一.配置 1. 在masters文件中添加 Secondary节点的主机名. *注:masters文件用于指定secondary的主机而不是namenode,slaves用于指定datanode和tasktracker, namenode由core-site.xml fs.default.name指定,jobtracker由mapred-site.xml mapred.job.tracker指定 2. 修改hdfs-site.xml文件 <property>      <name>

refer to http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3435989.html http://blog.csdn.net/wuzhilon88/article/details/49506873 方法一.使用namespaceID 1.在namenode节点上,将dfs.name.dir指定的目录中(这里是name目录)的内容情况,以此来模拟故障发生. 1 [hadoop@node1 name]$ ls 2 current image in_use.lock 3

1.修改conf/core-site.xml 增加 <property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property> <

1.修改 conf/core-site.xml,增加 Xml代码 <property> <name>fs.checkpoint.period</name> <value>3600</value> <description>The number of seconds between two periodic checkpoints. </description> </property> <property&

情景再现: 在修复hadoop集群某一个datanode无法启动的问题时,搜到有一个答案说要删除hdfs-site.xml中dfs.data.dir属性所配置的目录,再重新单独启动该datanode即可: 问题就出在这个误删除上,当时是在namenode的hadoop/hdfs/目录下,然后就执行了一个可怕的命令 rm -rf data rm -rf name #存储namenode永久性元数据目录 当时还不知道删除这个的可怕,以为只是误删除了普通数据而已,然后再转到datanode下再次执行删

1.概况 截至目前,Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0.前者主要有如下几种实现方式:1)社区版本基于Secondary namenode机制来定时备份HDFS metadata元数据信息:2)Avatar在Secondarynamenode的基础上实现了基于NFS共享存储方式的热备方案.3)Backup Node通过提供备用节点同步Namenode中的Matadata数据实现.后者基于NFS或者Jo

1.Hadoop生态系统 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. Client:切分文件:访问HDFS:与NameNode交互,获取文件位置信息:与DataNode交互,读取和写入数

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

一.Hadoop项目简介 1. Hadoop是什么 Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台. 作者:Doug Cutting:Lucene,Nutch. 受Google三篇论文的启发 2. Hadoop核心项目 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 3. Hadoop架构 3.1 HDFS架构 (1) 主从结构 •主节点,只有一个: namenode •从节点,有很多个: datanodes (2)

1.Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. 下图为hadoop的生态系统: 2.HDFS(Hadoop分布式文件系统) 源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方

目录 HDFS 是做什么的 HDFS 从何而来 为什么选择 HDFS 存储数据 HDFS 如何存储数据 HDFS 如何读取文件 HDFS 如何写入文件 HDFS 副本存放策略 Hadoop2.x新特性 1.HDFS 是做什么的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞

HDFS概述 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.HDFS产出背景及定义 1>.HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理磁盘中,但是不方便维护和管理,迫切需求一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 2>.HDFS定义 HDFS全称为:Hadoop Distributed File System,它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位

一.HDFS产生背景及定义 1.HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统.HDFS只是分布式文件管理系统中的一种. 2.HDFS定义 HDFS(Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通过目录树来定位文件:其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色.

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. Hadoop1.x的生态系统: Hadoop2.x引入YARN: HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序

简单介绍 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  在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l  重点概念:文件切块,副本存放,元数据 HDFS概念和特性 首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间——目录树来定位文件其次,它是分布式的,由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色: 架构图 namenode存

定义 HDFS(Hadoop Distributed File System)是分布式文件管理系统中的一种,用来管理多台机器上的文件,通过目录树来定位文件. 由很多服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器有各自的角色. 适合一次写入,多次读取,且不支持文件的修改.适合用来做数据分析,不适合用来做网盘应用. 优缺点 优点: 1.高容错性 数据自动保存多个副本.通过增加副本的形式,提高容错性某一个副本丢失以后,可以自动恢复 2.适合处理大数据. 3.可运行在廉价机器上,通过多副本机制,提高可靠性.

1. HDFS 是什么? Hadoop分布式文件系统(Distributed File System)-HDFS(Hadoop Distributed File System) 2. HDFS 架构 首先HDFS是一个分布式文件系统,就是说在一个集群上做了一个文件系统.一般的集群都是主从结构.namenode是主,datenode是从. 我们来看一下这几个概念 Client:就是客户端. 1.文件切分.文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成 一个一个的Block,然后进行存储.

初步掌握HDFS的架构及原理 原文地址:https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html   目录 HDFS 是做什么的 HDFS 从何而来 为什么选择 HDFS 存储数据 HDFS 如何存储数据 HDFS 如何读取文件 HDFS 如何写入文件 HDFS 副本存放策略 Hadoop2.x新特性 1.HDFS 是做什么的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管

原文:https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html 目录 HDFS 是做什么的 HDFS 从何而来 为什么选择 HDFS 存储数据 HDFS 如何存储数据 HDFS 如何读取文件 HDFS 如何写入文件 HDFS 副本存放策略 1.HDFS 是做什么的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以