一:概述 1.单个namenode的局限性 namespace的限制 单个namenode所能存储的对象受到JVM中的heap size的限制 namenode的扩张性 不可以水平扩张 隔离性 单个namenode难以提供隔离性,各自管理自己的数据,只是共享一个存储领域. 截图: 2.好处(可以与HA兼容) 各自管理各自的数据 共享数据空间 二:配置hdfs-site.xml 1.配置 配置三台namenode,但是这里只有第一台的配置,将下面的配置再拷贝两份,修改成对应的namenode的机器…

一:概述 1.单个namenode的局限性 namespace的限制 单个namenode所能存储的对象受到JVM中的heap size的限制 namenode的扩张性 不可以水平扩张 隔离性 单个namenode难以提供隔离性 2.好处 各自管理各自的数据 共享数据空间 二:配置hdfs-site.xml 1.配置 配置三台namenode. 2.分发 3.格式化namenodes 需要格式化三台namenode. 需要有相同的集群名. 三:观察效果 1.测试一 2.在第一台虚拟机上新建目录…

Hadoop有很多的上场时间,与系统上线.手头的事情略少.So,抓紧时间去通过一遍Hadoop2在下面Hadoop联盟(Federation).Hadoop2可用性(HA)及Yarn的全然分布式配置.现记录在博客中.互相交流学习.话不多说,直入正文. 本文採用倒叙手法.先将终于结果呈现出来.例如以下: 结果展现一,通过jps查看集群守护进程 结果展现二.通过web端,查看集群执行情况 结果展现三,执行Hadoop2自带的wordcount程序.通过web查看.例如以下图, 能够看出Applica…

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…

1. HDFS 2.0 基本概念 相比于 Hadoop 1.0,Hadoop 2.0 中的 HDFS 增加了两个重大特性,HA 和 Federaion.HA 即为 High Availability,用于解决 NameNode 单点故障问题,该特性通过热备的方式为主 NameNode 提供一个备用者,一旦主 NameNode 出现故障,可以迅速切换至备 NameNode, 从而实现不间断对外提供服务.Federation 即为“联邦”,该特性允许一个 HDFS 集群中存在 多个 NameNode…

一.HDFS的由来: 本地系统:一个节点作为系统,以前数据是存放在本地文件系统上的,但本地文件系统存在两个问题:1.本地节点存储容量不够大:2.本地节点会坏,数据不够安全.这时,人们开始利用闲置的计算机组成了分布式系统,分布式系统是用计算机网络将多个节点联系起来组成一个逻辑上统一的系统. 分布式系统的三大特点: 1.物理分布性,可靠性好: 2.逻辑整体性:对内可以是零散的,但对外必须是一个整体: 3.节点自治性:可靠性高. 现在数据是存放在分布式文件系统上的,分布式文件系统的好处:1.理论上存储…

一.HDFS简介 HDFS为了做到可靠性(reliability)创建了多分数据块(data blocks)的复制(replicas),并将它们放置在服务器群的计算节点中(computer nodes),MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了. 1.1 HDFS数据存储单元(block) 文件被切分成固定大小的数据块 默认数据块大小为64M(Hadoop 2.x默认为128M),可配置 若文件大小不足64M,则单纯存为一个block 文件存储方式 按大小被切分成若干个block…

Filesystems that manage the storage across a network of machines are called distributed filesystems. Since they are network based, all the complications of network programming kick in, thus making distributed filesystems more complex than regular dis…

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…

HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件存储系统,几乎是离线存储领域的标准解决方案(有能力自研的大厂列外),业内应用非常广泛.近段抽时间,看一下 HDFS 的架构设计,虽然研究生也学习过相关内容,但是现在基本忘得差不多了,今天抽空对这块做了一个简单的总结,也算是再温习了一下这块的内容,这样后续再看 HDFS 方面的文章时,不至于处于懵逼状态. HDFS 1.0 架构 HDFS 采用的是 Master/Slave 架构,一个 HDFS 集群包含一个单…

Hadoop介绍——HA与联邦 0.1682019.06.04 13:30:55字数 820阅读 138 Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用.扩展性等方面存在问题: –HDFS存在的问题 •NameNode单点故障,难以应用于在线场景    HA •NameNode压力过大,且内存受限,影扩展性   F –MapReduce存在的问题响系统 •JobTracker访问压力大,影响系统扩展性 •难以支持除MapReduce之外的计算框架,比如Spark.Storm等.  …

Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:…

源码已放出 https://github.com/dubing/MaoyaRabbit 本章分3部分 一.安装部署初探 二.进阶 三.api相关 安装 部署 初探 先上图 一. 安装部署 下载 rabbitMQ :http://www.rabbitmq.com/download.html 安装rabbitmq需要erlang,下载erlang:http://www.erlang.org/download.html 按照官网按照步骤,例如windows http://www.rabbitmq.co…

Hadoop2.2.0 GA release 通用版本,Hadoop2.2.0就是一个通用版本 Hadoop2.2.0是从Hadoop1.1.0升级过来的,增加了以下特性: 1.增加了YARN: 2.HDFS增加了HA: 3.HDFS增加了Federation: 4.HDFS增加了快照 : 5.HDFS的读写使用了NFSv3: 6.Hadoop可以支持运行在Windows: 7.和Hadoop1的MR二进制兼容性 : 8.增加了一些和生态系统中其他产品的测试类. YARN是“Yet Anothe…

1,hadoop 2.0 产生背景2,hadoop 2.0 基本构成3,HDFS 2.04 YARN5 MapReduce On YARN6 Hadoop 2.0初体验7 总结 1,hadoop 2.0产生背景:两个概念:hadoop生态系统:由hadoop,hbase,hive,pig,sqoop,flume,mahout,zookeeper等构成.hadoop:hadoop只是hadoop生态系统的一个组成部分,由分布式文件系统hdfs和分布式计算框架MapReduce组成.hadoop2.…

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…

HDFS2.0概述 一背景,Hadoop1.0中HDFS和MapReduce在高可用,扩展性等方面存在问题    HDFS存在问题,1,NameNode单点故障,难以应用于在线场景.2,NameNode压力过大,且内存受限,影响系统扩展.    MapReduce存在的问题,1,JobTracker访问压力大,影响系统扩展性,2,难以支持除MapReduce之外的计算框架,比如Spark,Storm等 二 Hadoop1.X与Hadoop2.X区别        解决HDFS1.0种单点故障和内…

1.为什么使用信道(channel)而不使用TCP连接发送AMQP命令? 对操作系统来说频繁的建立和销毁TCP连接开销非常昂贵,而操作系统每秒建立的连接是有上限的,性能瓶颈不可避免,而只建立一条TCP连接无疑是一个很好的方案,在这条连接当中建立多条信道与RabbitMQ进行私密通信,相当于光纤电缆一样,一条电缆有多条光束,信道是没有限制的 2.队列 1)AMQP的命令basic.consume与basic.get 如果需要消息一到达队列就自动接收的话,应该使用basic.consume basi…

简介 众所周知,HDFS是大数据存储系统,并在业界得到了广泛的使用.但是无论大集群还是小集群其扩展性都受NameNode的限制,虽然HDFS可以通过Federation进行扩展,但是依然深受小文件和4亿个文件的困扰. 于是分布式key-value存储系统Ozone诞生了,Ozone能够轻松管理小文件和大文件. 其他能处理小文件的存储方案有Hbase, ceph等, 本人目前所了解的是ceph性能更好, ozone由于未在上产环境中实践过, 性能对比尚不可知. Ozone是专门为Hadoop设计的…

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…

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,…

转自:http://www.2cto.com/os/201605/510489.html hadoop1的核心组成是两部分,即HDFS和MapReduce.在hadoop2中变为HDFS和Yarn.新的HDFS中的NameNode不再是只有一个了,可以有多个(目前只支持2个).每一个都有相同的职能. 两个NameNode 当集群运行时,只有active状态的NameNode是正常工作的,standby状态的NameNode是处于待命状态的,时刻同步active状态NameNode的数据.一旦ac…

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…

其他的配置跟HDFS-HA部署方式完全一样.但JournalNOde的配置不一样>hadoop-cluster1中的nn1和nn2和hadoop-cluster2中的nn3和nn4可以公用同样的journalnode但dfs.namenode.shared.edits.dir配置不能相同.hadoop-cluster1中的nn1和nn2配置如下: hdfs ha federation启动/关闭流程在nn1,nn2两个节点上如下操作step1:在各个journalnode上,启动journalno…

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…

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…

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 ·       …

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.…

HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个HDFS集群中只有一个名字空间,并且只有单独的一个NameNode管理所有DataNode的问题. 一.HA机制(High Availability) 1.HA集群 HDFS 的高可用性(HA, High Availability)是为了解决集群不可用的问题引入的,集群不可用主要是宕机. NameNode 软硬件升级等导致的. HA 机制通过提供选择运行在同一集群中的一个热备用的"主/备"两个冗余 Name…