Hadoop基础-网络拓扑机架感知及其实现 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.网络拓扑结构 在本地网络中,两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思?在海量数据处理中,其主要限制因素是节点之间数据的传输速率,即带宽稀缺.这里的想法是将两个节点之间的带宽作为距离的衡量标准.不用衡量节点之间的带宽,实际上很难实现(它需要一个稳定的集群,并且在集群中两两节点对数量是节点数量的平方),hadoop为此采用了一个简单的方法:把网络看作一棵树,两个节点之间的距离是他们到最近共同

1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份,同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份.这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快:同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据.为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本.如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.如果一个HDFS集群跨越多个数据中

Hadoop机架感知 1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份, 同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份. 这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快: 同时,如果整个机架的网络出现异常,也能保证在其它机架的节点上找到数据. 为了降低整体的带宽消耗和读取延时,HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本. 如果在读取程序的同一个机架上有一个副本,那么就读取该副本.

转载自http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2843015.html 背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群.机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制. 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有多个副本(默认为3),并且为了数据的安全和高效,所以hadoop默认对3个副本的存放策略为: 第一个

1.从哪些地方可以识别hadoop是32位还是64位?2.hadoop本地库在什么位置? hadoop在安装的时候,我们需要知道hadoop版本是32位还是64位. hadoop官网本来提供的都是32位,因为我们大部分都是64位,所以不得不编译.后来官网从hadoop2.5版本开始就提供了64位.为了防止我们用错,下面我们来实际操作和观察. 我们来从官网下载的hadoop2.4.1安装包.hadoop是32位还是64位,我们查看本地库即可.即进入$hadoop_home/lib/native,使

Hadoop作为大数据处理的典型平台,在海量数据处理过程中,其主要限制因素是节点之间的数据传输速率.因为集群的带宽有限,而有限的带宽资源却承担着大量的刚性带宽需求,例如Shuffle阶段的数据传输不可避免,所以如何优化带宽资源的占用是一个值得思考的问题.仔细思考下,Hadoop数据传输的需求主要表现在几个方面: Map阶段的数据传输:Map阶段的非本地化任务需要远程拷贝数据块,然而这种带宽消耗在一定程度上不是必要的,如果数据能做到很高程度的本地化可以减少这个阶段的数据传输带来的带宽消耗. Shu

1.查看当前的文件系统 [root@hadoopmaster bin]# . itemsdrwxr 00 00 /user 当然也可以以浏览器中这样查看localhost:50070   这就是hadoop中的分布式文件系统,即为hdfs,​这里我说明了两种查看方式. 2.查看任务跟踪jobtracker,即为任务跟踪 可以在浏览器中输入localhost:50030   来自为知笔记(Wiz)

机架感知脚本 使用python3编写机架感知脚本,报存到topology.py,给予执行权限 import sys import os DEFAULT_RACK="/default-rack" HADOOP_CONF_DIR = os.environ['HADOOP_CONF_DIR'] FILE="topology.data" host_rack={} for line in open(os.path.join(HADOOP_CONF_DIR, FILE)): (

hadoop网络拓扑结构在整个系统中具有很重要的作用,它会影响DataNode的启动(注册).MapTask的分配等等.了解网络拓扑对了解整个hadoop的运行会有很大帮助. 首先通过下面两个图来了解与网络拓扑有关的类. NetworkTopology用来表示hadoop集群的网络拓扑结构.hadoop将整个网络拓扑组织成树的结构(可以参考这篇文章https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12345251/Rack_aware_HDFS_p

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/hadoop_rack_awareness Hadoop会通过集群的拓扑(节点在交换机的连接形式)优化文件的存储,降低跨交换机的数据通信,使副本跨交换机以保证数据安全. 但Hadoop没有默认的集群拓扑识别机制,需要使用额外的java类或脚本两种形式设置. 官网上给了集群拓扑的基本说明(!(Rack Awareness)[https://hadoop.apache

client 向 Active NN 发送写请求时,NN为这些数据分配DN地址,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响.一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价,是否有较优的方案来解决这个问题呢? 目录: 常用策略 机架配置 分配原理 常用策略: hdfs 在缺省配置下副本数是3个,通常的策略是: 第一个副本放在和C

hadoop中声明是有机架感知的功能,能够提高hadoop的性能.平时我们使用的hadoop集群,实际上是从来没有使用上这个功能的. hadoop中所说的 机架感知的实现实际上这样的: hadoop启动时会检查hadoop-default.xml和hadoop-site.xml中的一个配置选项:topology.script.file.name,如果这个选项不为空,hadoop就会认 为这是一个可运行脚本,于是在每检测到一个slave连接上jobtracker时就会把这个slave的IP地址作为

HDFS NameNode对文件块复制相关所有事物负责,它周期性接受来自于DataNode的HeartBeat和BlockReport信息,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响. 一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC.这样可以防止整个机架.甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机架之间.甚至IDC之间传输,增加了副本写的代价. 在缺省配置下副本数是3个,通常的策略是:第一个副本放在和Client相同机架的Node里(如

深入理解hadoop之机架感知 机架感知 hadoop的replication为3,机架感知的策略为: 第一个block副本放在和client所在的datanode里(如果client不在集群范围内,则这第一个node是随机选取的).第二个副本放置在与第一个节点不同的机架中的datanode中(随机选择).第三个副本放置在与第二个副本所在节点同一机架的另一个节点上.如果还有更多的副本就随机放在集群的datanode里,这样如果第一个block副本的数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习;  大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪

linux配置ssh无密码登录 配置ssh无密码登录,先要安装openssh,如下: yum install openssh-clients 准备两台linux服务器或虚拟机,设置两台linux的hosts为: 1 [root@hadoop1 ~]# vim /etc/hosts 2 192.168.1.110 hadoop1 3 192.168.1.111 hadoop2 再按照如下步骤: 01 [root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa 02 Generating

Hadoop 面试题,看看书找答案,看看你能答对多少(2) 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储.a)NameNode  b)Jobtracker  c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的 block 默认保存几份?a)3 份 b)2 份c)1 份d)不确定 答案A默认3分 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动?a)SecondaryNameNode b)DataNode

介绍 Hadoop分布式文件系统(HDFS)设计的运行环境是商用的硬件系统.他和现存的其他分布式文件系统存在很多相似点.不过HDFS和其他分布式文件系统的区别才是他的最大亮点,HDFS具有高容错的特性并且可以部署在廉价硬件,HDFS提供对应用数据的高吞吐访问,适用于数据量大的应用系统.HDFS放松了POSIX的要求以允许文件系统数据的流访问. 远景和目标 硬件故障 硬件故障是常态而不是异常情况,一个HDFS实例可能会使用成百上千的服务器,每个服务器保存整个文件系统的一部分数据,事实上,整个系统由

1.简介 Hadoop是一款开源的大数据通用处理平台,其提供了分布式存储和分布式离线计算,适合大规模数据.流式数据(写一次,读多次),不适合低延时的访问.大量的小文件以及频繁修改的文件. *Hadoop由HDFS.YARN.MapReduce组成. Hadoop的特点: 1.高扩展(动态扩容):能够存储和处理千兆字节数据(PB),能够动态的增加和卸载节点,提升存储能力(能够达到上千个节点) 2.低成本:只需要普通的PC机就能实现,不依赖高端存储设备和服务器. 3.高效率:通过在Hadoop集群中