1.什么是Hadoop 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统面临的挑战:使文件系统能容忍节点故障且不丢失任何数据不适合的特点:低时间延迟的数据访问&大量的小文件&多用户写入,任意修改文件 2. HDFS的概念元数据hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的ID,块的副本数量,块的存放位置)由namenode负责 数据块默认为64MB,最小化寻址开销#分块的好处:1. 一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量2. 使用块抽象而非整个文件作为存储单元,大大简化了存储子

1.概述 Hadoop3已经发布很久了,迭代集成的一些新特性也是很有用的.截止本篇博客书写为止,Hadoop发布了3.2.0.接下来,笔者就为大家分享一下在使用Hadoop3中遇到到一些问题,以及解决方法. 2.内容 2.1 基础软件包 在使用这些组件时,我们需要做一些准备工作,内容如下: Hadoop-3.2.0安装包(建议Hadoop-3.2.0源代码也一起下载,后面步骤需要用到) Maven-3.6.1(编译Hadoop-3.2.0源代码) ProtoBuf-2.5.0(编译Hadoop-

/** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file * to 

本文所有涉及的内容均为2.2.0版本中呈现. 概述: Job在创建Job并且提交的人的眼中,可以在创建的时候通过配置Job的内容,控制Job的执行,以及查询Job的运行状态.一旦Job提交以后,将不能对其进行配置,否则将会出现IllegalStateException异常. 正常情况下用户通过Job类来创建.描述.提交Job,以及监控Job的处理过程.下面是一个简单的例子: // Create a new Job Job job = new Job(new Configuration()); j

This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to "just work" in many enviro

HDFS Users Guide Purpose Overview Prerequisites Web Interface Shell Commands DFSAdmin Command Secondary NameNode Checkpoint Node Backup Node Import Checkpoint Rebalancer Rack Awareness Safemode fsck fetchdt Recovery Mode Upgrade and Rollback File Per

进入 $HADOOP/bin 一.文件操作 文件操作 类似于正常的linux操作前面加上“hdfs dfs -” 前缀也可以写成hadoop而不用hdfs,但终端中显示 Use of this script to execute hdfs command is deprecated.Instead use the hdfs command for it. 1.创建目录:(注意 文件夹需一级一级创建) hdfs dfs -mkdir /user hdfs dfs -mkdir /user/com

简介 HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.是根据google发表的论文翻版的.论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文). HDFS有很多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复.默认存3份. ② 运行在廉价的机器上. ③ 适合大数据的处理.多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键

2 HDFS Users Guide 2 HDFS Users Guide 2.1目的 2.2.概述 2.3.先决条件 2.4. Web Interface 2.5. Shell Command 2.5.1 DFSAdmin 命令 2.6 Secondary Namenode 2.7 Checkpoint Node 2.8 Backup node 2.9 Import Checkpoint 2.10 均衡器 2.11 Rack Awareness 2.12 Safemode 2.13 fsck

实验环境 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

Hadoop集群-HDFS集群中大数据运维常用的命令总结 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客会简单涉及到滚动编辑,融合镜像文件,目录的空间配额等运维操作简介.话不多少,直接上命令便于以后查看.   一.查看hadf的帮助信息 [yinzhengjie@s101 ~]$ hdfs Usage: hdfs [--config confdir] [--loglevel loglevel] COMMAND where COMMAND is one of: dfs

一.HDFS是什么 HDFS是hadoop集群中的一个分布式的我文件存储系统.他将多台集群组建成一个集群,进行海量数据的存储.为超大数据集的应用处理带来了很多便利. 和其他的分布式文件存储系统相比他有以下优点: 高容错:即在HDFS运行过程中,若其中一台机器宕机了,也无需担心数据的丢失,因为在存储的过程中进行了备份,备份数量可以选择,这个将在后面的博客说明. 成本低:即使配置条件不足的情况下,都可以搭建一个HDFS,对硬件的要求不高. 易扩展:若出现集群容量不足的情况,直接添加机器,进行配置即可

转载自文章 http://www.cnblogs.com/davidwang456/p/5074108.html 安装完hadoop后,在hadoop的bin目录下有一系列命令: container-executor hadoop hadoop.cmd hdfs hdfs.cmd mapred mapred.cmd rcc test-container-executor yarn yarn.cmd 知道这些命令有助于理解hadoop的概念,命令如下: 1. hadoop 命令帮助 bin/had

不多说,直接上干货! 首先, 那么,你也许,第一感觉,是想到的是 全网最详细的Hadoop HA集群启动后,两个namenode都是standby的解决办法(图文详解) 这里,nn1,不多赘述了.很简单,大家自行去看. 总的是nn,我的bigdata-pro01.kfk.com是nn1,我的bigdata-pro02.kfk.com是nn2. 是因为,在配置文件上,如下: [kfk@bigdata-pro02 hadoop-]$ bin/hdfs haadmin -transitionToAct

hadoop项目地址:http://hadoop.apache.org/ NameNode.DataNode详解 (一)分布式文件系统概述 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的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间. 通透性.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘

Purpose This document is a starting point for users working with Hadoop Distributed File System (HDFS) either as a part of a Hadoop cluster or as a stand-alone general purpose distributed file system. While HDFS is designed to “just work” in many env

HDFS API的高级编程 HDFS的API就两个:FileSystem 和Configuration 1.文件的上传和下载 package com.ghgj.hdfs.api; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class HDFS_GET_AND_PUT { public st

1.hdfs-site.xml 参数配置 – dfs.name.dir – NameNode 元数据存放位置 – 默认值:使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name – dfs.block.size – 对于新文件切分的大小,单位byte.默认是64M,建议是128M.每一个节点都要指定,包括客户端. – 默认值:67108864 – dfs.data.dir – DataNode在本地磁盘存放block的位置,可以是以逗号分隔的目录列表,DataNode循

有些hive安装文档提到了hdfs dfs -mkdir ,也就是说hdfs也是可以用的,但在2.8.0中已经不那么处理了,之所以还可以使用,是为了向下兼容. 本文简要介绍一下有关的命令,以便对hadoop的命令有一个大概的影响,并在想使用的时候能够知道从哪里可以获得帮助. 概述 在$HADOOP_HOME/bin下可以看到hadoop和hdfs的脚本. hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代(目前),但hdfs有自己的一些独有的功能.hadoop主要面向更广泛复杂的功能. 本文介绍

前言 在Hadoop中,全部的元数据的保存都是在namenode节点之中,每次又一次启动整个集群,Hadoop都须要从这些持久化了的文件里恢复数据到内存中,然后通过镜像和编辑日志文件进行定期的扫描与合并.ok.这些略微了解Hadoop的人应该都知道.这不就是SecondNameNode干的事情嘛.可是非常多人仅仅是了解此机制的表象,内部的一些实现机理预计不是每一个人都又去深究过.你能想象在写入编辑日志的过程中,用到了双缓冲区来加大并发量的写吗,你能想象为了避免操作的一致性性,作者在写入的时候做过

– dfs.name.dir – NameNode 元数据存放位置 – 默认值:使用core-site.xml中的hadoop.tmp.dir/dfs/name – dfs.block.size – 对于新文件切分的大小,单位byte.默认是64M,建议是128M.每一个节点都要指定,包括客户端. – 默认值:67108864 – dfs.data.dir – DataNode在本地磁盘存放block的位置,可以是以逗号分隔的目录列表,DataNode循环向磁盘中写入数据,每个DataNode可