hadoop之HDFS重难点

最新推荐文章于 2024-03-15 19:45:48 发布
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博客聚焦Hadoop中的HDFS，探讨其重难点。HDFS是Hadoop分布式文件系统，在大数据存储等方面有重要作用，了解其重难点有助于更好地运用Hadoop进行数据处理和存储。

HDFS RBF部署生产环境的难点和挑战
走在前往架构师的路上
03-27 3069
文章目录前言一. Router层面的潜在问题Router的性能测试，对请求延时的影响Router间如何做到本地状态的一致性Router对下游NN的统筹管理 前言 上篇文章笔者简单介绍了HDFS Federation新方案RBF里的connection管理。RBF虽说在功能上只是帮助client做请求转发的，在角色功能定位上相当于一个代理的角色。但RBF的这个“代理”远比我们平常说的代理服务要复杂许多。RBF的核心服务Router在设计实现上被赋予了远比普通代理服务更为全面，成熟的功能。因此集群维护者需要对
Hadoop系列（一）——身体是革命的本钱 HDFS体系结构（NameNode、DataNode）详解
BigData_Hubert的博客
08-21 8148
hadoop文件读取实例中yarn的作用是什么样的？ 要想理解hadoop文件读取的过程，除了理解YARN还需要提前了解一下hadoop 中NameNode和DataNode的原理和功能。 NameNode NameNode在内存中保存着整个文件系统(hdfs)的名字空间(namespace）和文件数据块的地址映射(Blockmap)。整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小。 它的功能如下： NameNode负责文件元数据信息的操作以及处理客户端的请求 NameNode管理HDFS文件
Hadoop重点难点：可靠性/Failover/Shuffle
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-17 701
你需要先看这个系列：《Hadoop重点难点：HDFS读写/NN/2NN/DN》HDFS – 可靠性HDFS 的可靠性主要有一下几点:冗余副本策略机架策略心跳机制安全模式效验和回收站元数据保...
HDFS理论重难点
qq_43325476的博客
01-20 2057
HDFS理论重难点 在前两篇博客大家看了一下，我几乎都是草草结束了。那么今天我们就以上面的水平去面试，肯定不够呀。比如我们一起来看看下面这些问题。 HDFS数据流 我们上面看完你的操作，知道了你会操作了，既可以使用IDEA连接虚拟机使用，也可以直接使用shell脚本，直接使用虚拟机进行hdfs的数据流操作，那么你知道它是怎样运作的吗？ HDFS写数据流程 一起来谈谈hdfs写数据的流程吧。先上个图，一起看看。 （1）客户端通过Distributed FileSystem（分布式文件系统）模块向NameNo
hadoop分布式文件系统（hdfs）理论难点
xxsp9999的博客
03-27 928
HAPDOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM（hadoop分布式文件系统）client:读写数据的发起者，将文件拆分。datanode:数据存储，数量巨大。namenode:唯一的领导者，协调和把控所有的的请求。hdfs存储数据：客户端负责把数据拆分，发送给datanode，并把存储块数告诉datanode;datanode以流水线的方式存储数据（第一个datanode收到数据以...
基于Hadoop的云盘系统客户端技术难点之三 小文件存储优化
weixin_33962621的博客
03-08 214
作者：张子良 版权所有，转载请注明出处。 一、概述 首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿...
环形缓冲区-Hadoop Shuffle过程中的利器
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-09 746
这篇文章来自一个读者在面试过程中的一个问题，Hadoop在shuffle过程中使用了一个数据结构-环形缓冲区。环形队列是在实际编程极为有用的数据结构，它是一个首尾相连的FIFO的数据结构...
Windows环境下完美连接Hadoop HDFS解决方案
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop项目的核心组件之一，是一个高度容错性的系统，适合在廉价硬件上运行。HDFS提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。它将应用数据分成块，然后对这些块进行复制，...
1、阿里云yum源配置2、在主节点上安装配置Hadoop3、在从节点上安装配置Hadoop4、格式化Hadoop的HDFS5、Zookeeper的安装与配置6、HDFS HA(高可用)配置7、NameNode与ZKFC格式化
最新发布
03-22
好的，我现在需要处理用户关于配置阿里云Yum源、Hadoop集群、Zookeeper以及HDFS高可用性（HA）的一系列问题。让我先理清每个步骤的需求和可能的难点，然后逐步思考如何解答。 首先，用户的问题分为七个部分，我需要...
【Hadoop】Hadoop概述与核心组件
低调做人，低调编码，神码都是浮云
03-15 1754
大数据Hadoop概述，Hadoop组件及核心组件介绍
Hadoop重点知识总结
10-22
这是本人根据《Hadoop权威指南》和《Hadoop实战》这两本书进行总结，对Hadoop中的MapReduce机制和HDFS数据流程进行总结，并对Hadoop的发展历程进行总结，是对Hadoop的高度总结。
构建一个跨机房的Hadoop集群，有非常多的技术难点（颠覆你以往的认知）
郭首志的博客
08-18 6088
注：本文原作者罗李，花名鬼厉，阿里分布式团队创建之初的第一批员工，从事分布式计算、分布式存储和Hadoop系统的研发，目前负责分布式存储团队的所有技术和管理。（因为感觉这篇文章非常棒，让人思考角度发生很大变化，转载之） 作为一个Hadoop初级入门者，不得不感慨它的beauty，以前把问题想的太简单了。 技术挑战 要构建一个跨机房的Hadoop集群，有非常多的技术难点： 难点1：NameN...
HDFS完全分布式搭建步骤及难点
qq_40891678的博客
10-11 311
四台虚拟机 虚拟机 node01 namenode node02 seconderynamenode ,datanode node03 datanode node04 datanode 步骤： 1、时间同步： ①各个节点安装ntp命令yum install ntp ②上网查找最新的时间服务器ntp1.aliyun.com ③同步时间ntpdate ntp1.ali...
Hadoop: 运行环境搭建 (难点详解)
qq_55123731的博客
04-03 939
1重用，我们物理机IP是192.168.1.10，虚拟机ip:192.168.1.11,但在这个。@2.2 那么假设 物理机（也就是我们的电脑）连接wife的ip:192.168.1.10。ip:192.168.1.11(假设的，反正保证第三个数为1即可)，此时假设又多了。@3 以小编的经验为例：以16G内存为例-----由于后面有hive的加入，小编。@2.5 小编的真实情况是：没有理会windows，内存配的是： 6，3，3。@3 如果虚拟机只用了10G,那么剩余的40G，其它文件是能存放的，所以。
HDFS问题
每天进步一点点
02-17 812
问题1、为什么client在向第一个dataNode写入数据后，第一个dataNode不以并行的方式向第二个和第三个dataNode写数据 问题2、如果文件的大小大于block的大小，那么写入第二个block是在第一个block返回ack packet时，还是写完第一个dataNode的block时，或者是需要重新找到三个namenode来写入下一个block 问题三、客户端向第一个dataN
hadoop学习系列(1.大数据典型特性与分布式开发难点)
weixin_33804582的博客
01-23 363
第一天1.大数据典型特性与分布式开发难点1.大数据典型特性与分布式开发难点2.Hadoop框架介绍与搜索技术体系介绍3.Hadoop版本与特性介绍4.Hadoop核心模块之HDFS分布式文件系统架构介绍5.Hadoop核心模块之Yarn操作系统架构介绍6.Linux安全禁用设置与JDK安装讲解7.Hadoop伪分布式环境部署HDFS部分8.Hadoop伪分布式环境部署Yarn...
Hadoop初学：Hadoop入门学习难吗
shuimuzh123的博客
06-30 1948
初学Hadoop，很多同学都会反映说，Hadoop体系好复杂，里面涉及到太多的技术知识点了，还没开始学就已经觉得很难了。确实，对于初学者来说，尤其是没有基础的菜鸟们，Hadoop学习不容易。今天我们就从Hadoop初学的角度，来聊聊Hadoop入门理论基础学习。 Hadoop的出现，其实是顺应了大数据的发展趋势的。在Hadoop出现之前，对于大规模数据的处理，通过原先的传统解决方案已经很难实现了，或者说，通过原先的解决方案实现起来的成本太高了。 而Hadoop的核心思想，通过搭建Hadoop集群.
Hadoop的IO操作
隔海前尘
07-08 5152
Hadoop自带一套原子操作用于数据I/O操作。其中有一些技术比Hadoop本身更常用，如数据完整性和压缩，序列化框架和盘数据结构。 数据完整性 检测数据是否损坏的常见措施是，在数据第一次引入系统时计算校验和并在数据通过一个不可靠的通道进行传输时再次计算校验和，这样就能发现数据是否损坏，如果计算所得的新校验和和原来的校验和不匹配，我们就认为数据已损坏。但该技术并不能修复数据。常见的错误检测码是...
Hadoop学习重点总结
weixin_42285505的博客
05-11 469
一、大数据概论 1.大数据特点（4V） （1）大量（volume）：数据量大 （2）高速（Velocity）：数据量增长速度快 （3）多样（Variety）：数据格式多样性 （4）低价值密度（Value）：有效数据占比小 2.大数据部门组织结构 二、Hadoop框架概述 1.Hadoop优势（4高） （1）高可靠性：数据备份多份 （2）高扩展性：集群可以横向扩展 （3）高效性：mapreduce是并行工作的 （4）高容错性：失败的任务将被重新分配执行 2.Hadoop组成 （1）Hadoop1.x和Had
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