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一. namenode工作机制 1. 客户端上传文件时,namenode先检查有没有同名的文件,如果有,则直接返回错误信息.如果没有,则根据要上传文件的大小以及block的大小,算出需要分成几个block,指定每个block存在哪个datanode上,之后把这些元数据写到edits log中并返回给客户端. 2. 客户端拿到元数据后,驱动会把上传的文件分block,并把各个block上传到对应的datanode上,如果上传成功的话,客户端会收到上传成功信息,全部上传成功之后,客户端会把成功信息返

1.DataNode工作机制 1)一个数据块在datanode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据(包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳). 2)DataNode启动后向namenode注册,通过后,周期性(1小时)的向namenode上报所有的块信息. 3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有namenode给该datanode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块.如果超过10分钟没有收到某个datanode的心跳,则认为该节点不可用. 4)集

1.DataNode的工作机制: 1.DataNode工作职责:存储管理用户的文件块数据  定期向namenode汇报自身所持有的block信息(通过心跳信息上报) (这点很重要,因为,当集群中发生某些block副本失效时,集群如何恢复block初始副本数量的问题) 2.配置文件: <property> <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name> <value>3600000</value> <des

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.工作机制 1.基础描述 DataNode上数据块以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是数据块元数据包括长度.校验.时间戳: DataNode启动后向NameNode服务注册,并周期性的向NameNode上报所有的数据块元数据信息: DataNode与NameNode之间存在心跳机制,每3秒一次,返回结果带有NameNode给该DataNode的执行命令,例如数据复制删除等,如果超过10分钟没有收到DataNode

一.NN与2NN工作机制 NameNode(NN) 1.当HDFS启动时,会加载日志(edits)和镜像文件(fsImage)到内存中. 2-4.当元数据的增删改查请求进来时,NameNode会先将操作记录到日志中,之后再执行内存数据的增删改查 SecondNameNode(2NN) 1.SecondNameNode请求NameNode,请求是否需要checkPoint,checkPoint的触发条件: 定时时间到 日志文件满了 2-6.请求checkPoint,会将最近写的edits和fsIm

1:namenode+secondaryNameNode工作机制 2:datanode工作机制 3:HDFS中的通信(代理对象RPC) 下面用代码来实现基本的原理 1:服务端代码 package it.dawn.HDFSPra.RPC.server; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException; import org.apache.hadoop.conf.Configura

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager

DataNode的工作机制 一个数据块在DataNode以文件的形式在磁盘上保存,分为两个文件,一个是数据本身, 一个是元数据信息(包括数据的长度,校验和,时间戳) 1.DataNode启动后,向NameNode进行注册 2.NameNode返回注册成功 3.以后按照每周期(1小时)上报所有块信息 4.心跳每3秒一次,心跳返回带有NameNode给DataNode的命令 5.超过10分钟+timestamp(可配置)没有接收到心跳包,那么认定该接点不可用 掉线时限参数设置 datanode 进程

这一讲主要深入使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群,主要是通过实验的配置hdfs-site.xml文件的心跳来测试replication具体的工作和流程. 通过HDFS的心跳来测试replication具体的工作机制和流程的PDF版本请猛击这里. 王家林的“云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路”之完整发布目录 ,每天都会在群中发布云计算实战性资料,欢迎大家加入! 在王家林 第六讲Hadoop图文训练课程:使用HDFS命令行工具操作Hadoop分布式集群初体验中,我们配置了had

第一天的笔记,是伪分布hadoop集群搭建, 后面是hadoop Ha的分布式集群搭建 第一天,是HDFS的shell操作 NN工作机制 里面是二进制 DN工作原理 上传完了之后,在hdfs的虚拟路径下,有这个文件,其实,是切分成很多block,放到公共的datanode文件夹下. 134217728/1024/1024=128M,所以,分成个Block. 其实,此刻,blk_1073741856等价于jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 所以,文件被是切分成很多block,放

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First

MapReduce工作机制--Word Count实例(一) MapReduce的思想是分布式计算,也就是分而治之,并行计算提高速度. 编程思想 首先,要将数据抽象为键值对的形式,map函数输入键值对,处理后,产生新的键值对作为中间结果输出.接着,MapReduce框架自动将中间结果按键做聚合处理,发给reduce函数处理.最后,reduce函数以键和对应的值的集合作为输入,处理后,产生另一系列键值对作为最终输出.后面会结合实例介绍整个过程. 运行环境 先不考虑采用YARN的情况,那个时候Map

本人微信公众号,欢迎扫码关注! NameNode工作机制 1 NameNode & SecondaryNameNode工作机制 1.1 第一阶段:namenode启动 1)第一次启动namenode格式化后,创建fsimage和edits文件.如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存. 2)客户端对元数据进行增删改查的请求 3)namenode记录操作日志,更新滚动日志. 4)namenode在内存中对数据进行增删改查 1.2 第二阶段:Secondary NameNode工作 1)

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j

理解NameNode的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对HDFS工作原理的理解,及培养hadoop集群运营中“性能调优” “NameNode”故障问题的分析解决能力 1.NameNode职责: Hadoop集群中有两种节点,一种是NameNode,还有一种是DataNode:其中DataNode主要负责数据的存储,NameNode主 要负责三个功能,分别是:(1)管理元数据  (2)维护目录树 (3)响应客户请求 2.元数据管理: NameNode对数据的管理采用了三种存储形式: 1.内存元

NameNode工作机制 0)启动概述 Namenode启动时,首先将映像文件(fsimage)载入内存,并执行编辑日志(edits)中的各项操作.一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像,则创建一个新的fsimage文件和一个空的编辑日志.此时,namenode开始监听datanode请求.但是此刻,namenode运行在安全模式,即namenode的文件系统对于客户端来说是只读的. 系统中的数据块的位置并不是由namenode维护的,而是以块列表的形式存储在datanode中.在系统的正常操

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机

HA工作机制 HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机器需要升级维护,这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器. 两个namenode,暂且将其标记为ac

hadoop及NameNode和SecondaryNameNode工作机制 1.hadoop组成 Common MapReduce Yarn HDFS (1)HDFS namenode:存放目录,最重要的(主机) datanode:存放数据.(从机) 2namenode:"助手" (2)YARN ResourceManager NodeManager ApplicationMaster Container NameNode和SecondaryNameNode工作机制 思考:NameNo