Hdfs简介 Hdfs是Hadoop distributed file system的简写，在Hadoop生态圈中担任海量数据分布式存储的角色。Hdfs有着简单、易用、高效的特点。只要是涉及到海量数据存储的场景都可以应用Hdfs，其中文件越大Hdfs越有优势。代码实现：Maven中引入Hadoop-client依赖，核心类：Configuration、
IP规划 HOST NN NN JN DN ZKFC ZK node01 * * * node02 * * * * * node03 * * * node04 * * hadoop：2.6.5 JDK8安装 上传并解压 tar -zxvf xxx.tar.gz 配置环境变量 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8 export CLASSPATH=.:/u
一、HDFS产生的背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。 二、HDFS的定义 HDFS（Hadoop Distri
1、创建hadoop用户,作为haoop的运行用户 2、配置JAVA_HOME环境变量，修改/etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_51export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH 3、配置hadoop用户的PATH环境变量，修改.bash_profile$HOME/hadoop/bin:$HOME/hadoop/bin 4、配置免密登录，需要配置mas
hdfs管理界面：Summary部分，Configured Capacity: 0 B。正常应该不是0，而是显示系统分配给hdfs的剩余容量。 原因：NameNode的clusterID和DataNode的不一致，所以未能启动。之所以会这样，是因为我们执行了多次bin/hdfs namenode -format命令，导致NameNode的clusterID改变而DataNode却没变
1、NameNode架构的局限性 （1）Namespace（命名空间）的限制 由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个NameNode所能存储的对象（文件+块）数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个DataNode，12PB的存储（假设文件平
1 集群启动及初始化配置问题 集群配置修改好后，往往需要重启。每个集群的重启方式不一样，需要根据集群具体设定。 例如：我们现有第三方平台的重启方式为：sh /opt/workspace/executor-proxy/sbin/app.sh restart 修改初始化内存分配的方式为：设置初始化内存为1g pwd /opt/workspace/ex
HDFS:分布式文件系统，适合一次写入，多次读出场景，不适合文件的修改。 HDFS由NN、DN、Secondary NameNode、Client组成。 NN(NameNode) ：管理HDFS的名称空间、配置副本策略、管理数据块（Block）的映射信息、处理客户端读写请求； DN(DataNode) ： 存储实际的数据块、执行数据块的读/
https://www.cnblogs.com/alpha-cat/p/12866505.html https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-14890 https://www.cnblogs.com/hang-shao/p/12860000.html https://towardsdatascience.com/installing-hadoop-3-2-1-single-node-cluster-on-windows-10-ac258d
Hadoop之HDFS 1.1 HDFS hdfs 是分布式的文件管理系统 优点 : 缺点 : , 不支持低延时的数据访问。 例如毫秒级的。 , 无法对大量的小文件进行存储 存储大量小文件的话， 它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。 这样是不可取的， 因为NameNode的内存总是有
HDFS读文件流程 1.客户端向NameNode发送读文件请求，NameNode返回文件的数据块信息，对于每一个数据块，元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址 2.文件系统返回FSDataInputStream给客户端，用来读取数据 3.FSDataInputStream连接保存次文件第一个数据块的最近的数据节点，data从数
目录 HDFS的组成 NameNode DataNode SecondaryNameNode HDFS的操作 HDFS的命令行操作 Java API操作 hadoop分布式文件存储系统，用来解决海量数据的存储问题 HDFS的组成------核心配置文件：hdfs-site.xml、core-site.xml NameNode：负责整个HDFS集群的管理（比如监控DataNode的运行状
首先我们要明白，HDFS支持热部署 如果我们在hadoop集群执行过程中，硬盘内存不足了，想新加一个新节点怎么办？ 或者有些节点用不到，我们怎么将它退役掉？ 在HDFS中存在两个配置项：（他们都需要指向一个文件） dfs.hosts:白名单文件，白名单文件中存放的就是HDFS的datanode的地址，在白名单中的地
今天继续学习hdfs （1）客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 （2）NameNode 返回是否可以上传。 （3）客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。 （4）NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别
HDFS即Hadoop Distributed File System, HDFS存储数据的流程如下： 1、client跟NameNode交互1.1、client 发消息给NameNode，NameNode检查client是否有写的权限。如果有权限，NameNode检查是否有同名文件，如果没同名文件，NameNode生成一条新文件的记录（不包含存放地址信息）1.2、NameNode向cl
1. hdfs基本工作流程 1. hdfs初始化目录结构 hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的 namenode在format初始化的时候会形成两个标识：blockPoolId：clusterId： 新的datanode加入时，会获取这两个标识作为自己工作目录
一、HDFS命令 上传 1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS [xuzm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ touch kongming.txt [xuzm@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -moveFromLocal ./kongming.txt /sanguo/shuguo 2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去 [x
身处于大数据时代，我们的日常生活离不开大数据。大数据即大量的数据，在一定时间内，没有办法用普通常规的工具或是软件对它所捕获、存储、管理和处理的数据集合。 Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加
爱共享 爱生活 加油 2021 百度网盘 提取码：qhhv 今天来讲的还是大数据面试题 目录最近由于要准备面试就开始提早看些面试、笔试题。以下是自己总结的一些经常出现、有价值的试题，包含hadoop、hive、hbase、storm、spark等。答案仅供参考，如有错误，请指出。试题不定时更新。 hadoop相
hadoop分布式搭建 完全分布式结构 hostNNSNNDNtongyuzhe1*tongyuzhe2**tongyuzhe3*tongyuzhe4* hadoop配置目录 如果出现启动失败，就把/tmp和配置文件目录还有hadoop软件文件夹都删除 全部重新弄 #进入hadoop配置目录 cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop 角色启动位置 #hadoop
CAP原则 强一致性会破坏可用性 Consistency：一致性 是指在同一时刻,分布式系统中NameNode主备节点里元数据始终是相同值。 Availability：可用性 不会因为NameNode备节点网络延迟导致主节点等待卡顿。 或指NameNode中的某一个节点故障宕机后，集群还能响应客户端请求，并且数据
目录 1. 开机启动Namenode过程 1.1. ⾮第⼀次启动集群的启动流程 1.2. 第⼀次启动集群的启动流程 2. 安全模式介绍 3. DataNode与NameNode通信(⼼跳机制) 4. SecondayNamenode的⼯作机制(检查点机制) 5. ⽹络拓扑 6. 机架感知 7. 节
下面我们首先来看一下HDFS的高可用，也可以称之为HA(High Available) HDFS的HA，指的是在一个集群中存在多个NameNode，分别运行在独立的物理节点上。在任何时间 点，只有一个NameNode是处于Active状态，其它的是处于Standby状态。 Active NameNode(简写为 Active NN)负责所有的客户端
1 前言 1.1 大数据的4V特征：容量、种类、速度和价值： 容量：1 PB = 1024TB = 1024×1024GB = 1024×1024×1024MB = 1024×1024×1024×1024KB； 种类：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据(如HTML和XML文档)； 价值：价值密度低是大数据的一个显著特征； 速度：增长和处理速度快，时效性高
目录 一、HDFS是什么 二、类Linux文件系统 三、HDFS分层架构 四、HDFS 读写文件原理 四、HDFS Block Replication 机制 五、NameNode 和 DataNode 一、HDFS是什么 随着移动互联网技术的发展，产生的用户数据也越来越多，对服务器存储需求也越来越大。服务器存储扩展有两个方向：1）垂
