HDFS原理

HDFS原理

HDFS全称Hadoop Distributed File System,是hadoop中的一个分布式文件系统,与传统的文件系统不同,HDFS主针对的是大数据情景下的文件存储。

1 区别:

普通文件系统:数据块/磁盘块*n = 文件系统块的大小  
                             (512KB)          (若n<1,则n=1)

HDFS:block(64MB)独立的存储单元,文件可以大于磁盘大小,也可以存在不同的磁盘上。定位较快。

2 优劣

1、高容错性    2、适合批处理    3、适合大数据处理    4、流式文件访问    5、可构建在廉价机器上

1、低延时数据访问    2、小文件存储    3、并发写入、文件随机修改

3 框架

         

client:文件切分->block;与NN交互;与DN交互;

NameNode:master,在内存中。管理block,处理client请求

DataNode:slave,在磁盘中。存储实际数据块,读写。

SecondaryNameNode:冷备份。分担NN工作量,合并fsiamge和fsedits,恢复NN

4 读取和写入

                 

                  

5 容错处理

1、NameNode Federation

不同的NameNode管理不同的目录,共用DN,这样一部分NN挂掉以后不影响其他部分

2、NNHA

NameNode是唯一一个对文件元数据和file-block映射负责的地方, 当它挂了之后,包括MapReduce在内的作业都无法进行读写。当NameNode故障时,常规的做法是使用元数据备份重新启动一个NameNode。采用HA的HDFS集群配置两个NameNode,分别处于ActiveStandby状态。当Active NameNode故障之后,Standby接过责任继续提供服务,用户没有明显的中断感觉。一般耗时在几十秒到数分钟。

1、基于NFS方案:Active NN与Standby NN通过NFS实现共享数据,但如果Active NN与NFS之间或Standby NN与NFS之间,其中一处有网络故障的话,那就会造成数据同步问题。

             

2、基于QJM方案:

                       

ActiveNameNode会把日志文件写入JournalNode,StandbyNameNode从JN中读取日志文件和fsimage合并。而DN需要向主从节点都进行汇报。用zookeeper决定主从关系。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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