最近在网上看到一篇很好的讲 HBase 架构的文章（原文：https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/），简洁明了，图文并茂，所以这里将其翻译成中文分享。图片引用的是原文中的，技术性术语会尽量使用英文，在比较重要的段落后面都会加上我个人理解的点评。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
导读：HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，可运行在廉价的硬件上，能够处理超大文件以及提供流式数据操作。HDFS具有易扩展、高度容错、高吞吐量、高可靠性等特征，是处理大型数据集的强有力的工具。
HDFS采用主/从体系结构，整个HDFS集群由一个Namenode和多个Datanode构成master-worker（主从）模式。Namenode负责构建命名空间，管理文件的元数据等，Datanode负责实际存储数据和处理来自系统客户端的读写请求。
HubSpot 的数据基础设施团队，每天都要处理 2.5PB 以上的低延迟流量，他们亲眼目睹了 Locality 对于 HBase 的性能有多么重要。请继续阅读，以了解更多关于这些问题：什么是 Locality ，为什么如此重要，以及我们如何在不断增长的 HBase 集群中使保持 Locality 成为一个不成问题的问题。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop的一个子项目， 是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。
在 Hadoop 1.x 版本中，是没有 HA 实现方式的，它只有可以看做是冷备份的 SecondaryNameNode 来起到备份作用，因为 2NN 能够协助 NameNode 做一些检查点的工作，能同步磁盘镜像(FSImage)和日志(EditLog). 当 NN 挂掉，2NN 是没有办法立即启动起来继续为集群服务的，需要用手工的方式启动 2NN，这显然会产生服务中断，对业务连续性产生较大影响。
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，元数据信息（包括文件名、目录结构、权限等）是由NameNode来管理和维护的。为了保证元数据的可靠性和一致性，HDFS使用了一些机制来备份和恢复元数据信息。其中，Fsimage和Edits是HDFS元数据备份和恢复的核心组件。
作为分布式文件系统的HDFS，在Hadoop技术生态当中，始终是不容忽视的。HDFS的稳定性和可靠性，对于后续的数据处理环节，提供底层支持，起着至关重要的作用。今天的大数据培训分享，我们就主要来讲讲HDFS的故障恢复和高可用。
12、在MapTask的Combine阶段，当处理完所有数据时，MapTask会对所有的临时文件进行一次（）。
HDFS是一个分布式文件系统，具有良好的扩展性、容错性以及易用的API。核心思想是将文件切分成等大的数据块，以多副本的形式存储到多个节点上。HDFS采用了经典的主从软件架构，其中主服务被称为NameNode，管理文件系统的元信息，而从服务被称为DataNode，存储实际的数据块，DataNode与NameNode维护了周期性的心跳，为了防止NameNode出现单点故障，HDFS允许一个集群中存在主NameNode，并通过ZooKeeper完成Active NameNode的选举工作。HDFS提供了丰富的访问方式，用户可以通过HDFS shell，HDFS API，数据收集组件以及计算框架等存取HDFS上的文件。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是我们熟知的Hadoop分布式文件系统，是一个高容错的系统，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以流式数据访问模式存储超大文件，将数据按块分布式存储到不同机器上，并被设计成适合运行在普通廉价硬件之上。本文根据Hadoop官网HDFS Architecture这一章节提炼而成，加上笔者自己的理解，希望能够帮助读者快速掌握HDFS。
大约在 15 年前，我们大数据开发的“祖师爷”（Doug Cutting）基于 Google 经典论文“三驾马车”，陆续实现了 HDFS、MapReduce、HBase 三个经典大数据组件并做了开源，这才有了这些年来大数据生态圈的红红火火。
NameNode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块的地址映射(Blockmap)。如果NameNode宕机，那么整个集群就瘫痪了。
HDFS(Hadoop Distributed File System)基于Google发布的GFS论文设计开发，运行在通用硬件平台上的分布式文件系统。
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
文章目录 1. HDFS 简介 2. HDFS起源发展 3. HDFS设计目标 4. HDFS应用场景 5. HDFS重要特性--主从架构 6. HDFS重要特性--分块存储机制 7. HDFS重要特性--副本机制 8. HDFS重要特性--namespace 9. HDFS重要特性--元数据管理 10. HDFS重要特性--数据块存储 1. HDFS 简介 HDFS（ Hadoop Distributed File System ），意为：Hadoop分布式文件系统。是Apache Hadoop核心组件之
execsource和异步的source一样，无法在source向channel中放入event故障时(比如channel的容量满了)，及时通知客户端，暂停生成数据，容易造成数据丢失
5.1 用户命令 hadoop集群用户的常用命令。 5.1.1 classpath 打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用，则打印由命令脚本设置的类路径，可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。 5.1.2 dfs HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面，允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似
HDFS是一种分部式的文件系统，在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统，但是他们都是部署在服务器上，需要高的POSIX接口，同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
GitHub地址: https://github.com/apache/flume
HDFS的架构是什么样子呢？常见的有主从架构，master-slave模式。这里就要介绍一下概念，首先NameNode，一个jvm进程，一个集群只有一个，可以看成是master，是整个集群的中心指挥官，其实就是文件命名空间，文件目录的形式，/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念，一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块，比如1G，分成8块，每块128M，可能会存储到机器1，机器2，或者更多。
在前面的文章里，介绍过 HBase 的入门操作知识，但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
在大数据环境，很多组件都是基于HDFS，例如HDFS直接放文件环境、以及HBase、Hive等上层数据库环境。如果对HDFS环境未进行优化，小文件可能会造成HDFS系统的崩溃。今天我们来看一下。
在当今数据时代，数据的存储和处理已经成为了各行各业的一个关键问题。尤其是在大数据领域，海量数据的存储和处理已经成为了一个不可避免的问题。为了应对这个问题，分布式文件系统应运而生。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）就是其中一个开源的分布式文件系统。本文将介绍HDFS的概念、架构、数据读写流程，并给出相关代码实例。
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。IBM 的这篇文章：《Flume NG：Flume 发展史上的第一次革命》，从基本组件以及用户体验的角度阐述 Flume OG 到 Flume NG 发生的革命性变化。本文就不再赘述各种细枝末节了，不过这里还是简要提下 Flume NG （1.x.x）的主要变化:
NameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。
一般在对 HBase 做选型之前，还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括，可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
本方案的核心是flume采集数据后，按照hive表的结构，将采集数据输送到对应的地址中，达到数据实时存储的目的，这种实时实际上是一种准实时。
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它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。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。 1、分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题，这样的系统我们称之为分布式系统。 分布式文件系统是分布式系统的一个子集，它们解决的问题就是数据存储。换句话说，它们是横跨在多台计算机上的存储系统。存
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。它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。要理解HDFS的内部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系统。
NameNode：存储文件的元数据。作用：管理HDFS的名称空间；配置副本策略；管理数据块（Block）映射信息；处理客户端读写请求。NameNode两个重要文件（内存中的镜像=fsimage+edits）。
“ 来，了解一下NFS Gateway组件，挺好用的”
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume
线上数据一般主要是落地（存储到磁盘）或者通过 socket 传输给另外一个系统，这种情况下，你很难推动线上应用或服务去修改接口，实现直接向 kafka里写数据，这时候你可能就需要 flume 这样的系统帮你去做传输。
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念，是近年来大数据领域热度最高的词汇，在各大互联网公司掀起了一波波的热潮，各家公司纷纷推出了自己的技术方案，其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云，在探索数据湖架构的早期，就调研并选用了Iceberg作为基础框架，在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造，在这个过程中，我们积累出了一些经验和探索实践，希望通过本篇文章与大家分享，也欢迎大家一起共同讨论。
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容，今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件，在今天依旧被广泛的应用，今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理，了解一下HBase的具体内幕，以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
在大数据时代，基于大数据技术的职位更有钱途，因此成为很多人的职业首选。在大数据技术中，大家常常听到 Hadoop，很多刚开始接触的人会问，什么是 Hadoop？它有什么作用？下面笔者就跟大家唠叨唠叨。
作为一名专注于大数据存储与处理技术的博主，我深知Hadoop Distributed File System（HDFS）作为一款广泛应用的分布式文件系统，在大数据生态系统中的基石地位。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析HDFS的底层原理、关键特性及其故障排查方法，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与HDFS相关的技术考察。
授权是任何计算环境的基本安全要求之一。其目标是确保只有适当的人员或流程才能访问，查看，使用，控制或更改特定的资源，服务或数据。在使用各种CDH组件（Hive，HDFS，Impala等）部署来满足特定工作负载的任何集群中，不同的授权机制可以确保只有授权的用户或进程才能根据需要访问数据，系统和其他资源。理想情况下，授权机制可以利用身份验证机制，以便当用户登录系统（例如集群）时，将根据他们在系统中对应用程序，数据和其他资源的授权，对他们进行透明授权。。
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础，但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理，且只能以顺序方式访问数据，当需要更改数据时，必须搜索整个数据集，从海量文件数据中取出需要进行更改的内容，读取内容，进行更改操作，然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂，有没有更好的可以随机访问数据的办法？
在上一篇博客《一招教你用Kettle整合大数据和Hive,HBase的环境!》中，已经为大家介绍了Kettle高阶操作中所需要涉及到与Hadoop，Hive，HBase等组件的环境配置过程。本篇，就让我们正式步入到Kettle的常用操作中。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop框架中的一部分，用于存储大量数据。HDFS写数据的流程是在客户端和HDFS之间的通信中发生的，它涉及了多个组件和步骤。
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能，但HDFS和MapReduce是核心价值。
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