初始HDFS(hadoop distributed file system)

浅析HDFS分布式文件系统
本文通过动画形式深入浅出地介绍了Hadoop Distributed FileSystem(HDFS)的基本概念、核心流程及容错机制,帮助读者快速理解并掌握HDFS的工作原理。
初次接触HDFS(Hadoop Distributed File System),主动或者被动地了解一些相关知识,也有同事给我们分享过,但是大多是一些概念把我们唬住了,很难有个清晰的认识和进一步了解的前提,借此论坛的机会,整理一点,我想可以轻松愉快的快速认识一下HDFS。”


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影片名称:HDFS分布式文件系统

上映时间:2004年X月,至今翻拍多版

主要演员:client、namenode、datanode

编剧导演:Doug Cutting等

发行方式:Open开源

发行机构:Apache

影片语言:Java

影片类型:科技教育动漫

影迷评分:7.9分/

相关影片:GFS、HBASE、MAPREDUCE、HIVE、PIG、ZOOKEEPER等

影片简介:HDFS是Hadoop生态系统的一员,意思如同名称分布式文件系统……

◆影片开始,都会列出主要演员(The Cast)


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客户端:对HDFS的操作都要通过我,你们别指望越过我,其他人不会搭理你;

元数据节点:我是独一无二的,当然除了我的备胎(我要是死了,备胎就是我,等我复活以后,我就变成备胎了),这里的事情都要协调,看出来了吧,我是主角;

数据节点:我们,我们是存储数据用的,我们是群众演员,一般都是有很多的,我们可以死,但是也不能死太多;

◆正式故事(第一节),向HDFS里面写数据(Writing Data In HDFS Cluster)

○用户请求(Request From User)

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○数据块和拷贝(Block And Replaction)

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○切割文件成块(Divide File Into BLocks)


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○询问元数据节点(Ask NameNode)


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○元数据节点选用数据节点(NameNode Assigns DataNodes)


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○客户端开始写数据(Client Starts Writing Data)


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○通知元数据节点操作完成(Infrom NameNode When Done)

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○全部数据块写完(When All Blocks Are Written)


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○正式故事(上)扼要重述(Rcap)


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◆正式故事(第二节),从HDFS中读取数据(Reading Data From HDFS Cluster)

○用户请求(Request From User)

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○首先联系元数据节点(Contact NameNode First)

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○下载数据(DownLoad Data)

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◆正式故事(第三节),HDFS容错性能

○错误类型和检错(Types Of Faults And Their Detection)

错误一:节点错误


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错误二:通讯错误

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错误三:数据错误

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检错一:节点错误

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检错二:网络错误


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检错三:数据错误


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○处理数据读写错误(Handling Reading And Writing Failures)

处理写数据错误


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处理读数据错误


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○处理节点错误


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◆正式故事(第四节),拷贝的位置策略(Replica Placement Strategy)


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○机架和数据节点(Racks and DataNode)

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○选择第一个拷贝位置(Selecting First Replica Location)


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○剩下两个拷贝位置(Next Two Replica Location)


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○后来的拷贝所放位置(Subsquent Replica Locations)

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0096/6445/18c2d9cd-5ddc-39d7-b8f8-347e2fa8b9d9.png[/img]





◆后记(Where to go From here?)

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HDFS分布式文件系统介绍完了,是不是感觉像放电影一样,我想看完后,你对HDFS一定有一个大概认识,貌似也不是很困难,不过这只是个开始,我也是在网上找到这幅漫画的,分享给大家,希望可以让你对学习Hadoop提供一点信心吧,愉快的学习,我们知道公司和客户都在推进各个系统的云化工作,我想这些东西以后也是我们必备的知识吧。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### Hadoop伪分布式环境下HDFS的安装与使用 #### 1. 环境准备 在开始配置之前,需要确保已经完成Java环境的安装以及SSH无密码登录的设置。此外,还需要下载并解压Hadoop软件包到目标路径。 #### 2. 配置文件修改 Hadoop伪分布式的配置涉及多个XML和Shell脚本文件的编辑。以下是具体的配置步骤: - **`hadoop-env.sh`**: 修改此文件以指定Hadoop运行所需的JDK路径。通过设置`JAVA_HOME`变量来实现[^1]。 ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ``` - **`core-site.xml`**: 设置HDFS的核心参数,主要包括NameNode地址和其他全局属性[^2]。 ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration> ``` - **`hdfs-site.xml`**: 配置HDFS的具体行为,例如数据块复制因子和Web UI端口号[^3]。 ```xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/opt/data/namenode</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/opt/data/datanode</value> </property> </configuration> ``` #### 3. 格式化HDFS 在首次启动前,需执行命令对HDFS进行初始化操作。该过程会创建必要的元数据结构[^3]。 ```bash $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format ``` #### 4. 启动服务 依次启动HDFS和YARN服务,并验证其状态。 - 启动HDFS: ```bash $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh ``` - 启动YARN (如果需要): ```bash $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh ``` 可以通过浏览器访问`http://<your-host>:50070`(对于Hadoop 2.x版本)或者`http://<your-host>:9870`(针对较新版本),确认Namenode是否正常工作。 #### 5. 测试HDFS功能 上传测试文件至HDFS,并尝试读取它以检验整个流程是否通畅。 ```bash # 创建目录 hdfs dfs -mkdir /input # 将本地文件拷贝到HDFS hdfs dfs -put /path/to/local/file.txt /input/ # 查看文件内容 hdfs dfs -cat /input/file.txt ``` --- ###
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