2.1)HDFS中的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,老版本中的64M 2.2)HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树,客户端通过路径来访问文件,形如:hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data 2.3)目录结构及文件分...
在大数据领域中最有名的就是 Hadoop 生态,总体来看,它主要由三部分构成:底层文件存储系统 HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)、资源调度计算框架 Yarn(Yet Another Resource Negotiator,又一个资源协调者)以及基于 HDFS 与 Yarn的上层应用组件,例如HBase、Hive等。一个典型的基于 Hadoop 的应用...
HDFS (Hadoop Distributed File System: Hadoop 分布式文件系统) 是运行在通用硬件上、提供流式数据操作、能够处理超大数据的分布式文件系统, Apache Hadoop 项目基于 Google GFS 论文的开源实现。HDFS 是为了解决大数据时代数据存储问题而产生的,采用分布式的存储方式,本质上是一个文件系统。 HDFS 优缺点 HDFS 具有以下...
查看HDFS命令集可以在Hadoop目录下输入bin/hadoop fs [chery@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs[-appendToFile <localsrc> ... <dst>][-cat[-ignoreCrc]<src> ...][-checksum <src> ...][-chgrp[-R]GROUP PATH...][-chmod[-R]<MODE[,MODE]...|OCTALMODE> PATH...][-chown[-R][OWN...
HDFS 用于在 Hadoop 框架之上构建的多个 Apache 项目,其中包括 Pig、Hive、HBase 和 Giraph。 其他项目(如 GraphLab)中也包含 HDFS 支持。 HDFS 的主要优点包括以下这些: MapReduce 工作负载的高带宽:众所周知,大型 Hadoop 群集(数千台机器)可使用 HDFS 以高达每秒1TB 的速率连续写入数据。
HDFS 中的文件在物理上是分块存储(block)的,块的大小可以通过配置参数来规定,参数位于 hdfs-default.xml 中:dfs.blocksize。默认大小在 Hadoop2.x/3.x 是128M(134217728),1.x 版本中是 64M。 HDFS文件块大小设置 HDFS 的块设置太小,会增加寻址时间,程序一直在找块的开始位置; 如果块设置的太大,从磁盘传输...
HDFS:分布式文件系统 HDFS集群模式 Hadoop环境变量 同理在node2和node3也要进行类似的环境变量配置。 准备工作 由于前面在node1上部署了Hadoop单机模式,需要停止Hadoop所有服务并清除数据目录。顺便检验一下设置的Hadoop环境变量。 清除Hadoop数据目录 co
EC与HDFS 一个具有6个块,3副本会消耗6 x 3 = 18个块存储空间。而EC只需要 6个Block,再加上3个奇偶校验,仅需要6 + 3 = 9个块。节省了一半的存储空间。 EC在Hadoop架构的调整 使用EC有几个重要优势: Online-EC,在写入数据的时候就是以EC方式写入的,而不是先存完数据再开始进行EC编码处理(offline-EC)...
4.2 Hadoop 2.x HDFS架构:高可用 架构解析: 1、主备NameNode 1)解决单点故障 主NameNode对外提供服务,备NameNode同步主NameNode元数据,以待切换 所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息 2)两种切换选择 手动切换 通过命令实现主备之间的切换,可以用HDFS升级等场合 ...
HDFS 用于在 Hadoop 框架之上构建的多个 Apache 项目,其中包括 Pig、Hive、HBase 和 Giraph。 其他项目(如 GraphLab)中也包含 HDFS 支持。 HDFS 的主要优点包括以下这些: MapReduce 工作负载的高带宽:众所周知,大型 Hadoop 群集(数千台机器)可使用 HDFS 以高达每秒1TB 的速率连续写入数据。