DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳. 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集群运行中

1. datanode介绍 1.1 datanode datanode是负责当前节点上的数据的管理,具体目录内容是在初始阶段自动创建的,保存的文件夹位置由配置选项{dfs.data.dir}决定 1.2 datanode的作用 datanode以数据块的形式存储HDFS文件 datanode响应HDFS 客户端读写请求 datanode周期性向NameNode汇报心跳信息,数据块信息,缓存数据块信息 1.3 datanode的多目录配置 datanode也可以配置多个目录,每个目录存储的数据不一

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

前文分析了 NameNode,本文进一步解析 DataNode 的设计和实现要点. 文件存储 DataNode 正如其名是负责存储文件数据的节点.HDFS 中文件的存储方式是将文件按块(block)切分,默认一个 block 64MB(该大小可配置).若文件大小超过一个 block 的容量可能会被切分为多个 block,并存储在不同的 DataNode 上.若文件大小小于一个 block 的容量,则文件只有一个 block,实际占用的存储空间为文件大小容量加上一点额外的校验数据.也可以这么说一个

DataNode 目录结构 和namenode不同的是,datanode的存储目录是初始阶段自动创建的,不需要额外格式化. 1.    在/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current这个目录下查看版本号 [victor@hadoop102 current]$ cat VERSION storageID=DS-1b998a1d-71a3-43d5-82dc-c0ff3294921b clusterID=CID-1f2bf8d1-5ad2-42

HDFS的DATANODE的剩余空间具体要到多大?关于这个问题,下面记录下对这个问题的调查 昨天,讨论群里面给出了一个异常: op@odbtest bin]$ hadoop fs -put ../tmp/file3 /user/hadoop/in2 14/01/15 02:14:09 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): Fil

分布式系统的节点之间常采用心跳来维护节点的健康状态,如yarn的rm与nm之间,hdfs的nn与dn之间.DataNode会定期(dfs.heartbeat.interval配置项配置,默认是3秒)向namenode发送心跳,如果Namenode长时间没有接受到datanode发送的心跳,我们在50070的nn管理界面上就会看到它的lastcontact字段越来越大,至到最后变为dead,namenode就会认为该DataNode失效. ClientProtocol.sendHeartBeat方

机器人使用WiFi通信,实现指令下传,状态上传.而WiFi信道平时带宽较稳定,但会在某些时候突然中断,造成ping的延时较高,但可以马上恢复.如果一直ping,则一般情况下ping值很小,但长时间(数十分钟)测试,有个别ping出现1s左右延时.并迅速恢复.这种现象对于日常上网.下载文件来说,是不可见的.对于视频播放来说,这种现象会造成卡顿.所以日常看视频时,在某次缓冲不足时卡顿,应该是WiFi信道上的短时中断造成的. 特别是机器人使用websocket传输,在无线信道短暂中断时,tcp连接并不

2013/08/09 转发自http://bkeep.blog.163.com/blog/static/123414290201272644422987/ [案例]dfs.datanode.max.xcievers参数导致hbase-0.92集群报错 2012-08-26 16:44:22|  分类: Hbase|字号 订阅     场景: 15个datanode挂掉,只有2个存活 [dwhftp@dw-hbase-1 ~]$ hadoop dfsadmin -report Configured

1.hdfs-site.xml 参数配置 – dfs.name.dir – NameNode 元数据存放位置 – 默认值:使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name – dfs.block.size – 对于新文件切分的大小,单位byte.默认是64M,建议是128M.每一个节点都要指定,包括客户端. – 默认值:67108864 – dfs.data.dir – DataNode在本地磁盘存放block的位置,可以是以逗号分隔的目录列表,DataNode循

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块替换和拷贝`

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. **A. DataNode的主要工作流程:** 1. 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的`数据块读写`, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 2. 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的`数据块恢复`, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 3. `数据块

在分析DataNode时, 因为DataNode上保存的是数据块, 因此DataNode主要是对数据块进行操作. A. DataNode的主要工作流程 客户端和DataNode的通信: 客户端向DataNode的数据块读写, 采用TCP/IP流接口(DataXceiver)进行数据传输 客户端在检测到DataNode异常, 主动发起的数据块恢复, 客户端会通过ClientDatanodeProtocol接口采用RPC调用的方式和DataNode通信. 数据块替换和拷贝, 由负载均衡器Balanc

一.Hdfs的shell 所有hadoop的fs的shell均用uri路径作为参数 uri格式:schema://authority/path.hdfs的schema是hdfs.其中,schema和authority是可选的,若未指定,hdfs命令使用配置文件中的authority(namenode:namenodePort) superuser 启动进程的用户是superuser,拥有最高权限,可以做任何事情 dfsadmin命令使用: #-setQuota:限制该目录下所存文件的总大小限制,

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146398.html 概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146296.html 背景 在HDFS中,通常是通过DataNode来读取数据的.但是,当客户端向DataNode请求读取文件时,DataNode就会从磁盘读取该文件并通过TCP socket将数据发送到客户端.所谓“短路”是指旁路DataNode来读取文件,也就是说,允许客户端直接读取文件.很明显,这种情况只在客户端与数据放

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详解大纲 Hadoop HDFS 分布式文件系统DFS简介 HDFS的系统组成介绍 HDFS的组成部分详解 副本存放策略及路由规则 命令行接口 Java接口 客户端与HDFS的数据流讲解 目标: 掌握hdfs的shell操作 掌握hdfs的java api操作 理解hdfs的工作原理 ******HDFS基本概念篇****** 1. HDFS前言 l  设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l  在大数据系统

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统,Hadoop自带HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)分布式文件系统. 一.HDFS设计 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上. 超大文件:几百MB.GB.TB,目前已有PB级. 流式数据访问:一次写入.多次读取:数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来,接着长时间在此数据集上进行各种分析. 商用硬件:节点故障的几率较高,被设计成能够持续运行且不让用户觉察到明显中断. 低时间延迟的数

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

一.HDFS基础架构 1.HDFS特点:水平扩展.高容错性.廉价硬件.开源生态系统 2.Hadoop生态圈 1).分布式存储系统(HDFS),2).资源管理框架(YARN),3).批处理框架(MapReduce.Pig),4).数据仓库(Hive),5).NoSQL系统(HBase.Drill),6).OLAP系统(Impala.Presto.Spark(SQL)),7).实时流计算框架(Storm.Spark(Streaming).Flink),8).机器学习框架(Mahout.Spark(M