HDFS是Apache Hadoop的分布式文件系统,由NameNode和DataNode组成。在HDFS中,NameNode是HDFS的主要组件之一,它负责维护文件系统的命名空间和访问控制信息。同时,NameNode也负责管理所有DataNode节点的元数据信息,包括文件和目录的层次结构,文件块的位置信息以及访问控制列表等。因此,NameNode是整个HDFS系统的中心控制器。
在学习hadoop hdfs的过程中,有很多人在编程实践这块不知道该其实现的原理是什么,为什么通过几十行小小的代码就可以实现对hdfs的数据的读写。
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昨天装好伪分布式的hadoop环境后,今天进行最基础的HDFS环境操作。HDFS最刚开始使用有几个误区,接下来,我们在实际操作中进行一一演示。
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作,正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况,但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失,本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
#在/export/data/目录中创建a.txt文件,并写入数据 cd /export/data/ touch a.txt echo "hello" > a.txt #将a.txt上传到HDFS的根目录 hadoop fs -put a.txt /
1、Hadoop安装前准备工作: 在开始Hadoop安装与配置之前,需要准备的环境:Linux系统、配置JDK环境变量。
本篇文章《大数据基础学习五:Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 操作》是完全针对HDFS文件系统的,目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色,熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令,熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。大数据系列文章请移步本人大数据专栏查看。
本文主要讲述如何解决HDFS运行Balancer提示“Another Balancer is running..”导致Balancer失败的问题。
本篇文章《大数据基础系列 5:Hadoop 实验——熟悉常用的 HDFS 目录操作和文件操作》是完全针对 HDFS 文件系统的,目的即理解 HDFS 在 Hadoop 体系结构中的角色,熟练使用 HDFS 操作常用的 Shell 命令,熟悉 HDFS 操作常用的 Java API。对大数据系列感兴趣的同学可以移步本人大数据专栏查看更多内容。
1、硬件错误是常态,而非异常情况,HDFS可能是有成百上千的server组成,任何一个组件都有可能一直失效,因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同,它们主要是以流式读为主,做批量处理;比之关注数据访问的低延迟问题,更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标,一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节,一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写,关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问 题,使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架,或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算,离它操作的数据越近就越高效,这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近,比之将数据移动到应用所在显然更好,HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。
HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。
伪分布式:作为学习使用,与完全分布式一样,只不过是通过java进程模拟出来的假的分布式
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。
问题导读 1.hadoop3.x检测虚拟内存的情况下,可能会产生什么问题? 2.hadoop3.x中,下面各个配置的作用是什么? 3.dfs.blocksize可以使用哪些单位? hadoop
最近因为某些原因学习接触到了开源的大数据框架:Hadoop,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储,详细概念知识背景我这就不介绍了,各位自行学习。
我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了
前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的。那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一、HDFS中数据块概述 1.1、HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的。 找到${HADOO
HDFS是大数据领域比较知名的分布式存储系统,作为大数据相关从业人员,每天处理HDFS上的文件数据是常规操作。这就容易带来一个问题,实际操作中对重要数据文件的误删,那么如何恢复这些文件,就显得尤为重要。
我们在 /etc/hosts 中将该映射关系填写上去即可,如下图所示(一般该文件中只有一个 127.0.0.1,其对应名为 localhost,如果有多余的应删除,特别是不能有 “127.0.0.1 Master” 这样的记录)
Flink 通过 org.apache.flink.core.fs.FileSystem 类有自己的文件系统抽象。 这种抽象提供了一组通用的操作和跨各种类型的文件系统实现的最小保证。
redhat 系 : yum install java-1.8.0-openjdk
由于ResourceManager和NameNode还有SecondaryNameNode比较消耗资源,顾三个配置分别配置到不同的主机上
扯个犊子先,我司进行集群迁移,没有用的测试机器要进行格式化卖掉了,然后突然一条伟大的命令,误删除了正在使用的hadoop集群所有节点的操作系统盘,数据盘保留,灾难就此来了。
1.向HDFS中上传任意文本文件,如果指定的文件在HDFS中已经存在,则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件;
hadoop 2.6的“伪”分式安装与“全”分式安装相比,大部分操作是相同的,主要区别在于不用配置slaves文件,而且其它xxx-core.xml里的参数很多也可以省略,下面是几个关键的配置: (安装JDK、创建用户、设置SSH免密码 这些准备工作,大家可参考hadoop 2.6全分布安装 一文,以下所有配置文件,均在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下) 另外,如果之前用 yum install hadoop安装过低版本的hadoop,请先卸载干净(即:yum remove hadoop
Hadoop生态圈仍处于欣欣向荣的发展态势,不断涌现新的技术和名词。Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce仍是最基础的部分,这篇文章记录了如何一步步在linux上安装单节点的Hadoop,之后就可以在它上面做一些练习了。截至目前(2018.7.16),Hadoop的最新版本是3.0.3,但使用最新版本的问题是:当你遇到问题时,所能找到的资料或者书籍都是针对较晚版本的。因此,对一项技术,如果没有达到特别熟悉,安装次新、或者次次新版本是一个相对稳妥的做法。所以,我选择安装的是2.9.1版本。
伪分布式和分布式区别:伪分布式配置文件完全按照分布式配置文件配置,只不过所有东西配置在一台服务器上。
前面几篇主要是sparkRDD相关的基础,也使用过textFile来操作过本机的文档。实际应用中,操作普通文档的机会不多,更多的时候是操作kafka的流和Hadoop上文件。
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(网卡名称可能不同)
此系列主要为我的学弟学妹们所创作,在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单,还望见谅!如果文中出现错误,欢迎指正~
面对各行各业日益增长的数据量,普通的机器无论在存储空间还是管理能力上都显得力不从心。既然单台机器的资源有限,那么增加机器的方式是否可行?答案是肯定的,于是乎出现了分布式的概念。分布式文件管理系统便可以将一堆机器组合在一起,并隐藏细节,让用户感觉与之前单机储存文件毫无差别,但其实文件是通过网络来访问的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
Hadoop是一个开源框架,允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据,跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。
NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode三者分别放在三个节点上,因为都要占用内存的资源,不要重复出现在一个节点上。
该文件在SPARK_HOME/conf/下,新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件,改名为spark-defaults.conf即可
安装SSH: sudo yum install opensh-clients openssh-server 安装完成后,可以使用下面命令进行测试: ssh localhost
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。
通过上篇文章,我们已经搭建好了整个hadoop体系。我们都知道,hadoop由三大组建:
本文是之前elk的后续,故默认已搭建好logstash等elk相关环境。侧重点是Hadoop安装以及其与logstash的Output插件的整合。ELK的搭建可见:ELK实时日志管理-系统搭建
本文详细记录在开发服务器CentOS 6.5上搭建Hadoop的详细过程。 ssh连接免密码配置 由于配置过程中需要频繁的进行ssh连接到开发服务器执行命令以及通过scp命令向服务器拷贝文件等依赖ssh连接的操作。所以,配置本地环境跟服务器之间的ssh免密码连接可以有效的提升工作效率。 由于我本机已经生成过公钥,所以我只需将已有的公钥拷贝到服务器即可。推荐使用ssh-copy-id命令,简单又不会出错。手动copy 再append的公钥文件尾,容易因为操作问题,造成无法正确识别公钥。 注:如果你没有生成过公
hadoop的hdfs中被删除文件的恢复原理和回收站原理是一样的,就是在删除hdfs文件时,被删除的文件被移动到了hdfs的.Trash文件夹中,恢复时只需将该文件夹中文件拿出即可。具体操作如下: 1 设置.Trash文件夹 如果需要恢复hdfs中文件,就需要设置.Trash,hadoop的.Trash默认是关闭的。具体设置如下: <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>10080</
女朋友:你上次教我搭建伪分布式,我已经会搭建啦。只用了一台机器就搞定了呀,想学完全分布式的搭建。
输出java版本 虽然默认已经将Java的路径配置到了系统环境变量中,但由于后续需要使用JAVA_HOME,我们最好将JAVA_HOME显式写入到系统的配置文件中。参考链接:https://segmentfault.com/a/1190000007950960
Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 Hadoop官方网站:http://hadoop.apache.org/
前言 前面只是大概介绍了一下Hadoop,现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享,先要看一下效果吧! 一、Hadoop的三种运行模式(启动模式) 1.1、单机模式(独立模式)(Local或Standalone Mode) -默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统,而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、Task
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摘 要 hbase集群搭建与调优。 前言 本文持续更新中,主要因为我也是在工作中逐渐探索中,所以在工作中遇到的配置调优,都将第一时间更新到本文中,用作以后标准配置。 版本介绍 本文基于当前最稳定兼容版本如下: hadoop-2.7.3 hbase-1.2.5 zookeeper-3.4.10 配置文件介绍 Apache HBase使用与Apache Hadoop相同的配置系统,所有配置文件都位于conf/目录中。该目录需要与集群中的每个节点保持同步。 backup-masters 纯文本文件,用于描述备
刚刚搭建好cdh后,在使用hdfs的基本指令的时候发现使用root用户权限不够。经过查找资料发现。root用户只是系统的超级管理员,但是不是hdfs的超级管理员。默认cdh安装后,超级管理原始hdfs。如下图:
core-site.xml 、hdfs-site.xml 、yarn-site.xml 、mapred-site.xml
HDFS读数据流程是Hadoop分布式文件系统的核心之一,它通过一系列的步骤实现了数据在HDFS中的读取和传输。
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