微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.…
转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.…
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…
一.背景 Hadoop设计之初借鉴GFS/MapReduce的思想:移动计算的成本远小于移动数据的成本.所以调度通常会尽可能将计算移动到拥有数据的节点上,在作业执行过程中,从HDFS角度看,计算和数据通常是同一个DataNode节点,即存在大量的本地读写. 但是HDFS最初实现时,并没有区分本地读和远程读,二者的实现方式完全一样,都是先由DataNode读取数据,然后通过DFSClient与DataNode之间的Socket管道进行数据交互.这样的实现方式很显然由于经过DataNode中转对数据…
HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da…
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…
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.…
前言 本文主要通过对hadoop2.2.0集群配置的过程加以梳理,所有的步骤都是通过自己实际测试.文档的结构也是根据自己的实际情况而定,同时也会加入自己在实际过程遇到的问题.搭建环境过程不重要,重要点在于搭建过程中遇到的问题,解决问题的过程. 可能自己遇到的问题在一些由经验的老者手上都不是问题,但是这些问题着实让自己耽误了很长时间,最后问题解决也是费了太大心血.也通过这篇文档,表现出来,算是总结,为后者提供意见. Hadoop2.2.0体系结构 要想理解本节内容,首先需要了解hadoop1的体系…
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop,也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群.接下来这篇我详细的分享一下HDFS. HDFS前言: 设计思想:(分而治之)将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析. 在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务. 分布式文件系统: 问题引发:海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解决方案:对数据分区存储与若干台物…
本文主要详述了HDFS的组成结构,客户端上传下载的过程,以及HDFS的高可用和联邦HDFS等内容.若有不当之处还请留言指出. 当数据集大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区,并存储到若干台独立的计算机上.Hdfs是Hadoop中的大规模分布式文件存储系统. HDFS的特点 HDFS文件系统可存储超大文件 1)HDFS是一种文件系统,自身也有块(block)的概念,其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多,hadoop1.0上默认是 64MB,2.0默认是128MB.与其他…