Federation机制和ErasureCoding策略

一、Federation机制

Federation机制是一种分布式系统中常用的协作模式,它能够实现不同系统之间的互联互通。 本文将介绍Federation机制的定义、原理、应用场景以及优缺点。 Federation机制是指将多个独立的系统或组织连接在一起,通过共享信息和资源,实现彼此之间的协作和交互。 这些系统或组织可以是不同的实体,可以是不同的国家、企业、组织或个人。

具体的操作过程:

1.关闭hadoop的hdfs和yarn

2.删除hdfs的数据和元数据

3.修改hdfs-site.xml配置文件

4.分发hdfs-site.xml配置文件

5.分别对bxm02和hadoop2进行格式化

6.启动hadoop集群

7.创建一个目录,不指定通讯地址这个目录默认情况下实在bxm02中创建的

8.通过子命令dfs的子命令-fs指定hadoop2运行namenode的rpc通信地址,对其namespace进行操作,创建目录/ns2data

9.查看bxm02和hadoop2运行的namenode管理的namespace根目录

二、ErasureCoding策略

ErasureCoding策略:HDFS默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。Hadoop3.x引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。

具体的操作过程:

1.enablepolicy用于开启erasurecoding并指定erasurecoding策略

2.指定具体的目录指定策略setpolicy

3.getpolicy指令查看指定目录上的erasurecoding策略

4.unsetpolicy用于在指定目录上取消erasurecoding策略

5.disablepolicy用于关闭erasurecoding以及指定的erasurecoding策略

### 中心节点优化 HDFS采用了一种主从架构,其中名称节点(NameNode)作为中心节点负责管理文件系统的命名空间客户端对文件的访问。为了减轻名称节点的负担,HDFS采取了多种措施[^1]: - **二级名称节点(Secondary NameNode)**:虽然不是热备份,但定期合并FsImageEditLog文件以减少EditLog大小,从而降低主名称节点重启时的加载时间。 - **联邦HDFSHDFS Federation)**:通过引入多个独立的名称节点来分割命名空间,使得每个名称节点处理一部分数据,有效分散了单点压力。 ### 唯一名称节点的局限性 在传统的HDFS架构中,只有一个活跃的名称节点,这种设计存在明显的局限性: - **单点故障**:一旦名称节点出现故障,整个集群将不可用,直到名称节点恢复为止。 - **扩展性限制**:随着集群规模的增长,单一名称节点可能成为性能瓶颈,尤其是在元数据操作频繁的情况下。 ### 冗余保存策略 为了保证数据的可靠性高可用性,HDFS采用了多副本机制作为其核心冗余保存策略[^3]: - **默认三副本机制**:对于每一个数据块,默认情况下会在不同的数据节点上创建三个副本。这些副本分布在不同的机架上,以提高容错能力。 - **纠删码(Erasure Coding, EC)**:HDFS 3.x版本开始支持纠删码技术,它能够在不牺牲太多容错能力的前提下显著减少存储开销。 ### 流水线复制细节 当客户端写入数据到HDFS时,会经历一个称为流水线复制的过程,具体步骤如下: 1. 客户端向名称节点请求创建一个新的文件,并获得一组数据节点列表用于存放该文件的数据块。 2. 数据被分割成若干个数据块,每个数据块按照配置的副本数量进行复制。 3. 每个数据块的第一个副本由客户端直接发送给第一个数据节点,然后这个数据节点将此数据块传递给下一个数据节点,依此类推,形成一条复制流水线。 4. 当所有副本都被成功写入后,每个数据节点都会确认接收,最终由最后一个数据节点返回确认信息给客户端。 ### 错误探测与恢复机制 HDFS内置了错误探测与恢复机制来确保数据的一致性可用性: - **心跳检测**:数据节点周期性地向名称节点发送心跳信号,如果名称节点在一段时间内未收到某个数据节点的心跳,则认为该节点已经失效。 - **校验验证**:每次读取或写入数据时都会计算并验证校验,若发现损坏的数据块,系统会自动尝试从其他健康的副本读取数据,并修复损坏的副本。 - **自动恢复**:当检测到副本数量不足时,HDFS会自动启动恢复过程,从现存的副本中复制数据生成新的副本,以维持预设的冗余级别。 ```python # 示例代码:模拟HDFS中的数据块复制逻辑 def replicate_block(block_id, replicas): # 假设replicas是一个包含目标数据节点地址的列表 pipeline = [] for i in range(len(replicas)): if i == 0: # 第一个副本由客户端直接发送 send_to_datanode(block_id, replicas[i]) else: # 后续副本通过流水线方式传输 next_datanode = replicas[i] prev_datanode = replicas[i-1] pipeline.append((prev_datanode, next_datanode)) # 执行流水线复制 for src, dst in pipeline: transfer_block(src, dst, block_id) def send_to_datanode(block_id, datanode): print(f"Sending block {block_id} to {datanode}") def transfer_block(src, dst, block_id): print(f"Transferring block {block_id} from {src} to {dst}") ```
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