我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点: 数据分块,分布式的存储在多台机器上 数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性 遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群 HDFS作为分布式存储的实现,肯定也具有上面3个特点. HDFS分布式存储: 在HDFS中,数据块默认的大小是128M,当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候,那么这个文件会被分成3个数据块: 所有的数据块是分布式的存储在所有的DataNode上: 为了提高每一个数据块的高可用性,在HDF

1.  启动hive metastore 2. 启动hive thrift接口 参考:http://www.cnblogs.com/kisf/p/7497261.html 3. 下载presto server wget https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/0.186/presto-server-0.186.tar.gz 4. 配置 config.properties coordinator=true n

检测缺失块 hdfs fsck -list-corruptfileblocks hdfs fsck / | egrep -v '^\.+$' | grep -v eplica 查看上面某一个文件的情况 hdfs fsck /path/to/corrupt/file -locations -blocks -files 解决方法 如果文件不重要,可以直接删除此文件:或删除后重新复制一份到集群中 如果不能删除,需要从上面命令中找到发生在哪台机器上,然后到此机器上查看日志. 参考 http://cent

[root@nodecm.oldboy.org.cn /data/dfs/nn/current]# hdfs fsck -list-corruptfileblocksConnecting to namenode via http://nodecm.oldboy.org.cn:50070/fsck?ugi=root&listcorruptfileblocks=1&path=%2FThe filesystem under path '/' has 0 CORRUPT files http://

首先得好看有多少损坏的文件,其中需要使用Hadoop的fsck命令: 以下是官方解释 用法:  hadoop fsck  //路径 以上将会展示该路径下所有受损的文件 最后用-delete 可以清除掉所有受损的文件

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

HDFS 文件块大小 HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,老版本中是64M HDFS的块比磁盘的块大,其目的是为了最小化寻址开销.如果块设置得足够大,从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间.因而,传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率. 如果寻址时间约为10ms,而传输速率为100MB/s,为了使寻址时间仅占传输时间的1%,我们要将块大小设置

磁盘也是由数据块组成的,一般默认大小是512字节,构建磁盘之上的文件系统一般是磁盘块的整数倍.         HDFS也是采用块管理的,但是比较大,在Hadoop1.x中默认大小是64M,Hadoop2.x中大小默认为128M,那为什么HDFS块这么大呢,又为什么Hadoop2.x中数据块更大了呢?          权威指南中说,为了最小化寻址开销,也就是让文件传输时间明显大于块的寻址时间,还有就是减轻NameNode的负担,因为在NameNode中存储这块所在数据节点的信息.但是也不能过于

ReplicationMonitor是HDFS中关于数据块复制的监控线程,它的主要作用就是计算DataNode工作,并将复制请求超时的块重新加入到待调度队列.其定义及作为线程核心的run()方法如下: /** * Periodically calls computeReplicationWork(). * 周期性调用computeReplicationWork()方法 */ private class ReplicationMonitor implements Runnable { @Overr

异常信息如下: select * from b_pt_pr_customer_address_info limit 19; FAILED: SemanticException Unable to determine if hdfs://nodexx:8020/user/hive/warehouse/ss_aa_bb_info is encrypted: java.lang.IllegalArgumentException: Wrong FS: hdfs://nodexx:8020/user/hi

HDFS简介: HDFS在设计时就充分考虑了实际应用环境的特点,即硬件出错在普通服务集群中是一种常态,而不是异常. 因此HDFS主要实现了以下目标: 兼容廉价的硬件设备 HDFS设计了快速检测硬件故障和进行自动恢复的机制,可以实现持续监视,错误检查,容错处理和自动回复,从而使得在硬件出错的情况下也能实现数据的完 整性 流数据读写   大数据集 HDFS中的文件通常可以达到GB甚至TB级别 简答的文件模型 HDFS采用了"一次写入,多次读取"的简单文件模型,文件一旦完成写入,关闭后就无法

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-simple.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 为什么我们需要HDFS 文件系统由三部分组成:与文件管理有关软件.被管理文件以及实施文件管理所需数据结构. 既然读取一块磁盘的所有数据需要很长时间,写入更是需要更长时间(写入时间一般是读取时间的3倍).我们需要一个巨大文件难道得换传输速度10GB/S的磁盘(现在没有这样的

HDFS简介: 当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区 (partition)并存储到若干台单独的计算机上.管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统 (Distributed filesystem).该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,它可以运行于廉价的商用服务器上.总的来说,可以将 HDFS的主要特点概括为以下几点: (1 )处理

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

1. 背景   Block Replica Placement——数据块复本存储策略,HDFS Namenode以此为依据选取数据块复本应存储至哪些HDFS Datanodes,策略的设计需要权衡以下三个因素:   可靠性 写带宽 读带宽   注:本文均以数据块复本因子为3来讨论.   我们以两个比较极端的例子来说明上述三个因素之间的关系.   (1)数据块的三个复本集中存储至一台HDFS Datanode:   如果Client(数据写入客户端)与Datanode不是同一台机器,如下图:  

HDFS设计基础与目标 硬件错误是常态.因此需要冗余 流式数据访问.即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理(随机性的读写数据等). 大规模数据集 简单一致性模型.为了降低系统复杂度,对文件采用一次性写多次读的逻辑设计,即是文件一经写入,关闭,就再也不能修改 程序采用“数据就近“原则分配节点执行 HDFS体系结构 Namenode: 管理文件系统的命名空间 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息 协调客户端对文件的访问 记录命名空间内的改动或空

1.HDFS设计基础与目标 1.HDFS设计基础与目标 (1)硬件错误是常态,因此需要冗余. (2)流式数据访问.即数据批量读取而非随机读写,Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理. (3)大规模数据集 (4)简单一致性模型.为了降低系统复杂度,对文件采用一次性写多次读的逻辑设计,即是文件一经写入,关闭,就再也不能修改. (5)程序采用"数据就近"原则分配节点执行. 2.HDFS体系结构 Namenode Datanode 事务日志 映像文件 SecondaryNameNode

目录 · 概况 · 原理 · HDFS 架构 · 块 · NameNode · SecondaryNameNode · fsimage与edits合并 · DataNode · 数据读写 · 容错机制 · 数据完整性 · NameNode HA · NameNode Federation · HDFS Snapshots · 操作 · API 概况 1. 文件系统抽象类FileSystem a) 源码 public abstract class FileSystem extends Config

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