Hadoop基础面试题精选 1. 请说下HDFS读写流程HDFS写流程：HDFS读流程： 2. HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办3. HDFS在上传文件的时候，如果其中一个DataNode突然挂掉了怎么办4. NameNode在启动的时候会做哪些操作5. Secondary NameNode了解吗，它的工作机制是
一、Hadoop概述 HDFS ：分布式文件系统MapReduce : 分布式计算系统Yarn：分布式集群资源管理 1.高可用架构模型 文件系统核心模块： NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，一般都是使用两个实现HA高可用JournalNode：元数据信息管理进程，一般都是奇数个DataNode：从
HDFS架构 NameNode：负责管理和存储元数据;文件名、目录结构、文件属性(时间、副本、权限)、文件块列表,块所在DataNode(BlockId)。 DataNode：本地文件系统中存储文件块数据、块校验和。 SecondaryNameNode：定时将日志文件和镜像文件进行合并。 说明：谁启动的hdfs谁
一、概述 从整个HDFS系统架构上看，NameNode是其中最重要、最复杂也是最容易出现问题的地方，而且一旦NameNode出现故障，整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态，同时随着数据规模和集群规模地持续增长，很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来。所以，从更高层次掌握NameNode的内部结构和运
记录以下遇到的这个问题2021.4.29 问题的起因还是在于hadoop安全模式的问题，我的安全模式之前出了问题，丢失了数据， 导致我每次启动hadoop集群，都需要自己手动关闭hadoop的安全模式， 于是在网上搜索，找到说可以先关闭集群，然后格式化namenode， 按照这样的方式做了以后，就出现了标题的问题。
我们说namenode启动的时候,会把fsimage,载入内存,然后执行edits中的各项操作,这个操作做完以后,内存中就有了, 文件系统元数据的镜像了,这个时候就去再创建一个新的Fsimage文件和一个空的edits文件,然后,namenode就去监听datanode的请求, 在这个过程中namenode文件系统,对于客
数据量越来越多，在一台PC的范围存不下了，那么就分配到更多的PC中，但是不方便管理和维护，因此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。分布式文件管理系统很多，Hadoop的HDFS只是其中一种。 HDFS主要分为两大角色，NameNode与DataNode，NameNode主要
** 大数据小题 一、简述向HDFS写文件的流程； 答：1.调用客户端对象DistributedFileSystem的create方法 2.DistributedFileSystem会发起对namenode的一个RPC连接，请求穿件一个文件，不包括block块的请求。namenode会执行各种各样 的检查，确保要创建的文件不存在，并且
Hadoop 3.0磁盘均衡器(diskbalancer)功能及使用介绍 过往记忆大数据 过往记忆大数据 在HDFS中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配
趣头条百 PB 规模 Hadoop 实践 朱琦 过往记忆大数据 随着趣头条业务的高速发展，趣头条及其附属产品如米读等，和母公司innotech集团的产品矩阵，目前总的存储数据量规模已经达到百PB左右，包括HDFS的热数据，和阿里云OSS的冷数据。日均计算任务个数达到二十万个，Hadoop集群规模近2000台左右
洋哥YARN和HDFS实践系列大作，这是第三篇，前面两篇分别是：Yarn【label-based scheduling】实战总结（一）Yarn【label-based scheduling】实战总结（二） 1.1 机架感知(RackAwareness)概述通常，大型Hadoop集群会分布在很多机架上。在这种情况下， -- 希望不同节点之间的通信能够尽量发生在同一个
最近学习了大数据Hadoop相关知识，做一些必要的笔记，一来是对自己学习的知识的巩固，二来对有同样问题的人有参考作用 文章目录 一 NameNode介绍1. 整体架构2. 功能介绍3. 主要文件介绍4. NameNode总结 二 SecondaryNameNode介绍三 DataNode介绍四 总结 一 NameNode介
2020/12/22 sunhaiqi@bonc.com.cn 文章目录 HDFS的短路读机制一、背景二、短路读的演进2.1、网络读2.2、HDFS-2246 不安全短路读2.3、HDFS-347 安全短路读 三、HDFS安全短路读3.1、短路读共享内存3.2、短路读流程 HDFS的短路读机制 一、背景 Hadoop的一个重要思想就
Hadoop进入安全模式有三个条件具体源码如下 private boolean needEnter() { // TODO-ZH DataNode汇报block状态为complete状态数量 return (threshold != 0 && blockSafe < blockThreshold) || // TODO-ZH 默认存活DataNode节点小于 datanodeT
Hadoop 存储模型 文件线性按字节切割成块，具有offset，id文件和文件的块的大小可以不一样一个文件除了最后一个块，其他块的大小都一样块的大小应该一句硬件的 I/O 特性调整块被分散存放在集群的节点中，具有location块具有副本，没有主从概念，副本不可能出现在同一个节点副本是满足可
前言 Hadoop到目前为止发展已经有10余年，版本经过无数次的更新迭代，目前业内大家把Hadoop大的版本分为Hadoop1.0、Hadoop2.0、Hadoop3.0 三个版本。一、Hadoop 简介 Hadoop版本刚出来的时候是为了解决两个问题：一是海量数据如何存储的问题，一个是海量
1. Hadoop Ecosystem 存储：HDFS (Hadoop distributed file system) 计算：MapReduce 资源调度(resource negotiator)：YARN 2. the master-slave architecture of Hadoop manager负责对workers进行调度，如YARN 架构的具体体现：MapReduce job（细分成小任务，再汇总）；HDFS集群的存储/管理（NameNod
HDFS 介绍 HDFS 是一个适合部署在廉价机器上的，具有高度容错性的，高吞吐量的分布式文件系统。 HDFS 的设计理念 支持超大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被设计成支持大文件存储，能在一个集群里扩展到数百
大数据分析期末复习 1. HDFS 简述 HDFS（Hadoop Distributed File System），作为Google File System（GFS）的实现，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性
HDFS集群进入了安全模式？原因是什么？如何解决？来一起解读安全模式这种特殊的HDFS状态 什么是安全模式 安全模式是HDFS的一种特殊状态，在这种状态下，HDFS只接收读数据请求，而不接收写入、删除、修改等变更请求。它是HDFS确保集群安全的一种保护机制， NameNode如果检测到任何异常，便会
@[TOC]( HDFS的读写流程 ) 1) hdfs的数据写入流程: 1. 客户端发送写入请求给namenode 2. namenode接收到请求, 然后首先判断当前操作的用户是否具有写入的权限, 如果没有,直接报错 如果有权限, 接着判断要写入的数据目录下是否 存在这个文件, 如果存在, 直接报错, 如果不存
一 简介 官方网站：http://www.mycat.org.cn/ MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理（类似于Mysql Proxy），用MySQL客户端工具和命令行访问， 而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议
1.hdfs读流程 客户端跟namenode通信查询元数据,namenode通过查询元数据,找到数据快所在的datanode服务器(hadoop01,hadoop02,hadoop03).namenode将datanode服务器信息返回给客户端.客户端就近随机挑选一台datanode服务器请求建立socket流.datanode开始发送数据,以packet为单
1HDFS概述 概述： HDFS它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 使用场景：适合一次写入，多次读出的场景切不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用 优点: 1容错性高，数据自
一、HBase与Hive的对比 1．Hive Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询 Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高 Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行 2．HBase 是一种面向列存
