既然，是作为最小单位，那么每一个扇区存储的内容应该是一样多的，但是，我们可以观察到每一个扇区的大小是不一样，那怎么办？...为了保证扇区的存储大小一致，所以，每一个不同磁道的扇区的存储数据密度是不一致的 2.3 柱面和磁头 柱面：就是由每一个盘面上半径相同的磁道组成的空心圆柱 磁头：每一个盘面上都会有点一个读取数据的机械结构...） 但是，文件的内容完全是随机的，根本就没有一个固定的大小。...4.5.3 Data Blocks （数据区） Data Block 以4KB为基本大小的数组，用来存放文件的内容。...4.5.7 Block Group Block Group：ext2文件系统会根据分区的大小划分为数个Block Group。而每个Block Group都有着相同的结构组成。
副本放置策略： 第一个副本在本地机器。 第二个副本在远端机架的节点。 第三个副本看之前连个副本是否在同一机架，如果是则选择其他机架，否则选择和第一个副本相同机架的不同节点。...在实际义务中，存在以下场景： DateNode上存在的不同存储设备，数据需要选择一个合适的设备分级存储数据。...Colocation同分布： 同分布（Colocation）的定义：将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。...NN ---- HDFS文件同分布的特性，将那些需要进行关联操作的文件存放在相同的数据节点上，在进行关联操作计算是避免了到其他数据节点上获取数据，大大降低了网络带宽的占用。...名称节点的启动： 在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。
在alluxio:///file上运行cat的结果应与在s3://bucket/data/file上运行cat的结果相同。 Alluxio按需从UFS加载元数据。...元数据同步会保留每个UFS文件的指纹记录，以便Alluxio可以在文件更改时做出相应更新。 指纹记录包括诸如文件大小和上次修改时间之类的信息。...它将发现新文件，但 不检测修改或删除的UFS文件。...HDFS元数据主动同步 在2.0版中，引入了一项新功能，用于在UFS为HDFS时保持Alluxio空间与UFS之间的同步。...该功能称为主动同步，可监听HDFS事件并以master上后台任务方式定期在UFS和Alluxio命名空间之间同步元数据。
2.4 数据复制的实现原理 大型的 HDFS 实例在通常分布在多个机架的多台服务器上，不同机架上的两台服务器之间通过交换机进行通讯。...在大多数情况下，同一机架中的服务器间的网络带宽大于不同机架中的服务器之间的带宽。...因此 HDFS 采用机架感知副本放置策略，对于常见情况，当复制因子为 3 时，HDFS 的放置策略是： 在写入程序位于 datanode 上时，就优先将写入文件的一个副本放置在该 datanode 上，...2.5 副本的选择 为了最大限度地减少带宽消耗和读取延迟，HDFS 在执行读取请求时，优先读取距离读取器最近的副本。如果在与读取器节点相同的机架上存在副本，则优先选择该副本。...当客户端检索文件内容时，它会验证从每个 DataNode 接收的数据是否与存储在关联校验和文件中的 校验和 匹配。
此模式下，Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机节点搭建的服务器集群上，不同的节点担任不同的角色。该模式一般用于部署构建企业级Hadoop系统，实际的工作应用开发中也经常使用此模式。...HDFS的NameNode、SecondaryNameNode和YARN的ResourceManager尽量部署在不同的节点上，避免影响集群的性能： 图1-1-1：Hadoop服务器功能规划 02环境准备...，具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。...6-2-2：查看HDFS在本地存储的文件内容 由于我们在hdfs-stie.xml配置文件中设置dfs.replication参数值为3，因此这些文件会同时存储在另外随机两台DataNode机器上，这里只有三台机器做集群...，因此hadoop101及hadoop102上同样的路径下也会存储这些文件： 图6-2-3：查看HDFS在其他DataNode上存储的文件内容 3.
## 此处的data数据位置是在core-site.xml中配置的 ⭐️8、脚本 ?rsync 远程同步工具 rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。...块大小计算、决定因素 ## 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，老版本中是...==节点距离：==两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。 ? 副本节点选择 第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。 第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。...==多目录配置:==NameNode的本地目录可以配置成多个，且每个目录存放内容相同，增加了可靠性 1、在hdfs-site.xml文件中添加配置 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 ?
应用的结构化数据提供持久化和CURD操作等；文件系统是操作系统为用户读写文件等操作提供的软件，主要是面向单机系统的；而HDFS是分布式文件系统，主要建立在分布式系统上，用于存储海量数据，并提供读写操作等...磁盘结构 block块，用于存储文件的基本单位，默认128M，适合存储比较大的文件，便于文件系统组织、管理。上传的文件，会被切分成一个个的block，分别存储在不同DN上。...-时间、大小、所属组、权限 block及副本位置 元数据两种形式 edits log：记录客户端对HDFS的所有更改记录，内容包括，事务ID、编辑动作 fsimage：元数据的镜像文件， DN-datanode...机架感知 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为: 第一个block副本放在客户端所在的数据节点里（如果客户端不在集群范围内，则从整个集群中随机选择一个合适的数据节点来存放...）； 第二个副本放置在与第一个副本所在节点相同机架内的其它数据节点上； 第三个副本放置在不同机架的节点上； 而Hadoop是根据机架感知来完成这种存储策略的，机架感知默认是不开启的，并且通过配置将正确的
HDFS中，存储的文件将会被分成若干的大小一致的block分布式地存储在不同的机器上，需要NameNode节点来对这些数据进行管理，存储这些block的结点称为DataNode，NameNode是用来管理这些元数据的...在edits logs满之前对内存和fsimage的数据做同步，合并edits logs和fsimage上的数据，然后edits logs上的数据即可清除。...在大多数情况下，HDFS副本系数是默认为3(dfs.replication)，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架节点上，一个副本存放在同一个机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上...利用快照，可以让HDFS在数据损坏时恢复到过去一个已知正确的时间点。HDFS目前还不支持快照功能，但计划会在将来的版本支持。...在三个副本的情况下，第一个副本与原数据在相同机器上，另外两个副本放在其它机架的随机机器上。
第三个副本看之前的两个副本是否在同一机架，如果是则选择其他机架，否则选择和第一个副本相同机架的不同节点，第四个及以上，随机选择副本存放位置。...在实际业务中，存在以下场景： DataNode上存在的不同的存储设备，数据需要选择一个合适的存储设备分级存储数据。...简单的说：就是强制某些关键数据存储到指定服务器中。 Colocation同分布 同分布(Colocation)的定义：将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。...HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到其他的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。...使用同分布特性，文件A、D进行join时，由于其对应的block都在相同节点，因此大大降低资源消耗。 Hadoop实现文件同分布，即存在相关联的多个文件的所有块都分布在同一存储节点上。
在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似，一样可以建目录，创建，复制，删除文件，查看文件内容等。...但其底层实现上是把文件切割成Block（块），然后这些Block分散地存储于不同的DataNode上，每个Block还可以复制数份存储于不同的DataNode上，达到容错容灾之目的。...HDFS的数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行读写的基本单位.构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块.该文件系统中的块一般为磁盘块的整数倍.磁盘块一般为512字节.HDFS...也有块的概念,默认为64MB(一个map处理的数据大小).HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块,与其他文件系统不同的是,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间....在spill过程中，Map的输出将会继续写入到缓冲区，但如果缓冲区已经满了，Map就会被阻塞直到spill完成。
除了最后一个数据块，其它数据块大小均相同， 复制因子，可以在文件创建时配置，后续可以更改，hdfs中的文件是一次性写入的，并且严格限制一个操作者。 NameNode决定数据块的复制事宜。...大规模的hdfs实例通常运行在跨不同机器不同平台架构的机器上，不同平台的节点之间通信需要经过交换机，同平台之间的带宽通常大于异构平台之间的带宽。...数据组织： 大数据文件，一次写入，多次读取，流式读取，标准大小数据块128m，一个文件会被分割为多个数据块，并尽可能的分配到不同的数据节点上。...主节点只在启动时执行FsImage及Editlog相关操作，二级节点运行期间定时管理FsImage及Editlog，控制FsImge在一定的大小范围。二级节点通常运行在不同的节点上。...二级节点上最新的checkpoint和主节点上的checkpoint存储在相同的位置。以便可以让主节点使用。
.操作系统版本为Redhat7.2 2.CM和CDH版本为5.11.2 3.HDFS已启用HA 2.问题清单 2.1.hosts文件同步问题导致的API功能异常 ---- 【问题描述】 生产集群新增节点后...【问题原因】 生产集群未配置DNS服务器，集群内部节点通过/etc/hosts文件解析主机名和主机IP的映射关系，新增节点后，需要更新hosts文件并同步至集群内部所有节点。...【建议】 如果HDFS的Balancer在非正常情况下终止，建议在重新执行Balancer前，清除掉balancer.id这个文件。...详细内容可参考《HDFS运行Balancer失败及问题解决办法》 2.3.NodeManager启动失败 ---- 【问题描述】 在使用CDH5.11.2版本时，新增YARN的NodeManager角色...【建议】 机架感知脚本应存放在所有Namenode上，且存放路径相同。不应将机架感知脚本存放在CDH组件配置目录下，最好能放在一个固定目录下。
HDFS 在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办 读取DataNode上的数据块后，客户端将验证校验和，即使用HDFS上的原始数据块检查客户端读取的本地数据块。...一个是保证两个NameNode的元数据信息必须同步，另一个是在一个NameNode挂机后立即补上。 1.元数据信息同步采用HA方案中的“共享存储”。每次写文件时，都需要将日志同步写入共享存储。...小文件过多会有什么危害，如何避免 Hadoop上大量的HDFS元数据信息都存储在NameNode内存中，所以过多的小文件肯定会淹没NameNode内存。...存储在 HDFS 系统上的文件，会分割成 128M 大小的 block 存储在不同的节点上，block 的副 本数默认 3 份，也可配置成更多份； 第一个副本一般放置在与 client（客户端）所在的同一节点上...那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。
一个文件被分成了一个或者多个数据块，并存储在一组DataNode上，DataNode节点可分布在不同的机架。...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，老版本中是64M。...固定的块大小可方便元数据和文件数据块内容的分开存储； （3）便于数据备份和数据容错提高系统可用性。...HDFS默认将文件块副本数设定为3份，分别存储在集群不同的节点上。当一个块损坏时，系统会通过NameNode获取元数据信息，在其他机器上读取一个副本并自动进行备份，以保证副本的数量维持在正常水平 。...如上图所示，第一个副本B1在本地机器，第二个副本B2在远端机架，第三个副本B3看之前的两个副本是否在同一机架，如果是则选择其他机架，否则选择和第一个副本B1相同机架的不同节点，第四个及以上，随机选择副本存放位置
然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战： 小文件问题。不论是spark的microbatch模式，还是flink的逐条处理模式，每次写入HDFS时都是几M甚至几十KB的文件。...长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。 对update操作的支持。HDFS系统本身不支持数据的修改，无法实现同步过程中对记录进行修改。 事务性。...2.2 文件管理 Hudi表存在在DFS系统的 base path（用户写入Hudi时自定义） 目录下，在该目录下被分成不同的分区。...更新数据时，在写入的同时同步合并文件，仅仅修改文件的版次并重写。 Merge On Read：采用列式存储文件（parquet）+行式存储文件（avro）存储数据。...只会查看到最新的文件切片中的基础/列式存储文件，并且保证和非hudi列式存储表相同的查询效率。
2.3.1.2 一个文件存储方式 按大小被切分成不同的block，存储到不同的节点上； 默认情况下，每个block都有3个副本； block大小与副本数通过client端上传文件时设置，文件上传成功后副本数可以变更...在大多数情况下，副本系数是3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架的节点上，一个副本放在同一机架的另一个节点上，最后一个副本放在不同机架的节点上。...HDFS支持文件的“一次写入多次读取”语义。一个典型的数据块大小是256MB。因而，HDFS中的文件总是按照256M被切分成不同的块，每个块尽可能地存储于不同的Datanode中。...其中的一些考虑的是： 将数据块的一个副本放在正在写这个数据块的节点上； 尽量将数据块的不同副本分布在不同的机架上，这样集群可在完全失去某一机架的情况下还能存活； 一个副本通常被放置在和写文件的节点同一机架的某个节点上...如果需要在客户端方便的访问若干个NN上的资源，可以使用客户端挂载表，把不同的目录映射到不同的NN，但NN上必须存在相应的目录。
，CPU不太忙的节点上； 第二个副本：放置在与第一个副本不同的机架的节点上； 第三个副本：与第二个副本相同机架的不同节点上； 若有更多副本，随机放在节点中 7、常用的hdfs命令 -help：显示帮助信息...3) RCFile 在一般的列存储中，会将不同的列分开存储，有时候存在一个表的某些列不在同一个HDFS块上，所以在查询的时候，Hive重组列的过程会浪费很多IO开销。...RCFile先将数据按行划分成行组，大小默认是4MB，行组内包括16字节的HDFS同步块信息，主要是为了区分同一个HDFS块上的相邻行组；元数据的头部信息主要包括该行组内的存储的行数、列的字段信息等等；...无论文件大小都适用 缺点： 会影响一些位置敏感任务的性能，因为原先在一个节点上的块被分散到了多个不同的节点上 和多副本存储策略转换比较麻烦 优缺点 优点： 相比副本存储方式大大降低了存储资源和IO资源的使用...19、HDFS中小文件过多导致的问题与如何优化 小文件过多导致的问题 小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。
EC存储，在不降低可靠性前提下（与HDFS 3副本可靠性相同），通过牺牲一定计算性能（计算校验块消耗额外计算资源），将数据存储成本降低一半，适合低频访问的冷数据存储，如备份数据。...改造后的HDFS回收站原理图： 推荐对HDFS的Client修改，对Delete API通过配置项控制，改成跟rm相同语义。即把文件移到trash目录。...对Hive上的HDFS Client进行替换，确保用户通过drop table删除表和数据时，数据文件能正常进入HDFS trash目录。 这样，即可解决数据误删问题。...但HDFS回收站不宜保留时间过长，因为回收站中的数据还是三副本配置，会占用过多存储空间。所以配合解决方案：回收站保留24h内数据，解决数据还没来得及被同步到冷备集群，误删除的情况。...由于用户每次访问数据，都要对权限进行验证，所以在校验权限的同时，可以获取用户访问表的记录，Ranger支持审计的功能，用户的访问记录会由部署在各个服务（HDFS，HBase等等）上的插件推送到Audit
）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，老版本中是64M （2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树...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汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量 7....6.Hadoop机器感知 1).背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。...distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H1)=0 相同的datanode distance(/D1/R1/H1,/D1/R1/H2)=2 同一rack下的不同datanode distance
DataNode:分布式文件系统中每一个文件被切割为若干数据块，每个数据块存储在不同服务器，这些就是数据服务器。...Block:每个被切分的数据块就是一段文件内容，其是基本的存储单位，被称为数据块，典型大小为64MB。...，hadoop配置文件中不能使用ip，必须使用主机名，安装hadoop必须在所有节点上使用相同配置和安装路径，并用相同用户启动。...Hadoop中的HDFS和Map-Reduce可以分别启动，NameNode和JobTracker可以部署到不同节点，但小集群一般在一起，注意元数据安全即可。...，会分裂成连个新的HRegion；HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡最小单元，表示不同Region可以分布在不同RegionServer上；HRegion是分布式存储的最小单元，但不是最小存储单元
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