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

http://wiki.apache.org/hadoop/FAQ#On_an_individual_data_node.2C_how_do_you_balance_the_blocks_on_the_disk.3F 关于这个问题,Hadoop暂时未提供自动解决的方案,已经提上日程,jira上有记录. hadoop wiki上提到了手动处理的解决方案.如上链接如示. 问题描述,一个datanode节点的datanode.dir会配置多个磁盘或目录,而如果因某些原因,如坏盘更换或磁盘选择策略的问题…

在client向DataNode写入block之前,会与NameNode有一次通信,由NameNode来选择指定数目的DataNode来存放副本.具体的副本选择策略在BlockPlacementPolicy接口中,其子类实现是BlockPlacementPolicyDefault.该类中会有多个chooseTarget()方法重载,但最终调用了下面的方法: /** * This is not part of the public API but is used by the unit tests…

上篇说了block在DataNode配置有多个${dfs.data.dir}时的存储策略,本文主要介绍TaskTracker在配置有多个${mapred.local.dir}时的选择策略. mapred-site.xml <property> <name>mapred.local.dir</name> <value>/mnt/localdir1/local,/mnt/localdir2/local,/mnt/localdir3/local</value…

最近工作需要,看了HDFS读写数据块这部分.不过可能跟网上大部分帖子不一样,本文主要写了${dfs.data.dir}的选择策略,也就是block在DataNode上的放置策略.我主要是从我们工作需要的角度来读这部分代码的. hdfs-site.xml <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/mnt/datadir1/data,/mnt/datadir2/data,/mnt/datadir3/data<…

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就…

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主…

先把上节未完毕的部分补全,再剖析一下HDFS读写文件的内部原理 列举文件 FileSystem(org.apache.hadoop.fs.FileSystem)的listStatus()方法能够列出一个文件夹下的内容. public FileStatus[] listStatus(Path f) throws FileNotFoundException, IOException; public FileStatus[] listStatus(Path[] files) throws FileNo…

副本放置策略 的副本放置策略的基本思想是: 第一block在复制和client哪里node于(假设client它不是群集的范围内,则这第一个node是随机选取的.当然系统会尝试不选择哪些太满或者太忙的node). 第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的node中(随机选择). 第三个副本和第二个在同一个机架,随机放在不同的node中. 假设还有很多其它的副本就随机放在集群的node里. Hadoop的副本放置策略在可靠性(block在不同的机架)和带宽(一个管道仅仅须要穿越一个网络节点)中做…

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive…

一.RDD概念与特性 1. RDD的概念 RDD(Resilient Distributed Dataset),是指弹性分布式数据集.数据集:Spark中的编程是基于RDD的,将原始数据加载到内存变成RDD,RDD再经过若干次转化,仍为RDD.分布式:读数据一般都是从分布式系统中去读,如hdfs.kafka等,所以原始文件存在磁盘是分布式的,spark加载完数据的RDD也是分布式的,换句话说RDD是抽象的概念,实际数据仍在分布式文件系统中:因为有了RDD,在开发代码过程会非常方便,只需要将原始数…

可以一句话描述 HDFS:把客户端的大文件存放在很多节点的数据块中. HDFS设计原则: 1,文件以块(block)方式存储: 2,通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量: 3,每个区块至少分到三台DataNode上: 4,单一NameNode来协调存储元数据: 5,客户端对文件没有缓存机制(No data caching): NameNode:HDFS命名服务器 是整个文件系统的管理节点.它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表.接收用户的操作请求: 文件包括…

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个…

数据库管理系统将数据存储在磁盘.磁带以及其他的裸设备上,虽然这些设备的访问速度相比内存慢很多,但其非易失性和大容量的特点使他们成为数据存储的不二之选. 本文主要讨论大型数据库产品的磁盘存储内部结构,这对于深入理解数据库各种数据结构具有至关重要的作用. 数据库磁盘存储的体系结构 以上两图分别展示了存储器分级结构以及磁盘内部物理结构,不是本文重点,不赘述.需要强调的是:一次完整的输入输出(IO)操作的时间=磁盘轴旋转时间(旋转延迟)+磁盘臂移动时间(寻道时间)+数据传输时间.三者所需时间的平均经验值…

NameNode与DataNode的工作原理剖析 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. 一.HDFS写数据流程 >.客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在. >.NameNode返回是否可以上传. >.客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上. >.NameNode返回3个DataNode节点,分别为DataNode1.Dat…

如何配置二级缓存: 第一步:导入EHcache依赖 1)Maven项目: <!--此处使用hibernate4--> <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <artifactId>hibernate-ehcache</artifactId> <version>4.3.10.Final</version> </dependency> 2)普通项目:…

HDFS的副本存放策略   HDFS作为Hadoop中的一个分布式文件系统,而且是专门为它的MapReduce设计,所以HDFS除了必须满足自己作为分布式文件系统的高可靠性外,还必须为MapReduce提供高效的读写性能,那么HDFS是如何做到这些的呢?首先,HDFS将每一个文件的数据进行分块存储,同时每一个数据块又保存有多个副本,这些数据块副本分布在不同的机器节点上,这种数据分块存储+副本的策略是HDFS保证可靠性和性能的关键,这是因为:一.文件分块存储之后按照数据块来读,提高了文件随机读的效…

HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性.可用性和网络带宽的利用率.目前实现的副本存放策略只是在这个方向上的第一步.实现这个策略的短期目标是验证它在生产环境下的有效性,观察它的行为,为实现更先进的策略打下测试和研究的基础. 大型HDFS集群系统往往运行在跨越多个机架的数据中心,不同机架上的两台机器之间的通信需要经过交换机.在大多数情况下,同一个机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大. 通过一个机架感知的过程,NameNode可以确定每个Dat…

不多说,直接上干货! hadoop-2.6.0动态添加新节点 https://blog.csdn.net/baidu_25820069/article/details/52225216 Hadoop集群动态增加新节点 一.在新增节点配置运行环境 1.安装和其他节点相同的java环境,jdk版本要相同. 2.修改/etc/hosts配置文件,添加ip与hostname的对应关系并分发到集群各个节点. 3.关闭防火墙.相关软件工具的安装等. 4.配置ssh免密码登录,使新增节点和集群其他节点能实现免…

一.Hadoop 框架计算特性 1.数据量大不是问题,数据倾斜是个问题 2.jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次 汇总,产生十几个 jobs,耗时很长.原因是 map reduce 作业初始化的时间是比较长的 3.sum,count,max,min 等 UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop 在 map 端的汇总合并优化,使 数据倾斜不成问题 4.count(distinct userid),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多 count(di…

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块替换和拷贝`…