块是HDFS文件系统中的最小存储单元,块的大小是固定的,可以根据具体情况进行调整。 数据本地化 HDFS的数据本地化策略可以提高数据访问的效率。在HDFS中,块可以被存储在多个DataNode上,但是它们通常与客户端距离较近的DataNode上存储,以提高数据访问的速度。 数据冗余 HDFS使用了数据冗余技术,每个块都有多个副本,通常是...
1)HDFS集群分为两大角色:NameNode、DataNode 2)NameNode负责管理整个文件系统的元数据 3)DataNode负责管理用户的文件数据块 4)文件会按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 5)每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 6)DataNode会定期向NameNode汇报自身保存的block信息,而...
—> Client可以通过一些命令来访问HDFS,比如对HDFS增删查改操作; 4、HDFS文件块大小 HDFS中的文件在物理上是分块存储(Block),也就是说数据块(Data Block)是HDFS中的基本存储单位,它是一个固定大小的数据块,通常默认为128MB(在Hadoop1.x版本中默认为64MB),但可以通过配置参数(dfs.blocksize)适当修改块大小。 注...
从 名称节点的启动 可以看到,当名称节点重启的时候,名称节点需要先将FsImage里面的所有内容映像到内存中,然后再一条一条地执行EditLog中的记录,当EditLog文件非常大的时候,会导致名称节点启动操作非常慢,而在这段时间内HDFS系统处于安全模式,一直无法对外提供写操作,会严重影响使用。
HDFS集群的节点分为两类:namenode和datanode,以管理节点-工作节点的模式运行,即一个namenode和多个datanode,理解这两类节点对理解HDFS工作机制非常重要。 namenode作为管理节点,它负责整个文件系统的命名空间,并且维护着文件系统树和整棵树内所有的文件和目录,这些信息以两个文件的形式(命名空间镜像文件和编辑日志文件)...
DataNode: DataNode是HDFS的实际存储节点,负责管理它所在节点的存储;客户端的读写请求。并且定期上报心跳和块的存储位置。 Block: HDFS上文件,从其内部看,一个文件其实是被分成一个或者多个数据块存储的,这些数据块存储在一组DataNode上。 Edits: 在HDFS发起的创建、删除等操作其实是一个事物,事物在NameNode上以Edit...
HDFS首先把大数据文件切分成若干个更小是数据块,再把这些数据块分别写入到不同节点之中。当用户需要访问文件时,为了保证能够读取每一个数据块,HDFS使用集群中的一个节点(元数据节点NameNode)专门用来保存文件的属性信息,包括文件名、所在目录以及每一个数据块的存储位置等,这样,客户端通过NameNode节点可获得数据块的位...
启动HDFS 现在进入刚建立的容器: dockerexec-it hdfs_single su hadoop 现在应该是 hadoop 用户: whoami 应该显示 "hadoop" 生成SSH 密钥: ssh-keygen-t rsa 这里可以一直按回车直到生成结束。 然后将生成的密钥添加到信任列表: ssh-copy-id hadoop@172.17.0.2 ...
HDFS 集群是建立在 Hadoop 集群之上的,由于 HDFS 是 Hadoop 最主要的守护进程,所以 HDFS 集群的配置过程是 Hadoop 集群配置过程的代表。 使用Docker 可以更加方便地、高效地构建出一个集群环境。 每台计算机中的配置 Hadoop 如何配置集群、不同的计算机里又应该有怎样的配置,这些问题是在学习中产生的。本章的配置中...