转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高

原文地址:http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 1.用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高优先级任务对应的数据常驻内存而不被淘汰到磁盘.例如在Hive或Impala

一.背景 Hadoop设计之初借鉴GFS/MapReduce的思想:移动计算的成本远小于移动数据的成本.所以调度通常会尽可能将计算移动到拥有数据的节点上,在作业执行过程中,从HDFS角度看,计算和数据通常是同一个DataNode节点,即存在大量的本地读写. 但是HDFS最初实现时,并没有区分本地读和远程读,二者的实现方式完全一样,都是先由DataNode读取数据,然后通过DFSClient与DataNode之间的Socket管道进行数据交互.这样的实现方式很显然由于经过DataNode中转对数据

一.TensorFlow中变量管理reuse参数的使用 1.TensorFlow用于变量管理的函数主要有两个:  (1)tf.get_variable:用于创建或获取变量的值  (2)tf.variable_scope():用于生成上下文管理器,创建命名空间,命名空间可以嵌套 2.函数tf.get_variable()既可以创建变量也可以获取变量.控制创建还是获取的开关来自函数tf.variable.scope()中的参数reuse为“True”还是"False",分两种情况进行说明:

1.HDFS原理 2.元数据管理原理

目录 一.系统环境 二.前言 三.kubectl 3.1 kubectl语法 3.2 kubectl格式化输出 四.kubectl常用命令 五.查看kubernetes集群node节点和pod负载 5.1 安装metric-server 5.2 查看node负载 5.3 查看pod负载 六.命名空间namespace的管理 6.1 何为命名空间namespace 6.2 管理命名空间namespace 6.2 使用kubens管理命名空间namespace 一.系统环境 服务器版本 docker

该文来自百度百科,自我收藏. Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架

HDFS Federation (读书笔记) HDFS的架构 HDFS包含两个层次:命名空间管理(Namespace) 和 块/存储管理(Block Storage). 命名空间管理(Namespace) HDFS的命名空间包含目录.文件和块.命名空间管理是指命名空间支持对HDFS中的目录.文件和块做类似文件系统的创建.修改.删除.列表文件和目录等基本操作. 块/存储管理(Block Storage) 在块存储服务中包含两部分工作:块管理和物理存储.这是一个更通用的存储服务.其他的应用可以直接建

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) "Moving Computation is Cheaper than Moving Data&q

早期的hadoop版本,NN是HDFS集群的单点故障点,每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用,整个集群就无法使用.为了解决这个问题,出现了一堆针对HDFS HA的解决方案(如:Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等); 在HA具体实现方法不同的情况下,HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储和管理日志.在Active NN和Standby N

本指南概述了HDFS Federation功能以及如何配置和管理联合集群. 当前HDFS背景 HDFS主要有两层: 1.Namespace (1)包含目录,文件和块. (2)它支持所有命名空间相关的文件系统操作,如创建,删除,修改和列出文件和目录. 2.Block Storage,分为两部分:  (1)块管理(在Namenode中执行)通过处理注册和周期性心脏跳动来提供Datanode集群成员资格.处理块报告并维护块的位置.支持块相关操作,如创建,删除,修改和获取块位置.管理复制块下的副本放置,

前言 如今做云存储的公司非常多,举2个比較典型的AWS的S3和阿里云.他们都提供了一个叫做对象存储的服务,就是目标数据是从Object中进行读写的,然后能够通过key来获取相应的Object,就是所谓的key-object的存储.这种优点就在于用户使用起来非常方便的,不须要走冗杂的操作流程.可是本文所要阐述的则是HDFS中的对象存储,对于这种需求,Hadoop作为一套完好的分布式系统,当然也要与时俱进,在HDFS-7240中进行了实现,眼下此功能真在开发中,名叫Ozone,内部有非常多的概念与业

HDFS Architecture HDFS Architecture(HDFS 架构) Introduction(简介) Assumptions and Goals(假设和目标) Hardware Failure(硬件失效是常态) Streaming Data Access(支持流式访问) Large Data Sets(大数据集) Simple Coherency Model(简单一致性模型) “Moving Computation is Cheaper than Moving Data”(

2 HDFS Users Guide 2 HDFS Users Guide 2.1目的 2.2.概述 2.3.先决条件 2.4. Web Interface 2.5. Shell Command 2.5.1 DFSAdmin 命令 2.6 Secondary Namenode 2.7 Checkpoint Node 2.8 Backup node 2.9 Import Checkpoint 2.10 均衡器 2.11 Rack Awareness 2.12 Safemode 2.13 fsck

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 范舟琦 范舟琦 2 757 2018-03-12T08:16:00Z 2018-03-12T08:16:00Z 1 1515 8638 71 20 10133 16.00 Clean Clean false fals

分布式文件系统结构 分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统,采用C/S模式实现文件系统数据访问,目前广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS,后者是前者的开源实现. 分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成,这些节点分为两类:主节点(亦称“名称节点”) . 从节点(亦称“数据节点”) 名称节点,负责文件和目录的创建.删除和重命名等,同时管理着数据节点和文件块的映射关系,客户端通过访问名称节点找到请求文件的存储位置,进而到相应位置读取所需文件

hadoop管理工具: 一,dfsadmin工具 dfsadmin 工具用途比较广,既可以查找HDFS状态信息,又可以在HDFS上执行管理操作,以hdfs dfsadmin形式调用,且需要超级用户权限 二, 文件系统检查工具fsck fsck检查HDFS中问文件的健康状况,该工具会查找那些在所有datanode中缺失的块以及过多或过少的复本块 %hdfs fsck  / fsck 工具从给定的路径开始循环遍历文件系统的命名空间,并检查他所找到的文件 注意:fsck是从namenode获取信息,并

原文:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 介绍 HDFS是个分布式文件系统,包含几个特点(区别于普通分布式文件系统):高容错.高吞吐.高容错可以使得系统部署在廉价硬件上,而高吞吐则非常适合做大规模数据集的应用. 假设和目标 硬件失效 硬件失效是常态而不是特例.一个HDFS集群可能包含了成百上千的服务器,每个都会存储文件系统的部分数据.而大量的组件就会导致组件出错的

转载地址:http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7013221 HDFS Federation(HDFS 联盟)介绍 1. 当前HDFS架构和功能概述 我们先回顾一下HDFS功能.HDFS实际上具有两个功能:命名空间管理(Namespace management)和块/存储管理服务(block/storage management). 1.1 命名空间管理 HDFS的命名空间包含目录.文件和块.命名空间管理:是指命名空间支持对HDFS中

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机