公众号：数据猿温大大 小猴&温大大对话 hdfs 角色简介 Client：通过 CLI 或 API 来操作 DataNode（读 / 写操作）和 NameNode（获取文件位置信息），就像图书馆的管理员一样负责书籍的借取/录入。NameNode：管理整个文件系统的元数据，如命名空间、数据块（Block）映射信息、副本策略及
这些天入门hadoop，结果视频里连装hadoop分布式集群都没提，直接开始讲概念，我琢磨了几周还是搞定了，小问题太多，资料又比较乱，各个博客讲的都不一样，还得汇总去搞，出了问题解决方法也千奇百怪，所以这里把我成功的经历记录下，希望对新搞的人有所帮助 参考博客： https://blog.csdn.net/xiao
HDFS中自动化的failover故障转移需要增加两个新的组件：一个是Zookeeper quorum（仲裁），另一个是ZKFailoverController进程（简称ZKFC）。 Apache Zookeeper是一个高可用的服务，对于小规模数据协调，通知客户端数据变化，监控客户端失败。 自动failover的实现是基于ZK以下的作用： Failure detectio
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、hadoop的作用？hadoop是什么？hadoop能做什么？搭建HadoopHA高可用集群1普通集群配置文件2 高可用集群配置 整理和记录搭建hadoop HA高可用集群用到的命令 总结 一、hadoop的作用？ hadoop是什么？ Hado
HDFS-HA高可用 1. HA 概述2. HDFS-HA 工作机制2.1 HDFS-HA工作要点2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制 3. HDFS-HA 集群配置3.1 环境准备3.2 规划集群3.3 配置Zookeeper集群3.4 配置HDFS-HA集群3.5 启动HDFS-HA集群3.6 配置HDFS-HA自动故障转移 4. YARN-HA 配置4.1 YARN-HA工
一、Hadoop主要配置文件的作用 ps：有兴趣可以了解一下 HDFS 的配置文件及目录结构（这也是一开始接触一个新东西的一个重要重要的环节） 1，core-site.xml （Hadoop 核心配置，例如HDFS、MapReduce和YARN常用的I/O设置等） 属性 含义 fs.defaultFS 描述集群中NameNode节点的UR
注意如下： localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.localdomain.out 查看相关日志： /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.localdomain.log 注意查看.log的文件，这是相关日志，而不是看.out文件 部
一、HDFS概述 数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，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，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 。 是一种允许文件通过网络在多台主机上分享
思考：nameNode中元数据的是存在哪里的呢？ 有两个可能，一个是存在磁盘中，另一个可能是存在内存中。如果存在磁盘中的话，效率比较低 ，因为需要经常的随机访问还要给出对应的响应到客户。如果吃存到内存中，一旦断点元数据就会丢失，集群则无法正常的工作。因此我们可以把两者结合，在
（1）客户端通过 DistributedFileSystem 向 NameNode 请求下载文件，NameNode 通过查询元数据，找到文件块所在的 DataNode 地址。（2）挑选一台 DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。（3）DataNode 开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以 Packet 为单位来做校验）。（4）客户端
Hadoop中HDFS高可用的 Zookeeper的搭建 ZK NN DN RM NM JN ZKFC master 1 1 1 1 1 node1 1 1 1 1 1 1 1 node2 1 1 1 1 1、防火墙 service iptables stop 2、时间同步 yum install ntp ntpdate -u s2c.time.edu.cn 或者 date -s 20180503 3、免密钥 (远程执行命令) 在两个
1.Client：就是客户端 文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个一个的 Block，然后进行上传 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息 与 DataNode 交互，读取或者写入数据 Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如 NameNode 格式化 Client 可以通过一些命令来访问 HDFS，比如对 H
Hadoop学习 虚拟机安装linux网络配置SSH服务配置 免密登录防火墙配置 Jdk安装配置环境变量 Hadoop安装和集群配置配置环境变量主节点配置将主节点内容分发到子节点 zookeeper安装并配置配置环境变量 17配置zoo.cfg添加myid文件 Hadoop集群测试启动各个节点的zookeeper服务
HDFS文件存储系统，负责文件的上传与下载，包含NameNode（一个）和DataNode（多个）两个部分，其中，NameNode存储的是源文件，即文件的存放位置，根据这个位置定位到节点；而DataNode才是真正负责存储数据文件的节点； mapreduce 计算工作任务，包含整个map阶段和reduce阶段以及其中系统的shuf
所有进程没有正常启动都是因为配置文件的问题 datanode与namenode的区别就是，namenode是一个临时存储，当达到block时存储的数据就会存入datanode节点 与datanode有关的时data数据存储目录的问题，只需要修改hadoop中的core-site.xml文件中的 <!--临时数据目录，用来存放数据，格式化时会自
1 HDFS优点 海量数据存储： HDFS可横向扩展，其存储的文件可以支持PB级别数据。高容错性：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。 可构建在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展(随着节点数量的增加，集群的存储能力，计算能力随之增加)。大文件存储：HDFS采用数
NameNode职责是管理元数据信息，DataNode的职责是负责数据具体存储，那么SecondaryNameNode的作用是什么？它为什么会出现在HDFS中? 从它的名字上看，给人的感觉就像是NameNode的备份。但它实际上却不是。 大家猜想一下，当HDFS集群运行一段时间后，就会出现下面一些问题： edit logs文件会变
步骤解析： Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode都会返回含有该block副本的DataNode地址；这些返回的DN地址，会按照集群拓扑结构得出DataNode与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网
1、hadoop-env.sh 2.core-site.xml 参数解释fs.defaultFS描述集群中NameNode节点的URI（包括协议、主机名称、端口号），其主机是NameNode的主机名称或IP地址，端口是NameNode监听RPC的端口，如果没有指定，默认是8020。集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址，DataNode会先在Nam
14.1为什么NameNode需要高可用–NameNode是HDFS 的核心配置，HDFS 又是Hadoop的核心组件，NameNode在Hadoop集群中至关重要，NameNode机器宕机，将导致集群不可用，如果NameNode数据丢失将导致整个集群的数据丢失，而NameNode的数据的更新又比较频繁，实现NameNode高可用势在必行•为什么NameNod
问题描述： 解决方案： 1、先运行 stop-all.sh 2、格式化 namdenode（在这之前要先删除原目录，即core-site.xml下配置的<name>hadoop.tmp.dir</name>所指向的目录，删除后重新建立该目录，可以重名，重名就不需要再次修改xml文件） 然后运行 hadoop namenode -format 3、运行start-all.s
Hadoop Apache™Hadoop®项目是为可靠的、可扩展的分布式计算而开发的一套开源软件。 Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大规模数据集进行分布式处理。 Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。 Hadoop框架本身的
hadoop 1.hadoop的组成 common公共组件mapreduce负责业务逻辑运算yarn负责资源的调度HDFS负责文件的存储 1.1.HDFS NameNode:储存文件的元数据，如文件名，文件的位置等等DataNode:本地系统存储文件块数据2nn：每隔一段时间存储NameNode 1.2YARN ResourceManager:整个集群的老大，可
一、 NN和2NN工作机制 思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？ 首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁
大数据技术之 Hadoop-HDFS概述 1. HDFS 产出背景及定义2. HDFS 优缺点3. HDFS 组成架构4. HDFS 文件块大小 1. HDFS 产出背景及定义 1）HDFS 产生背景 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
