1. namenode介绍 namenode管理文件系统的命名空间.它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录.这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件fsimage和编辑日志文件edits.NameNode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息,但它并不永久保存块的位置信息,因为这些信息在系统启动时由数据节点重建. namenode主要负责三个功能,分别是 管理元数据 维护目录树 响应客户请求 2. namenode关键文件夹 位于/opt/software/hado

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

接前文 分布式存储-HDFS 架构解析,我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括:NameNode.DataNode 和 Client.本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点. 元数据持久化 NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中,对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化,而映射关系则不会持久化.因为映射关系是通过 DataNode 启动后定时汇报上来,即使 NameNode 重启后内存信息丢

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

HDFS中的NameNode的HA怎么实现?(一言以蔽之) 在Hadoop集群中配置并启动两个NameNode进程,一个作为Active节点对外提供服务,另一个作为Standby的节点,两个NameNode启动的时候都会在Zookeeper中创建一个临时有序的节点,Zookeeper会取最小的节点对应的NameNode作为Active,而其他的作为Standby.一旦Active节点宕掉了,那么这个NameNode在Zookeeper中对应的临时节点就删除了,那么Standby对应的Zookee

HDFS中NameNode工作机制1.NameNode的主要功能(1)负责客户端请求的响应: (2)负责元数据的管理. 2.元数据管理namenode对数据管理采用了三种存储形式: (1)内存元数据: (2)磁盘元数据镜像文件: (3)数据操作日志文件(可以通过日志运算出元数据). 2.1元数据的存储机制(1)内存中有一份完整的元数据(meta data): (2)磁盘中有一个元数据镜像文件(fsimage),fsimage是HDFS文件系统存于硬盘中的元数据检查点,里面记录了自最后一次检查点之

在启动Hadoop时,NameNode节点上会默认启动一个SecondaryNameNode进程,使用JSP命令可以查看到.SecondaryNameNode光从字面上理解,很容易让人认为是NameNode的热备进程.其实不是,SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分.它并不是元数据节点出现问题时的备用节点,它和元数据节点负责不同的事情. 1.SecondaryNameNode节点的用途: 简单的说,SecondaryNameNode节点的主要功能是周期性将元数据节点的命

HADOOP中可以分为两个大的模块,存储模块和计算模块.HDFS作为存储模块,JobTracker,TaskTracker构成计算模块.   1.HADOOP的文件是以HDFS格式存储的   HDFS是一种文件系统,专为大规模分布式数据处理而设计的,我们可以把一个很大的数据集,在HDFS中存储为单个文件.HDFS中采取的是master/slave的结构,其中master我们称为NameNode,slave我们称为DataNode.HDFS中包括以下三个构件,NameNode,DataNode,S

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g

起源:Hadoop是google 的集群系统的开源实现            --Google集群系统,:GFS(Google file system),MapReduce,BigTable(严格意义上讲,这个不是hadoop的东西)             --Hadoop 主要由 HDFS(Hadoop Distributed file system ---hadoop文件分布式系统)MapReduce和HBase组成  两大核心:             MapReduce : 组成  M

1.成百上千台服务器组成集群,需要时刻检测服务器是否故障 2.用流读取数据更加高效快速 3.存储节点具有运算功能,省略了服务器之间来回传数据的网络带宽限制 4.一次写入,多次访问,不修改数据 5.多平台 namenode:master,负责总体调度,处理协调请求等(一个集群只能有一个namenode,但是可以多个集群组成一个更大的集群 ,这时就有多个namenode,这时的namenode有两种状态,一种叫active并且一个大集群只能有一个namenode处于该状态, 一种为standby)

本文主要详述了HDFS的组成结构,客户端上传下载的过程,以及HDFS的高可用和联邦HDFS等内容.若有不当之处还请留言指出. 当数据集大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区,并存储到若干台独立的计算机上.Hdfs是Hadoop中的大规模分布式文件存储系统. HDFS的特点 HDFS文件系统可存储超大文件 1)HDFS是一种文件系统,自身也有块(block)的概念,其文件块要比普通单一磁盘上文件系统大的多,hadoop1.0上默认是 64MB,2.0默认是128MB.与其他

一.Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理) Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元. 用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce

Hadoop 2.X 管理与开发 一.Hadoop的起源与背景知识 (一)什么是大数据 大数据(Big Data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的5个特征(IBM提出): l  Volume  (大量) l  Velocity(高速) l  Variety (多样) l  Value   (价值) l  Veracity(真实性) 大数据的典型案例:

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

一.hdfs的概念 Hadoop 实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS. Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库.它起源于Apache Nutch,后者是一个开源的网络搜索引擎,本身也是Luene项目的一部分.Aapche Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用,是Google开创其帝国的重要基石. 什么是文件系统呢,其实我们最熟悉的windows用的是NT

MapReduce是什么 MapReduce是一种分布式计算编程框架,是Hadoop主要组成部分之一,可以让用户专注于编写核心逻辑代码,最后以高可靠.高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据. MapReduce的存储 MapReduce的数据是存储在HDFS上的,HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一.下边是MapReduce在HDFS上的存储的图解 HDFS主要有Namenode和Datanode两部分组成,整个集群有一个Namenode和多个DataNode,通常每一个节点一个Data

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.首先配置集群信息 vi /etc/hosts 二.安装zookeeper 1.解压至/usr/hadoop/下 .tar.gz -C /usr/hadoop/ 2.进入/usr/hadoop/zookeeper-3.4.10/conf目录,将zoo_sample.cfg 复制为 zoo.cfg /conf/zoo_sample.cfg /usr/hadoop/zookeeper-/conf/zoo.cfg 3.编辑zoo.cfg 4.新建dataDir目录 /dataDir/ 5.向data

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

转自:http://www.it165.net/admin/html/201402/2382.html 在上一篇文章Hadoop源码分析之DataNode的启动与停止中分析了DataNode节点的启动大致过程,下面来重点分析DataNode节点中启动过程中的与NameNode节点的几个通信过程. IPC对象创建 在DataNode类中有一个成员变量namenode,它是DatanodeProtocol类型,DatanodeProtocol接口是DataNode节点与NameNode节点间进行IP