NameNode学习目标理解 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问题场景1、Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机，如何挽救集群及数据？2、Namenode 是否可以有多个？namenode 内存要配置多大？namenode 跟集群数
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，负责海量数据的存取HDFS系列文章请参考：一、HDFS 概述 | 优缺点 | 组成架构 | 文件块大小二、HDFS 常用Shell命令 | 图文详解三、HDFS 搭建客户端 API 环境 | 图文详解 | 提供依赖下载连接四、HDFS API 操作图文详解及参数解读五、HDFS 读写流程 | 图文详解六、HDFS | NameNode和SecondaryNa
HDFS的结构及其作用1.知识准备分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)。分布式文件系统结构图：HDFS要实现以下目标： &nb
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
概念HDFSHDFS（Hadoop Distributed FileSystem）是一种专门为MapReduce这类框架下的大规模分布式数据处理而设计的文件系统。可以把一个大数据集（100TB）在HDFS中存储为单个文件，大多数其他的文件系统无力实现这一点。数据块（block）HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通文件相
目录一、HDFS的优缺点（1）优点（2）缺点二、HDFS架构原理（1）NameNode详解（2）Secondary NameNode详解（3）HDFS NameSpace详解（4）DataNode详解（5）Client详解（6）HDFS通信协议（7）HDFS的安全模式三、HDFS文件读写的解析（1）文件读取流程（2）文件写入流程四、副本机制 HDFS(Hadoop Distributed Fi
HDFS：分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群这些节点分为主从节点，主节点可叫作名称节点（NameNode），从节点可叫作数据节点（DataNode） HDFS的存储模式：HDFS通过块的模式存储数据，默认情况下一个块是64M，把大文件拆分成多个块，可以最小化寻址开销 这样的好处是： 1.支持大规模文件存储 : 文件以块为单位进行存储，一个大
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2023-09-01 09:21:04
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HDFS是Google公司的 GFS论文 思想的实现，它由NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）、SecondaryNameNode（第二名称节点）组成。其中， NameNode 相当于论文中的 GFS Master ， DataNode 相当于论文中的 GFS Chunk Server 。GFS 是一个可扩展的分布式文件系统设计思想，用于设计针对大型的
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2019-07-26 13:44:00
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数据块（block） HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。NameNode和DataNode HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，
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2023-12-10 12:05:57
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第三章-分布式文件系统HDFS 文章目录第三章-分布式文件系统HDFSHDFS简介HDFS相关概念HDFS块与组件名称节点第二名称节点数据节点HDFS体系结构HDFS存储原理冗余数据保存数据存取策略数据错误与恢复HDFS数据读写过程读过程写过程 HDFS简介分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的
分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统计算机集群结构：分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上，降低硬件开销分布式文件系统的结构：分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫主节点”(Master Node)/名称结点(NameNode)，另一类叫从节点（Slave Node）/数据节点”(DataNode)3.2 HDFS简介目标：兼容廉价硬件
MySQL抓包数据协议分析（客户端到服务端的通讯协议）
1典型的MySql会话过程
描述
一次正常的过程如下：
1. 三次握手建立tcp连接
2. 建立MySql连接
3. 服务端往客户端发送握手初始化包(Handshake Initialization Packet)
4. 客户端往服务端发送验证包(Client Authentication Packet)
5. 服务端往客户端发送成功包
6.
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2023-11-01 20:00:02
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服役新数据节点随着业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。准备新节点第一步：复制一台新的虚拟机出来，作为新的节点第二步： 修改mac地址以及IP地址 修改mac地址命令 ： vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules修改ip地址命令
RPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)是一种通过网络从远程计算机上请求服务来得到计算服务或者数据服务，且不需要了解底层网络技术的协议和框架。RPC远程调用是构建在语言级别的，必须使用Socket通信完成，将现有的本地方法调用和Socket网络通信技术结合起来实现透明的远程调用过程。实现透明的远程调用重点是创建客户存根(clientstub)，存根(stub)就像代理(age
HDFS HDFS 代表 Hadoop 分布式文件系统，主要是Hadoop的存储，用于海量数据存储。具有高容错的特点，提供高吞吐率的数据访问。HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode或以上(HA:一个NameNode处于active状态，另一个处于standby状态)和若干个DataNode组成的。1.Namenode是整个文件系统的管理节点
一、名称节点（NameNode）1.什么是名称节点在HDFS中，名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构-FsImage和EditLog。FsImage：用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据。EditLog：中记录所有针对文件创建、删除、重命名等操作的日志文件。名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但并不持久化存
Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。在Hadoop中，包含一个Balancer程序，通过运行这
hdfs 如何实现退役节点快速下线（也就是退役节点上的数据块快速迁移）speed up decommission blocks removal
以下是选择复制源节点的代码代码总结：A=datanode上要复制block的Queue size与 target datanode没被选出之前待处理复制工作数之和。
1. 优先选择退役中的节点，因为其无写入请求，负载低。
2. 不会选
分布式文件系统就是把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。这些节点分为两类。一类叫做“主节点”(Master Node)，也叫做“名称节点”(Name Node)另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)1.HDFS总体而言，HDFS要实现以下目标： 兼容廉价的硬件设备 流数据读写 大数据集 简单的文件模型
