在<Hadoop NameNode元数据相关文件目录解析>文章中提到NameNode的$dfs.namenode.name.dir/current/文件夹的几个文件: 1 current/ 2 |-- VERSION 3 |-- edits_* 4 |-- fsimage_0000000000008547077 5 |-- fsimage_0000000000008547077.md5 6 `-- seen_txid 1.fsimage文件其实是Hadoop文件系统元数据的一个永久性的检查点,

可能大家会问,oracle和HDFS属于不同场景的存储系统,它们之间为什么会有联系呢?确实,从技术本身来看,他们确实无关联,但利用“整体学习”的思想,跳出技术本身,可以发现Oracle的缓冲区和HDFS的edit logs都是为了解决频繁IO而出现的,可以解决因频繁读写磁盘而导致性能低的问题.如下图所示: 一.Oracle的缓冲区机制 Oracle的缓冲区主要有两种:数据库缓冲区缓存(data buffer cache,后面简称DB chche)和日志缓冲区(redo log)(对oracle实

难道一般的数据库比如PostgreSQL就不可以做集群吗?像Oracle.SQL Sever它们就没有发明这一功能吗? https://www.jianshu.com/p/525cfe07badc Hadoop可以取代传统的比如PostgreSQL吗?可以的,因为只要ArcSDE不变,底层的数据库变化没有影响,只要数据传输协议格式不变就Ok. SDBMS与ArcSDE之间的区别?包含关系.ArcSDE是SDBMS类型的一个而已.SDBMS只是一个名词,而ArcSDE是一个产品.

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架. Hadoop 以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理.Hadoop的发行版除了有Apache hadoop外cloudera,hortonworks,mapR,华为,DKhadoop等都提供了自己的商业版本.商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持,这对于大型企业更为重要,不同发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单对比介绍. 对比版选择:DKhadoop发行版.cloudera发行版.hortonworks发行版.MAPR发

转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章 1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的.它们的设计更容易向上扩展.要运行一个更大的数据库,就需要买一个更大的机器.事实上,往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”.不过有时可能需要处理更大的数据集,却找不到一个足够大的机器.更重要的是,高端的机器对于许多应用并不经济.例如,性能4倍于标准PC的机器,其成本将大大超过将同样的4台PC放在一个集群中.Hadoop的设计就是为了能够在商用PC集群上

1.本地模式 -默认模式. -不对配置文件进行修改. -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. -Hadoop不会启动NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManager等守护进程,Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的. -用于对MapReduce程序的逻辑进行调试,确保程序的正确. 2.伪分布式 -在一台主机模拟多主机. -Hadoop启动NameNode.DataNode.ResourceManager.NodeManage

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

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

Hadoop项目背景简介 2003-2004年,Google公开了部分GFS个Mapreduce思想的细节,以此为基础Doug Cutting等人用了2年的业余时间,实现了DFS和Mapreduce机制,一个微缩版:Nutch 名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象 Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一不分正式引入Apahce基金会.2006年3月份,Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入称为

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log

Big Data 面试题总结 JAVA相关 1-1)List 与set 的区别? 老掉牙的问题了,还在这里老生常谈:List特点:元素有放入顺序,元素可重复 ,Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复.   1-2)数据库的三大范式? 原子性.一致性.唯一性   1-3)java 的io类的图解   1-4)对象与引用对象的区别 对象就是好没有初始化的对象,引用对象即使对这个对象进行了初始化,这个初始化可以使自己的直接new的也可以是直接其他的赋值的,那么背new或者背其他赋值的我们叫做是引用对

1.kafka的message包括哪些信息 一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成. 当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性, 比如是否压缩.压缩格式等等):如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了

Hadoop基础-镜像文件(fsimage)和编辑日志(edits) 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. 一.查看日志镜像文件(如:fsimage_0000000000000000767)内容 1>.镜像文件的作用 通过查看上面的XML文件,可以明显的知道镜像文件是存放的是目录结构(你也可以理解是一个树形结构),文件属性等信息,说到这就不说不提一下镜像文件的md5校验文件了,这个校验文件是为了判断镜像文件是否被修改.fsimage文件是namenode中关于元数据的

摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算. 1.hadoop核心组件—HDFS ■  HDFS的文件被分成块进行存储,块的默认大小64M,块是文件存储处理的逻辑单元 ■  HDFS中有两类节点NameNode和DataNode: NameNode是管理节点,存放文件元数据:1)文件与数据块的映射表2)数据块与数据节点的映射表

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

Hadoop是 Apache 旗下的一个用 java 语言实现开源软件框架,是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台.允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理.   特性:扩容能力,成本低,高效 ,可靠性   首次启动 HDFS 时,必须对其进行格式化操作.本质上是一些清理和准备工作,因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的   常用端口号 namenode 50070 datenode 50075 secondarynamenode 50090 yarn.resou

Hadoop学习总结之五:Hadoop的运行痕迹   Hadoop 学习总结之一:HDFS简介 Hadoop学习总结之二:HDFS读写过程解析 Hadoop学习总结之三:Map-Reduce入门 Hadoop学习总结之四:Map-Reduce的过程解析 在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能

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

一.NameNode,SeconderyNamenode,DataNode NameNode,DataNode,SeconderyNamenode都是进程,运行在节点上. 1.NameNode:hadoop的主节点, 保存HDFS的元数据信息      1.fsimage - 它是在NameNode启动时对整个文件系统的快照      2.edit logs - 它是在NameNode启动后,对文件系统的改动序列 2.SeconderyNamenode:  职责是合并NameNode的edit