1.NameNode（管理NameSpace）：NameNode是Hadoop分布式文件系统的核心，架构中的主角色。它是访问HDFS的唯...
跨平台和可移植:Hadoop使用Java语言开发,使得Hadoop具有良好的跨平台性。 NameNode和DataNodes HDFS具有主/从( master/slave)架构。HDFS集群由一个NameNode和许多DataNode组成,NameNode是一个主服务器(master),管理文件系统名称空间并管理客端对数据的访问(NameNode在Hadoop集群中充当u管家/u的角色)。此外集群中每个节...
HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系结构。 HDFS由四部分组成:HDFS Client ,NameNode ,DataNode 和 Secondary NameNode。 1.Client:就是客户端 文件切分、文件上传HDFS的时候,Client将文件切分成一个一个的Block,然后进行存储。 与NameNode交互,获取文件的位置信息。 与DataNode交互,读取或者写入数据。 Client提供一些...
HDFS具有主/从( master/slave)架构。HDFS集群由一个NameNode和许多DataNode组成,NameNode是一个主服务器(master),管理文件系统名称空间并管理客端对数据的访问(NameNode在Hadoop集群中充当管家的角色)。此外集群中每个节点通常是一个DataNode,DataNode管理它们的节点上存储的数据。 HDFS公开文件系统名称空间,并允许用户数...
一、HDFS的一些概念 1.block(块):文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M。分块的好处有二:1.文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量;2.使用抽象块而非整个文件作为存储单元。
配置HDFS的数据存储策略 Colocation 同分布 定义:将存在关联关系的数据或可能存在关联关系的数据存储在同一个存储节点上 Hadoop实现文件级同分布,即存在相关联的多个文件所有块都分布在同一个存储节点。文件级同分布实现文件的快速访问,避免因数据搬移造成大量的网络开销。
本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系。最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理。 Hadoop里的服务器角色 Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节点。主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS、Map Reduce的监督。当Job Tracker使用Map Red...
hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统,运行于普通的硬件之上(例如pc或者廉价刀片服务器).HDFS和现有的分布式文件系统有许多相似之处。然而,不同之处也是很明显的。 HDFS是高容错,并用于部署在低成本的硬件之上。HDFS为应用数据提供很高的吞吐,使用有大量数据的应用。
深入理解HDFS 一 Hadoop的发展至今已经有十余年的历史了,其核心设计HDFS和MapReduce,分别解决了海量数据的存储和计算这两个问题。 Hadoop的大版本分为Hadoop1,hadoop2和hadoop3,其中Hadoop2是Hadoop的发展中非常关键的一个版本,我们的生产环境也是基于Hadoop2.7.0,因此我们的重点将会关注hadoop2.7。
HDFS 全称 Hadoop Distributed File System ,简称HDFS,是一个分布式文件系统。它是谷歌的GFS提出之后出现的另外一种文件系统。它有一定高度的容错性,而且提供了高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。