使用JAVA API连接HDFS时我们需要使用NameNode的地址,开启HA后,两个NameNode可能会主备切换,如果连接的那台主机NameNode挂掉了,连接就会失败. HDFS提供了nameservices的方式进行访问,这样只要有一个NameNode活着,都可以正常访问. HDFS NameNode HA 在没有HA的环境中,通常使用NameNode hostname访问HDFS的URL. hdfs://hostname1.hadoop.local:8020 为了保证HDFS服务的高可

客户端需要指定ns名称,节点配置,ConfiguredFailoverProxyProvider等信息. 代码示例: package cn.itacst.hadoop.hdfs; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impor

body{ font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI",Tahoma,Helvetica,Sans-Serif,"Microsoft YaHei", Georgia,Helvetica,Arial,sans-serif,宋体, PMingLiU,serif; font-size: 10.5pt; line-height: 1.5;}

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作.在hadoop1时代,只有一个NameNode.如果该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了.这是hadoop1中的单点问题,也是hadoop1不可靠的表现.hadoop2就解决了这个问题. hadoop2.2.0中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode.其中一个处于工作状态,另一个处于随时待命状态.这样,当一个NameNode所在的服务器宕机时,可以在数据不丢失的情况下,手工或

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log

  一般情况下,我们使用Java访问hadoop distributed file system(hdfs)使用hadoop的相应api,添加以下的pom.xml依赖(这里以hadoop2.2.0版本为例): <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.2.0</versio

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个

准备工作: 给hdfs里上传一份用于测试的文件 [root@master ~]# cat hello.txt hello 1 hello 2 hello 3 hello 4 [root@master ~]# hadoop fs -put ./hello.txt / [root@master ~]# hadoop fs -ls / Found 1 items -rw-r--r-- 2 root supergroup 32 2018-11-12 22:42 /hello.txt java依赖的库:

1.前言 hdfs , Hadoop Distributed File System.Hadoop的分布式文件系统,安全行和扩展性没得说. 访问HDFS的方式有以下几种: 命令行方式:FS Shell 编程方式:FileSystem Java API,libhdfs(c语言) REST API : WebHDFS, HttpFs 把HDFS mount成本地文件目录 使用python访问HDFS比较容易: python 封装FS Shell, 这种方式本地必须部署了Hadoop 的 FS She

HDFS的HA(高可用) 概述 (1)实现高可用最关键的策略是[消除单点故障].HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制:HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA. (2)Hadoop2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障(SPOF). (3)NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群: a)NameNode 机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 b)NameNode 机器需要升级,包括软件.硬件升级,此时集群也将无法使用 HDFS

HDFS是英文Hadoop Distributed File System的缩写,中文翻译为Hadoop分布式文件系统,它是实现分布式存储的一个系统,所以分布式存储有的特点,HDFS都会有,HDFS的架构图: 上图中HDFS的NameNode其实就是对应着分布式存储的Storage master,主要是用来存储元数据的,根据这些元数据就可以管理所有的机器节点和数据块 HDFS的DataNodes其实就是对应着分布式存储的Storage slaves,主要就是真正存储数据的 在HDFS中,一个大文

在之前的文章:大数据系列:一文初识Hdfs , 大数据系列2:Hdfs的读写操作 中Hdfs的组成.读写有简单的介绍. 在里面介绍Secondary NameNode和Hdfs读写的流程. 并且在文章结尾也说了,Secondary NameNode并不是我常说的HA,(High Availability). 本文承接之前的内容,对Hdfs的HA实现做个简单的介绍. NameNode的重要性 先来看看Hdfs读写的流程图: 可以看到无论是读还是写,我们都必须和存储元数据的NameNode进行交互.

thirift是一个支持跨种语言的远程调用框架,通过thrift远程调用框架,结合hadoop1.x中的thriftfs,编写了一个针对hadoop2.x的thriftfs,供外部程序调用. 1.准备工作 1.1 编译boost boost下载地址:http://120.52.72.39/jaist.dl.sourceforge.net/c3pr90ntcsf0/project/boost/boost/1.60.0/boost_1_60_0.tar.gz 解压boost,windows运行boo

通过Thrift访问HDFS分布式文件系统的性能瓶颈分析 引言 Hadoop提供的HDFS布式文件存储系统,提供了基于thrift的客户端访问支持,但是因为Thrift自身的访问特点,在高并发的访问情况下,thrift自身结构可能将会成为HDFS文件存储系统的一个性能瓶颈.我们先来看一下一不使用Thrfit方式访问HDFS文件系统的业务流程. 一.HDFS文件读取流程

前言 上一篇详细介绍了HDFS集群,还有操作HDFS集群的一些命令,常用的命令: hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R /xxx hdfs dfs -chown -R zyh:zyh /xxx 注意:

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_

hue中使用hue用户(hue admin)访问hdfs报错: Cannot access: /. Note: you are a Hue admin but not a HDFS superuser, "hdfs" or part of HDFS supergroup, "supergroup". 其他症状:oozie editor页面卡住不动 检查过程如下: 1 hdfs配置 hadoop.proxyuser.hue.hosts=*hadoop.proxyuse

阅读目录(Content) 一.Hadoop客户端配置 二.Java访问HDFS集群 2.1.HDFS的Java访问接口 2.2.Java访问HDFS主要编程步骤 2.3.使用FileSystem API读取数据文件 三.实战Java访问HDFS集群 3.1.环境介绍 3.2.查询HDFS集群文件系统的一个文件将它文件内容打印出来 3.3.我们在IEDA中执行来获取文件系统的内容并打印在控制台和相应的本地文件中 3.4.获取HDFS集群文件系统中的文件到本地文件系统 3.5.通过设置命令行参数变

HDFS组件概述 NameNode 存储数据节点信息及元文件,即:分成了多少数据块,每一个数据块存储在哪一个DataNode中,每一个数据块备份到哪些DataNode中 这个集群有哪些DataNode,每一个DataNode的主机名.磁盘容量大小等信息 SecondaryNameNode 辅助NameNode来提高性能,以及防止丢数据的 DataNode 真正存储数据的节点 Client 比如命令行.webHDFS及java客户端等 HDFS中的数据块(Block) 每一个数据块默认容量是128

常用命令 1. hdfs dfsadmin -report   查看系统的各台机器状态 HDFS的概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件 其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 重要特性如下: (1)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 (2)HDFS文件系统会给客户

如果既想在Hadoop服务器本地可以通过绝对路径如"/user/hadoop"方式访问hdfs,也想通过"hdfs://local host:9000/user/hadoop的方式访问hdfs,此时做需要配置core-site.xml: <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master.domain.com:9000</value> </prop