HDFS前言: 1) 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: 2)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 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager…

一.NN与2NN工作机制 NameNode(NN) 1.当HDFS启动时,会加载日志(edits)和镜像文件(fsImage)到内存中. 2-4.当元数据的增删改查请求进来时,NameNode会先将操作记录到日志中,之后再执行内存数据的增删改查 SecondNameNode(2NN) 1.SecondNameNode请求NameNode,请求是否需要checkPoint,checkPoint的触发条件: 定时时间到 日志文件满了 2-6.请求checkPoint,会将最近写的edits和fsIm…

hadoop及NameNode和SecondaryNameNode工作机制 1.hadoop组成 Common MapReduce Yarn HDFS (1)HDFS namenode:存放目录,最重要的(主机) datanode:存放数据.(从机) 2namenode:"助手" (2)YARN ResourceManager NodeManager ApplicationMaster Container NameNode和SecondaryNameNode工作机制 思考:NameNo…

1.hdfs文件上传机制 文件上传过程:   1.客户端想NameNode申请上传文件, 2.NameNode返回此次上传的分配DataNode情况给客户端 3.客户端开始依向dataName上传对应的block数据块. 4.上传完成之后通知namenode,namenode利用pipe管道机制进行文件的备份,也就是一个集群中文件有好几个副本. 5.如果备份失败会将失败信息返回给namenode然后重新分配备节点,并利用pipe管道备份文件 2.NameNode管理元数据的机制  过程: 1.客…

元数据的存储机制 A.内存中有一份完整的元数据(内存meta data) B.磁盘有一个“准完整”的元数据镜像(fsimage)文件(在namenode的工作目录中) C.用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志(edits文件) NameNode和Secondary NameNode元数据管理机制 客户端每次对文件的操作,如果涉及到元数据的更新(读除外),比如说更改文件的名称,路径,移动,复制,上传,删除等,除了查之外,其他增删改都会有可能涉及到与元数据的更改…

理解NameNode的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对HDFS工作原理的理解,及培养hadoop集群运营中“性能调优” “NameNode”故障问题的分析解决能力 1.NameNode职责: Hadoop集群中有两种节点,一种是NameNode,还有一种是DataNode:其中DataNode主要负责数据的存储,NameNode主 要负责三个功能,分别是:(1)管理元数据  (2)维护目录树 (3)响应客户请求 2.元数据管理: NameNode对数据的管理采用了三种存储形式: 1.内存元…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.工作机制 1.基础描述 DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是数据块元数据包括长度.校验.时间戳: DataNode启动后向NameNode服务注册,并周期性的向NameNode上报所有的数据块元数据信息: DataNode与NameNode之间存在心跳机制,每3秒一次,返回结果带有NameNode给该DataNode的执行命令,例如数据复制删除等,如果超过10分钟没有收到DataNode…

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机…

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读…

引言 NameNode: 存储元数据 管理整个HDFS集群 DataNode: 存储数据的block SecondaryNameNode: 辅助HDFS完成一些事情 NameNode和SecondaryNameNode工作流程 编辑日志文件:edits 记载客户端对HDFS的增删改查的操作日志 镜像文件:fsimage 记载元数据(HDFS上存储的文件目录)及操作日志 NameNode和SecondaryNameNode工作机制 工作流程详解 第一阶段:namenode启动 第一次启动namen…