HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个运行在商用机器上面的分布式文件系统,其设计思想来自于google著名的Google File System论文. HDFS的设计目标:为何产生HDFS? 由于数据量的急剧增大,原有的单机多磁盘因为速度,存储量等原因,已经远远无法满足要求,HDFS应运而生. HDFS解决的痛点: 高容错性:HDFS设计运行在成百上千的机器上,任何一台机器都有可能随时发生损坏,这要求HDFS能够随时应对机器故障. 流式数据访问:HDFS适…

01.HDFS简介 大纲: hadoop2 介绍 HDFS概述 HDFS读写流程 hadoop2介绍 框架的核心设计是HDFS(存储),mapReduce(分布式计算),YARN(资源管理),为海量的数据提供了存储和计算. Hadoop 1.0(MapReduce,HDFS) Hadoop2 主要改进 YARN NameNode HA HDFS federation Hadoop RPC 序列化扩展性 HDFS概述 定义 HDFS是一个分布式文件系统,具有高容错的特点.它可以部署在廉价的通用硬件…

http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html [一]HDFS简介HDFS的基本概念1.1.数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块.和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的.不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间.----------…

Hadoop2 和 Hadoop1 区别 Namenode NameNode其实是Hadoop的一个目录服务,它包含着整个集群存储的文件的元数据. 早期发行的Hadoop1版本将所有HDFS目录和文件的元数据存储到一个NameNode单点.整个集群的数据状态取决于这个单点的成败.随后的版本添加了一个secondary NameNode节点,作为冷备份的从NameNode节点.Secondary NameNode节点周期性地将写日志(edit log)和NameNode的映象文件(image fi…

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来…

Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: (1)HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别是:HDFS Federation与HA: (2)MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another Resourc…

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些…

在<基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计>中,我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计,以及为什么做这样的设计.在本节中,我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题,对Flume的功能改进和对系统做的优化. 1 Flume的问题总结 在Flume的使用过程中,遇到的主要问题如下: a. Channel“水土不服”:使用固定大小的MemoryChannel在日志高峰时常报队列大小不够的异常:使用FileChannel又导致IO繁忙的问题: b. HdfsSink的性能问…

一.NameNode和DataNode (1)NameNode NameNode的作用是管理文件目录结构,是管理数据节点的.NameNode维护两套数据:一套是文件目录与数据块之间的关系,另一套是数据块与节点间的关系.前一套是静态的,是存放在磁盘上的,通过fsimage和edits文件来维护:后一套数据时动态的,不持久化到磁盘,每当集群启动的时候,会自动建立这些信息. (2)DataNode 毫无疑问,DataNode是HDFS中真正存储数据的.这里要提到一点,就是Block(数据块).假设文件…

1.HDFS设计前提与目标 (1)硬件错误是常态而不是异常.  错误检测并快速自动恢复是HDFS最核心设计目标 (2)流式数据访问.运行在HDFS上的应用主要是以流式数据读取为主,做批量处理而不是用户交互处理,所以HDFS更关注数据访问的高吞吐量. (3)大规模数据集.HDFS支持大文件存储,并能提供整体上高的数据传输宽带,能在一个集群里扩展到数百个节点. (4)简单一致性模型.HDFS的应用程序需要对文件实行一次性写.多次读的访问模式.文件一经创建.写入和关闭之后就不需要再更改了. (5)移动…

  Hadoop HDFS分布式文件系统设计要点与架构     Hadoop简介:一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些…

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口…

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来…

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First…

 要想深入学习HDFS就要先了解其设计思想和架构,这样才能继续深入使用HDFS或者深入研究源代码.懂得了"所以然"才能在实际使用中灵活运用.快速解决遇到的问题.下面这篇博文我们就先从一般的分布式谈起,在宏观上逐步去探究HDFS的设计思想和架构实现. 一.先谈分布式 分布式是近几年非常火的技术概念,无论是云计算.大数据还是高并发的互联网架构话题都会频频出现这个词语,特别是这个大谈"大规模"的时代,分布式貌似成了高大上技术的代名词.引的许多刚入行的技术人员趋之若鹜,其实…

HDFS存储系统 一.基本概念 1.NameNode HDFS采用Master/Slave架构.namenode就是HDFS的Master架构.主要负责HDFS文件系统的管理工作,具体包括:名称空间(namespace)管理(如打开.关闭.重命名文件和目录.映射关系).文件block管理.NameNode提供的是始终被动接收服务的server.一个文件被分成一个或多个Bolck,这些Block存储在DataNode集合里,NameNode就负责管理文件Block的所有元数据信息. Seconda…

目的 本文档是使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为Hadoop集群或独立通用分布式文件系统的一部分的用户的起点.虽然HDFS旨在在许多环境中"正常工作",但HDFS的工作知识有助于在特定集群上进行配置改进和诊断. 概述 HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储.HDFS集群主要由一个NameNode来管理文件系统元数据和存储实际数据的DataNodes.HDFS架构指南详细介绍了HDFS.本用户指南主要处理用户和管理员与HDFS集群的交互.HDFS架构图描述了Nam…

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…

阅读目录(Content) 一.HDFS概述 1.1.HDFS概述 1.2.HDFS的概念和特性 1.3.HDFS的局限性 1.4.HDFS保证可靠性的措施 二.HDFS基本概念 2.1.HDFS主从结构体系 2.2.数据块(DataBlock) 2.3.名字节点(主节点:NameNode) 2.4.数据节点(从节点:DataNode) 2.5.SecondaryNameNode 2.6.总结NameNode和DataNode 四.单点故障(单点失效)问题 4.1.单点故障问题 4.2.解决方案…

原文:http://my.oschina.net/wstone/blog/365010#OSC_h3_13 (WJW)高可用,完全分布式Hadoop集群HDFS和MapReduce安装配置指南 [X] 安装环境: [X] 编译hadoop [1] 拷贝hadoop-2.2.0-src.tar.gz到hadoop84的/opt目录下,然后执行: [2] YUM安装依赖库: [3] 下载并安装配置:protobuf [4] 下载并配置:findbugs [5] 构建二进制版Hadoop [X] 安装…

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键…

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…

目录 引言 HDFS 数据块的设计 数据块应该设置成多大? 抽象成数据块有哪些好处? 操作块信息的命令 HDFS 中节点的设计 有几种节点类型? 用户如何访问 HDFS? 如何对 namenode 容错? 如何更快的访问 datanode 中访问频繁的块? 如何扩展 namenode 以存储更多的文件? HDFS 中的高可用性设计 如何处理 namenode 单点失效问题? namenode 间如何共享编辑日志? namenode 如何能快速故障切换? 如何规避非平稳故障转移? 小结 参考文档…

目录 1.HDFS是什么? 2.HDFS设计基础与目标 3.HDFS体系结构 3.1 NameNode(NN)3.2 DataNode(DN)3.3 SecondaryNameNode(SNN)3.4 块(Block)的概念3.5 文件安全 3.读取数据流程 4.HDFS的可靠性 4.1 冗余副本策略4.2 机架策略4.3 心跳策略4.4 安全模式4.5 校验和4.6 回收站4.7 元数据保护4.8 快照机制 5.HDFS基础架构以及工作原理 6.HDFS读操作 7.HDFS写操作 8.HDFS…

一. HDFS介绍: Hadoop2介绍 HDFS概述 HDFS读写流程   1.  Hadoop2介绍 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个分布式系统基础架构.Hadoop2的框架最核心的设计就是HDFS.MapReduce和YARN,为海量的数据提供了存储和计算. HDFS主要是Hadoop的存储,用于海量数据的存储: MapReduce主要运用于分布式计算: YARN是Hadoop2中的资源管理系统. Hadoop1和Hadoop2的结构对比: Hadoop2主要改进: YARN…

HDFS的探究: HDFS HDFS是 Hadoop Distribute File System的缩写,是谷歌GFS分布式文件系统的开源实现,Apache Hadoop的一个子项目,HDFS基于流数据访问模式的分布式文件系统,支持海量数据的存储,允许用户将百千台组成存储集群,HDFS运行在低成本的硬件上,提供高吞吐量,高容错性的数据访问. 优点 可以处理超大文件(TB.PB). 流式数据访问 一次写入多次读取,数据集一旦生成,会被复制分发到不同存储节点上,响应各种数据分析任务请求. 商用硬件…

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是用来解决什么问题?怎么解决的? 如何在命令行下操作HDFS? 如何使用Java API来操作HDFS? 在了解基本思路和操作方法后,进一步深究HDFS具体的读写数据流程 学习并实践本文教程后,可以对HDFS有比较清晰的认识,并可以进行熟练操作,为后续学习Hadoop体系打好基础. 目录: 理论部分 HDFS 基本原理 文件读取.写入机制 元数据管理思路 实践部分 安装实践环境 Shell 命令行操作方式 Java API操作方式 一.HDFS基本原理 HDFS(Hadoop Distr…

既然HDFS是存取数据的分布式文件系统,那么对HDFS的操作,就是文件系统的基本操作,比如文件的创建.修改.删除.修改权限等,文件夹的创建.删除.重命名等.对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作,如ls.mkdir.rm等. 我们执行以下操作的时候,一定要确定hadoop是正常运行的,使用jps命令确保看到各个hadoop进程. 我们执行命令hadoop fs,如图4-1所示. 图4-1 图中显示了很多命令选项信息.以上截图不全,我在表格4-1中完整地列出了支持的命令选项.…

hadoop2相对hadoop1有非常重大的改进. 下面看一下在HDFS和MapReduce方面的改进: HDFS Federation(HDFS联邦)federation-background[1] HDFS有两个主要层: Namespace 由目录.文件和块组成:支持所有命名空间对文件和目录的操作. Block Storage Service 由Block Management和Storage组成. Block Management 提供dataNode集群成员关系,注册信息和周期性的心跳:…