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

Java生鲜电商平台-商城系统库存问题分析以及产品设计对逻辑/物理删除思考 说明:在生鲜电商的库存设计,是后台的重点,也是难点,关乎商品是否存在超卖.商品的库存增加方式倒不难,直接在后台添加即可,而扣减方式就尤为重要,用户在前端提交订单减库存,还是在支付成功后减库存,两种方案各有利弊,对后台库存数据的变化影响也很大. 这里且先不说两种方案的利弊,先看看淘宝是如何做的,淘宝是将两种方案都做了,给卖家选择. 12306是怎么做的呢,小编大胆的猜想,是支付成功后,减的库存,而且一定是. 下面来分析下两

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

Lease(租约) HDFS(及大多数分布式文件系统)不支持文件并发写,Lease是HDFS用于保证唯一写的手段. Lease可以看做是一把带时间限制的写锁,仅持有写锁的客户端可以写文件. 租约的有效期 HDFS的Lease设定了两个时间限制:softLimit(默认1m),hardLimit(默认1h): Lease持有者在softLimit时限内可以写文件,且不用担心被其它写者抢走Lease: 在超过softLimit仅未及hardLimit时限可以续约,否则Lease可能被其它写者申请走:

Block Report DataNode会周期性(默认1小时)将自身节点全部block信息发送给NameNode,以让NameNode正确确维护block信息. 在Block Report的数据源DataNode端,处理逻辑比较简单,对磁盘上的所有Block文件进行遍历保存到一张表中,然后发送给NameNode: 在NameNode端,将该block report与blocksMap中该DataNode的block列表(参见BlocksMap)进行比较和处理,比较处理过程如下: 获取同一dat

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

目录 逻辑备份 mysqldump 普通备份 mysqlpump 并行备份 mysqlpump 压缩并行备份 mydumper 并行备份 mydumper 并行压缩备份 小结 物理备份 xtrabackup 压缩备份 xtrabackup 并行压缩备份 innobackupex 并行压缩备份 innobackupex xbstream 流式备份 innobackupex xbstream 流式压缩并行备份 innobackupex tar 流式备份 innobackupex tar 流式压缩备份

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

根目录 配置项 hbase.rootdir 默认 "/hbase" 根级文件 /hbase/WALs 被HLog实例管理的WAL文件. /hbase/WALs/data-hbase.com,60020,1443159380730 对于每个HregionServer,日志目录中都包含一个对应的子目录 hbase/WALs/data-hbase.com,60020,1443159380730/data-hbase.com%2C60020%2C1443159380730.1443787240

说明 除了标注之外,本文纯属原创,转载请注明出处:https://www.jianshu.com/p/ea6ef5f5b868, https://www.cnblogs.com/monkeyteng/p/10220395.html HDFS架构简介 Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算.本文基于Hadoop 2.7.3源码,分析本地文件推送(新建/追加)到的HDFS客户端逻辑. HDFS架构主

我们知道,HDFS全称是Hadoop Distribute FileSystem,即Hadoop分布式文件系统.既然它是一个分布式文件系统,那么肯定存在很多物理节点,而这其中,就会有主从节点之分.在HDFS中,主节点是名字节点NameNode,它负责存储整个HDFS中文件元数据信息,保存了名字节点第一关系和名字节点第二关系.名字节点第一关系是文件与数据块的对应关系,在HDFS正常运行期间,保存在NameNode内存和FSImage文件中,并且在NameNode启动时就由FSImage加载,之后的

HDFS设计目标 1)硬件错误是常态,数据保存需要冗余. 2)数据批量读取,Hadoop擅长数据分析而不是事务处理. 3)大规模数据集. 4)简单一致醒模型,降低系统复杂度,文件一次写入多次读取, 5)“数据就近”原则分配数据节点. HDFS体系结构 NameNode DataNode SecondayNameNode 事务日志 映像文件 NameNode 文件系统命名空间 记录每个文件系统数据块在各个DataNode上的位置和副本信息. 协调Client对文件的访问 记录命名空间内的改动 Na

原文链接:http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-3213700.html 分布式文件系统主要用于解决海量数据存储的问题,如Goolge.Facebook等大型互联网企业都使用分布式文件系统作为数据存储的基础 设施,并在其上构建很多服务,分布式文件系统通常采用三副本的策略来保证数据的可靠性,但随着应用数据量的不断膨胀,三副本策略为可靠性牺牲的存储空间也 越来越大,如何在不降低数据可靠性的基础上,进一步降低存储空间成本? Facebook将erasure

大数据 概述 大数据是新处理模式才能具备更多的决策力,洞察力,流程优化能力,来适应海量高增长率,多样化的数据资产. 大数据面临的问题 怎么存储海量数据(kb,mb,gb,tb,pb,eb,zb) 怎么对数据进行降噪处理(对数据进行清洗,使得数据变废为宝,提取有用的数据,减少不必要的数据资源空间的释放) 处理方案 hadoop 是一种分布式文件存储系统来解决存储的问题,其中hdfs用来解决数据存储问题,mapReduce来解决如何进行建造处理 hadoop是什么? 由来? 根据google发布的3

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP

后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点. 我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的. 然后呢,我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍,GFS 的整体架构图如下: HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的,比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master,HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver. 但还有些细节不同的地方,所以本

在前面的文章 <HDFS DataNode 设计实现解析>中我们对文件操作进行了描述,但并未展开讲述其中涉及的异常错误处理与恢复机制.本文将深入探讨 HDFS 文件操作涉及的错误处理与恢复过程. 读异常与恢复 读文件可能发生的异常有两种: 读取过程中 DataNode 挂了 读取到的文件数据损坏 HDFS 的文件块多副本分散存储机制保障了数据存储的可靠性,对于第一种情况 DataNode 挂了只需要失败转移到其他副本所在的 DataNode 继续读取,而对于第二种情况读取到的文件数据块若校验失

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