(2).hdfs的架构设计

最新推荐文章于 2024-08-14 20:41:13 发布
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分类专栏： 大数据之hdfs 文章标签： 文件系统 hdfs hadoop 分布式文件系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/maozhr720/article/details/77608875
本文介绍了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的架构原理，包括其Master/Slave结构、NameNode和DataNode的角色职责、文件切块及存储机制、副本管理等关键技术点。

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hdfs被设计成Master/Slave结构:
（1）HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode
　　　　（2）NameNode负责管理整个文件系统的元数据
　　　　（3）DataNode 负责管理用户的文件数据块
　　　　（4）文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
　　　　（5）每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
　　　　（6）Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
　　　　（7）HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行
深入理解HDFS：Hadoop分布式文件系统
Spring , Hadoop, Spark , BI , ML
07-15 5万+
文本详细介绍了HDFS中的许多概念，对于理解Hadoop分布式文件系统很有帮助。1. 介绍在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如果保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制。由于
Hadoop之HDFS（实践篇）
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09-04 5137
上一篇文章介绍了HDFS的体系结构及基本原理等偏理论性的内容，本文将更多地从命令行操作、Java程序编写等实践角度着手，对HDFS的使用进行介绍。 1、HDFS的命令行操作 HDFS是存取数据的分布式文件系统，对HDFS的操作，就是文件系统的基本操作，如文件的创建、修改、删除、修改权限等。对HDFS的操作命令类似于Linux的shell对文件的操作，如ls、mkdir、rm等。总的来说，H...
《Hadoop大数据技术与实践》+ 数仓版本
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数据规模巨大（Volume）生成和处理速度极快（Velocity）数据类型多样（Variety）价值巨大但密度较低（Value）
Hadoop经典书籍资料收藏(35本)转
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原文地址：http://www.hadoopor.com/thread-5128-1-2.html   1.”Hadoop.Operations.pdf.zip” http://vdisk.weibo.com/s/vDOQs6xMAQH6 2.”Hadoop权威指南(中文版)(带书签).pdf” http://vdisk.weibo.com/s/wxJYuVE573j 3...
从零开始学习Hadoop--推荐书目
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关于Hadoop的书非常多，不能一一列举，每本书都有可取之处。我只列一下自己看过的书，略带一点书评。     1. 《Java2核心技术》，这套书有两卷。学习Java的话，搞定这两本就差不多了，足以应对Hadoop的常规开发。     2. 《Hadoop权威指南》，这本书英文版已经出到第3版了，中文版是第2版。这本书内容比较全面。缺点是废话太多，书太厚，例子复杂，代码没写全，有些地方
DataNode启动失败：org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool
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1.6.HDFS的应用1
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HDFS简介1.为什么会有HDFS?2.HDFS定义3.HDFS适合的场景4.HDFS优缺点4.1优点4.2缺点5.HDFS组成及作用5.1 图解5.2 Client（客户端）5.3 NameNode（类似一个主管、管理者）5.4 DataNode（执行NameNode下达的命令）5.5 Secondary NameNode（协助NameNode工作） 1.为什么会有HDFS? 因为数据量的增大，...
HDFS 官方文档 中文
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HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。本文将一一介绍各个组成部分的定义、作用。
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HDFS是什么？ 易于扩展的分布式文件系统 运行在大量普通廉价机器上提供容错机制 为大量用户提供性能不错的存取服务 设计目标： 自动快速检测应对硬件错误 流式访问数据,以流的方式访问数据，设计用于数据的批量处理 缺点：不适合存储大量小文件；不适合低延迟的数据访问；不支持多用户写入及任意修改文件 移动计算不移动数据（大数据基本原则，空间换时间） 简单一致性模型 异构平台可移植性 安装配置 追...
推荐学习hadoop入门几本书（中文版）
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在我学习hadoop的过程中，对中文版的书籍重点推荐以下两本（我都看过，并做过相应的实验） 第一本　hadoop实战 第二本　hadoop权威指南 另外有一本hadoop实战（hadoop in action）也可以。 更重要的还有一本英文版的书好像叫Pro hadoop，非常好，在最初部署和调整环境的时候，给我很大的帮助和指导。
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hdfs是一个分布式文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件,并且是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器各自负责角色； 　　重要特征： 　　1.HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M  　 2.HDFS文件系统会给
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(4). hdfs数据写过程概述
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（1）客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本 　　　　 　　（2）详细步骤解析 　　　　1.根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存
# 二、Hadoop 核心组件配置 ### 1、HDFS配置 1. HDFS架构：NameNode负责元数据管理，DataNode负责数据存储。 2. HDFS操作：通过HDFS Shell命令进行文件上传、下载、删除等操作。 3. HDFS权限管理：配置文件系统权限，确保数据安全。 ### 2、MapReduce配置 1. MapReduce编程模型：编写Map和Reduce函数，实现数据处理。 2. WordCount示例：统计文本中单词出现频率。 3. MapReduce调试：通过日志分析和测试用例验证程序正确性。 ### 3、YARN配置 1. YARN架构：ResourceManager负责资源分配，NodeManager负责节点资源管理。 2. 资源调度：配置YARN的资源分配策略，如内存、CPU等。 3. 任务调度：通过YARN提交MapReduce任务，监控任务执行状态。
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06-16
用户明确提到了HDFS架构及操作、MapReduce编程模型与调试、YARN资源调度与任务提交。我需要参考系统级指令：所有行内数学表达式使用$...$，独立公式用$$...$$，LaTeX语法正确，使用中文回答，生成相关问题，回答中...
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