Hadoop元数据备份与恢复方案 标签(空格分隔): Hadoop Namenode 备份策略: 周期性备份namenode.standby namenode的dfs.namenode.name.dir 因为主从切换可能导致edits log分散在两台机器上,需要两台机器共同提供完整的edits log 恢复步骤: 1,删除journalnode数据文件,启动服务(所有jn均执行) 2,登陆namenode 3,下载最新的备份文件 4,解压,移至dfs.namenode.name.dir 5,执

前言 在Hadoop中,全部的元数据的保存都是在namenode节点之中,每次又一次启动整个集群,Hadoop都须要从这些持久化了的文件里恢复数据到内存中,然后通过镜像和编辑日志文件进行定期的扫描与合并.ok.这些略微了解Hadoop的人应该都知道.这不就是SecondNameNode干的事情嘛.可是非常多人仅仅是了解此机制的表象,内部的一些实现机理预计不是每一个人都又去深究过.你能想象在写入编辑日志的过程中,用到了双缓冲区来加大并发量的写吗,你能想象为了避免操作的一致性性,作者在写入的时候做过

1.同步各个服务器时间 yum install ntp ntpdate ntp.fudan.edu.cn hdfs-site.xml配置 如果没有配置这一项,hadoop默认是0.0.0.0:50090,如果你的namenode和secondarynamenode配置在同一台服务器上,是没有问题的.如果分开部署没有指定该值,则hadoop会在namenode本机上找,就会出错 <property>        <name>dfs.secondary.http.address<

1.允许创建快照 首先,在你想要进行备份的文件夹下面 执行命令,允许该文件夹创建快照 hdfs dfsadmin -allowSnapshot <path> 例如:hdfs dfsadmin -allowSnapshot /Workspace/linlin 出现此命令证明已经允许创建快照成功 ================================================================================================= 2.创建

JuiceFS 支持多种元数据存储引擎,且各引擎内部的数据管理格式各有不同.为了便于管理,JuiceFS 自 0.15.2 版本提供了 dump 命令允许将所有元数据以统一格式写入到 JSON 文件进行备份.同时,JuiceFS 也提供了 load 命令,允许将备份恢复或迁移到任意元数据存储引擎.命令的详细信息可以参考这里.基本用法: $ juicefs dump redis://192.168.1.6:6379/1 meta.json $ juicefs load redis://192.16

1. HDFS系统架构 HDFS(Hadoop Distributed File System),及Hadoop分布式文件系统 作用: 为Hadoop分布式计算框架提供高性能,高可靠,高可扩展的存储服务 架构:典型的主(NameNode)从(DataNode)架构,两者一对多的关系,一个节点对应一个DataNode,NameNode是整个文件系统的管理节点(文件系统的最高管理者), 负责对文件系统命名空间的 管理与维护,另外, 也负责面向于客户端对文件的操作,控制,存储统一管理与分配,而Data

Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外,cloudera,hortonworks,mapR,EMC,IBM,INTEL,华为等等都提供了自己的商业版本.商业版主要是提供了专业的技术支持,这对一些大型企业尤其重要.每个发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单介绍. 2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司,为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决方案,主要是包括支持,咨询服务,培训.2009年hadoop的创始人 Doug Cutting也

Hadoop核心之HDFS 架构设计   老嗨 2015-09-18 16:55:00 浏览225 评论0 摘要: 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上,并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务.分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂,因为它要引入网络编程,分布式文件系统要容忍... 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的

一.基本概念 在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出的运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用主/从(Master/Slave)架构.在一个配置完整的集群上,想让Hadoop这头大象奔跑起来,需要在集群中运行一系列后台程序.不同的后台程序扮演不用的角色,这些角色由NameNo

1.        MapReduce程序开发步骤 编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 ->  部署到集群运行 用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2.        使用Configuration 关键点: 1.  Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2.  addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3.  配置文件的几个特性:name.value.descri

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软体框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程式分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程式称为「作业(job)」,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为「任务(task)」.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop都是用

当数据量增大到超出了单个物理计算机存储容量时,有必要把它分开存储在多个不同的计算机中.那些管理存储在多个网络互连的计算机中的文件系统被称为"分布式文件系统".由于这些计算机是基于网络连接的,所以网络编程的那些复杂性都会涉及,这也造成了分布式文件系统比一般的磁盘存储文件系统更复杂.例如,其中最大的一个难题是如何使文件系统因其中一个节点失败而不造成数据丢失. Hadoop使用的分布式文件系统称为HDFS,即Hadoop Distributed Filesystem.在非正式或早期文档或配置

1.job的本质是什么?2.任务的本质是什么?3.文件系统的Namespace由谁来管理,Namespace的作用是什么?4.Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)文件的作用是什么?5.Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息,但是他并不持久化存储这些信息,为什么?6.客户端读写某个数据时,是否通过NameNode?7.namenode,datanode,Namespace image,Edit log之间的关系是什

一.虚拟机安装centos7需要显示IPv4地址时设置 修改ip addr 中显示ipv4 修改 ONBOOT=no 为 ONBOOT=yes, 同时需要添加HWADDR=00:0c:29:c8:b6:a7,其中后缀mac地址需要填写ip addr中ech33的ip6的mac 00:0c:29:3a:18:15 systemctl stop NetworkManager systemctl disable NetworkManager service network restart 启动OK 二

概述: <ignore_js_op> Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行.在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出 得.运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”.此外,Hadoop提供的分布式文件系统(HDFS)主要负责各个节点的数据存储,并实现了 高吞吐率的数据读写. 在分布式

HBase 的优化3.1.高可用在 HBase 中 Hmaster 负责监控 RegionServer 的生命周期,均衡 RegionServer 的负载,如果Hmaster 挂掉了,那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态,并且此时的工作状态并不会维持太久.所以 HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置.1) 关闭 HBase 集群(如果没有开启则跳过此步) $ bin/stop-hbase.sh2) 在 conf 目录下创建 backup-masters 文件 $ touch c

随着两会中间央视新闻天天说大数据,很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了,我现在创业,遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人,提了很多问题,大多数问题还都是差不多的.所以我想整理一些,也可能是很多人都关注的问题. 关于Hadoop版本的选择? 目前为止,作为半只脚迈进Hadoop大门的人,我建议大家还是选择Hadoop 1.x用.可能很多人会说,Hadoop都出到2.4,为啥还用1.x呢,说这话一听就没玩过hadoop. 理由一: Hadoop 1.x

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推

1.在伪分布式基础上搭建,伪分布式搭建参见VM上Hadoop3.1伪分布式模式搭建 2.虚拟机准备,本次集群采用2.8.3版本与3.X版本差别不大,端口号所有差别 192.168.44.10 vmhome10.com 192.168.44.11 vmhome11.com 192.168.44.12 vmhome12.com 3.关闭防火墙,因为需要打开的端口太多,测试的环境,为了避免干扰先关闭防火墙 systemctl stop firewalld 4.三台虚机之间打开ssh免密登录,账户had

1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统),等等. 1.2. HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件,提交给HDFS的Active NameNode(用以存放文件目录树,权限设置,副本数设置等),它会在指定目录下创建一个新的文件对象,比如access_20180101.log 至于具体数据,它会将它拆分后进行分布式存储,分散在各个DataNode节点,且默认都会