HDFS的架构（HDFS architecture）Namenode：负责管理DataNode：存储数据Secondary NameNode：一个Namenode的秘书当一个客户端client想读取数据时：首先跟namenode打交道，获取一些“元数据”Metadata。然后namenode要查询它的元数据信息——元数据信息保存在【内存里？掉电就丢失了】内存一份，磁盘一份（磁盘保存了一份镜像）之后
大数据Hadoop(二)NameNode的持久化（persistent）NameNode在运行时，把重要的元数据放置在内存中，如果内存出现问题，则元数据丢失，为了保证元数据安全，NameNode有对应的持久化机制，把元数据持久化到硬盘存储。FSImage 和 EditsLog 存储位置#FSImage默认存储位置 /opt/install/hadoop-2.5.2/data/tmp/dfs/na
Hadoop：HDFS总结HDFS架构NameNode(nn): 管理文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性等信息【NN运行时，元数据是存储在内存中，从而保证响应时间】元数据只保留在内存中是非常不可靠的，所以也需要持久化到磁盘。NN内部有两类文件用于持久化元数据：fsimage文件，以fsimage_为前缀，是序列化存储的元数据的整体快照；edits文件(又称edit log)，以edit
SecondaryNamenode 持久化什么是持久化为了保证元数据的安全，将内存中的数据存放到磁盘中就是持久化。 元数据：描述数据的数据为什么要使用持久化当我们的集群因断电等特殊原因产生问题，数据丢失的时候，等重新开机时，可以去磁盘上读取元数据，把数据恢复到断电前的状态NameNode不能进行持久化的原因由于NameNode自身工作已经很多，有可能在持久化过程中宕机，所以不推荐使用NameNod
思维导图： 分布式存储
一、NameNode1接收客户端的请求管理元数据（文件上传时间、文件权限、文件属主、大文件的block数及blockId号）管理集群二、SecondaryNameNode持久化内存中的元数据。因为内存不稳定，可以将数据持久化到磁盘上。持久化的详细过程：NameNode启动的时候会创建两个文件：edit（日志文件）和fsimage触发合并条件后，将edit和fsim
1、当集群或系统关闭之后（因为各种原因可以返回到我们系统集群关闭那一刻） =》 持久化 （为了防止系统故障导致的数据丢失） 采用持久化机制NN角色：会将元数据信息存储到内存中内存：小 但是速度快，价格贵，不稳定磁盘：大 但是速度慢，价格便宜将NN管理的元数据信息存放到磁盘中 -- 持久化NN要管理很多的信息，为了防止因为过度繁忙而挂掉，所有我们有了client角色持久化可以交给NN来做么？可以：前
1. 元数据持久化
NameNode 的所有操作及整个集群的状态都存储在 元数据 中，元数据会通过fsImage 和 eidtLog中进行持久化。它们的主要作用是：在集群启动时将集群的状态恢复到关闭前的状态。第一次启动 NameNode 前的格式化（hdfs namenode -format）操作会创建 fsimage 和 edits 文件。非第一次启动，NameNo
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2023-11-18 23:26:33
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NameNode功能：完全基于内容存储文件元素据、目录结构、文件block的映射需要持久化方案保证数据可靠性提供副本放置策略DataNode功能：基于本地磁盘存储block(文件的形式)并保存block的校验和数据保证block的可靠性与NameNode保持心跳，汇报block列表状态元数据持久化任何对文件系统元数据产生修改的操作，NameNode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来使
1.1 文件系统的基本概念1.2 Big Data 存储系统的特点硬件失效为常态，采用大量低端廉价的服务器来存储流式数据访问存储数据较大多硬件品台支持， 大量的低端硬件可能来自不同厂商高运算效率，运算量大，所以需要高运算效率1.3 HDFS简介高容错，认为硬件总是不可靠的高吞吐量，为有大量数据访问的应用提供高吞吐量支持大文件存储，支持TB-PB级别的数据适合：大文件存储，流式数据访问不适合：大量小
第一部分：当前HDFS架构详尽分析
1. HDFS结构： NameNode（元数据节点）：用来管理文件系统的命名空间 所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中 这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：命名空间镜像(namespace image)及修改日志(edit log) 保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节
先从HDFS1.0开始说起吧HDFS1.0由三部分组成，分别是NameNode，SecondaryNameNode，DataNode，如图所示下面针对几个组件详细讲解一下NameNode1.管理着文件系统命名空间，维护着文件系统树及树中的所有文件和目录2.存在于主节点上,存储一些元数据信息1）元数据存储在内存中，目的是为了快速响应请求,提高性能,但是也有一定的风险：关机重启时,数据丢失
2）既然
写的不到位的地方，欢迎评论指出不足之处
1、任何对文件系统元数据产生修改的操作，NameNode 都会使用一种称为 EditLog 的事务日志记录下来
2、使用 FsImage 存储内存所有的元数据状态
3、使用本地磁盘保存 EditLog 和 FsImage
4、EditLog 具有完整性、数据丢失少，但恢复速度慢、并有体积膨胀风险
文件系统元数据的持久化 Namenode存储HDFS的元数据。对于任何对文件元数据产生修改的操作，Namenode都使用一个称为Editlog的事务日志记录下来。例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样，修改文件的replication因子也将往 Editlog插入一条记录。Namenode在本地OS的文件
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2023-12-18 11:14:44
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1.数据需要存储 2.NameNode 掌握了一批元数据 什么是元数据呢 就是所谓的描述数据的数据，这些元数据是放在内存中的，我们要做的就是将这些元数据放到磁盘中，让他永久的保存下去 数据存储的几种方式 1.硬盘 特点：内存大 便宜 但是对于数据的处理比较慢 2.内存 特点：内存小 贵 但是对于数据的处理比较快HDFS的主从架构 主节点 （Namenode）相当于老板 从节点 （Datanode）
hadoop 中数据的持久化基础的了解1、SecondaryNamenode （作为Namenode 的热备）SecondaryNamenode永远无法取代Namenode(主结点)的位置，他只是Namenode的一个热备2、Namenode主节点作用Namenode（主节点）掌握第一批 元数据（描述数据的数据）3、两种数据存储方式特点内存：存储量小、贵、但是快 硬盘： 存储量大、便宜、但是慢4、
接前文 分布式存储-HDFS 架构解析，我们总体分析了 HDFS 架构的主要构成组件包括：NameNode、DataNode 和 Client。本文首先进一步解析 HDFS NameNode 的设计和实现要点。元数据持久化NameNode 将所有元信息以特定的数据结构组织存放在内存中，对于 namespace 和 replication factor 的信息会进行持久化，而映射关系则不会持久化。因
RDB1、什么是RDB对redis中的数据执行周期性的持久化，通过配置文件中设置检查间隔时间与备份触发条件来对数据进行周期性的持久化 2、RDB持久化的优点RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备份。RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个
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2023-11-26 15:09:09
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HDFSHadoop建议存储大文件，如果是大量的小文件，会消耗大量内存。同时map任务的数量是由splits来决定的，所以用MapReduce处理大量的小文件时，就会产生过多的map任务线程管理开销将会增加作业时间。处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。NameNode整个文件系统的管理节点，维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。运行时所有
截取知识星球的分享出来，也是对之前的HDFS进行一个补充，顺带让大家复习一下HDFS的核心设计思想分散存储，冗余存储这两点我可以展开说明一下，首先我们要清楚，HDFS里面的数据，分为真实数据和元数据两种，当然这里面元数据是在 Namenode 里面的，而真实数据是存储在 Datanode 里面的。比如我们现在要存储一个大文件，分散存储的意思就是，会将这个文件拆分成一个个的数据块block，分别独立
