Mapreduce和HDFS是低耦合的,Mapreduce可以与其他分布式系统结合。HDFS之上可以是其他框架。 2)HDFS与Hbase结合 HDFS为Hbase提供可靠的数据存放服务(操作日志文件WAL和数据索引文件HFile等)
它其实就是 GFS 的一个克隆版本 3、为什么选择 HDFS 存储数据 之所以选择 HDFS 存储数据,因为 HDFS 具有以下优点: 1、高容错性 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式,提高容错性。 某一个副本丢失以后,它可以自动恢复,这是由 HDFS 内部机制实现的,我们不必关心。 2、适合批处理 它是通过移动计算而不是移...
通常一个HDFS集群是由一个中心节点(NameNode)和多个数据节点(DataNode)组成的,中心节点负责管理整个集群,如果中心节点瘫痪那么整个集群就无法使用,上面我们给出设置备份中心节点的解决办法,但是为了进一步确保稳定性通常会选用一台高性能配置好的服务器作为中心节点。 数据文件大的文件切块分散存储HDFS将数据以Block块存储,...
HDFS采用的是主从架构,主节点是NameNode,只有一个,管理元信息和所有从节点,从节点被称为“DataNode”,通常存在多个,是实际存储的数据块。HDFS的各个功能组件如下: 1、NameNode:HDFS集群管理者,管理文件系统元信息和所有DataNode。 元信息:NameNode维护着整个文件系统的目录树。 管理DataNode:使用心跳的方式,获取DataNode...
Google 大数据“三驾马车”的第一驾是 GFS(Google 文件系统),而 Hadoop 的第一个产品是 HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分 布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而 Hadoop 分布式文件系统 HDFS就是烧菜的那口大锅。
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HDFS 是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 可以看作是 GFS 的开源实现,它借鉴了许多 GFS 的设计思想以及实现方式。为了更了解 HDFS 的原理,阅读 GFS 的论文是必不可少的学习过程。如果你之前就已经看过分布式相关的书籍,或者已经...
起源于一个开源的网络搜索引擎项目ApacheNutch,借鉴GFS,实现了一个开源的实现HDFS,05年nutch上实现了一个mapreduce系统,完成了所有主要算法的mapreduce+HDFS移植。 2.HDFS的体系结构 采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干DataNode组成,其中NameNode作为主服务器,...
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