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HDFS分布式文件系统HDFS

分布式文件系统HDFS HDFS简介 什么是HDFSHDFS全称Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统。 设计目标 HDFS的设计目标有: 可以运行在大量廉价商用机器上;因此硬件错误是常态,所以HDFS提供容错机制,来保证集群的安全性与数据的可靠性。 因为HDFS在数据存储时,会使用多副本机制保证数据的安全性;如果开放修改功能,首先会导致随机修改的出现,这在海量数据的分布式场景下无异是灾难,其次因为多副本的原因,数据修改后,其它副本的数据也一定要进行修改 流式数据访问:批量读而非随机读,关注吞吐量而非时间;HDFS在设计时就是为了海量数据的存储而生,并且用于支持海量数据的离线批处理,而在离线批处理场景中

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分布式文件系统——HDFS

一、HDFS简介 HDFS源于Google发表的一份GFS论文,HDFS是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,可以运行在廉价机器上,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性 二、HDFS的优缺点 1、HDFS的优点 (1)高容错性(数据自动保存多个版本,通过增加副本,提高容错性;当某个副本丢失,HDFS内部机制自动恢复丢失数据。) (5)课构建在廉价机器上 2、HDFS的缺点 (1)低延时数据访问(不适合毫秒级数据存储) (2)不适合存储大量小文件 (3)不支持并发写入和文件随机修改 三、HDFS架构 ?

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    分布式文件系统-HDFS

    将RAID技术原理应用到分布式服务器集群上,就形成了Hadoop分布式文件系统HDFS的架构思想。 HDFS架构原理 和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写一样思路,HDFS在一个大规模分布式服务器集群上,对数据进行并行读写及冗余存储。 NameNode负责整个分布式文件系统的元数据(MetaData)管理,也就是文件路径名,数据block的ID以及存储位置等信息,承担着操作系统文件分配表(FAT)的角色。 HDFS应用 Hadoop分布式文件系统可以象一般的文件系统那样进行访问:使用命令行或者编程语言API进行文件读写操作。我们以HDFS文件为例看HDFS处理过程,如下图。 ? HDFS文件操作 应用程序Client调用HDFS API,请求创建文件HDFS API包含在Client进程中。

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    Hadoop分布式文件系统(HDFS)

    一、介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统,具有高容错、高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上。 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构,由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成: NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作,例如打开,关闭 它同时还负责集群元数据的存储,记录着文件中各个数据块的位置信息。 DataNode:负责提供来自文件系统客户端的读写请求,执行块的创建,删除等操作。 2.2 文件系统命名空间 HDFS文件系统命名空间 的层次结构与大多数文件系统类似 (如 Linux), 支持目录和文件的创建、移动、删除和重命名等操作,支持配置用户和访问权限,但不支持硬链接和软连接 NameNode 负责维护文件系统名称空间,记录对名称空间或其属性的任何更改。

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    案例:HDFS分布式文件系统

    Hadoop是apache软件基金会的开源分布式计算平台hadoop集群包括两种角色Mater和Slave。 NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端对文件系统的访问操作;DataNode管理存储的数据。 大文件将被切成小块存储。 一、实验要求及目的 搭建hadoop的HDFS,通过DataNode节点的添加与删除实现HDFS空间动态增加与减少,以及HDFS文件系统的基本管理。 二、实验环境 ? 4、使用HDFS初始化master 1)格式化HDFS文件系统 ? ? 2)检查新生成的目录 ? 3)启动hadoop群集(开机hadoop的冗余功能) 启停hadoopde的管理命令位于$HADOOP_HOME/sbin下,以start-*或stop-*开头;单独启动HDFS分布式文件系统可使用start-dfs.sh

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    分布式文件系统 HDFS 简介

    HDFS 简介 HDFS( Hadoop Distributed File System ),意为:Hadoop分布式文件系统。 是Apache Hadoop核心组件之一,作为大数据生态圈最底层的分布式存储服务而存在。 分布式文件系统解决大数据如何存储问题。分布式意味着是横跨在多台计算机上的存储系统HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统,它是高度容错的,适应于具有大数据集的应用程序,它非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)。 HDFS使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。 2. 《分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储》 Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS,并从Nutch中剥离和MapReduce成为独立项目HADOOP。 ? 3.

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    Hadoop分布式文件系统HDFS

    概述 HDFS是hadoop提供的分布式存储的文件系统 HDFS是典型的主从结构,一主(namenode)多从(datanode) HDFS的指令和linux指令相似(hadoop fs -xx) HDFS文件进行存储之前,会将文件进行切块 文件大小如果超过128MB,则默认一块为128MB,未到128MB,则文件大小即为文件块大小 在HDFS中会自动对文件进行备份,默认一块备份三份 HDFS设计原理 namenode上记录着HDFS文件的元数据: 文件的大小 Block(文件块)的大小 BlockId 文件的存储路径 文件的权限 文件副本个数(默认为三个) BlockId与datanode的映射关系 13.心跳信息包含: datanode的状态(预服役,服役,退役,预退役) BlockId 图解HDFS文件存储过程 以下图片引用博客csdn 1. HDFS写数据原理 2. HDFS读数据原理 3. HDFS故障类型和其检测方法 第二部分:读写故障的处理 第三部分:DataNode 故障处理 副本布局策略:

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    分布式文件系统(HDFS)与 linux系统文件系统 对比

    初次接触分布式文件系统,有很多迷惑。 通过参考网络文章,这里进行对比一下Hadoop 分布式文件系统HDFS)与 传统文件系统之间的关系: Linux 文件系统 分布式文件系统 块 块对应物理磁盘的block 块对应linux 文件 读写单位 HDFS同样也有块的概念,HDFS文件系统中的块指的是linux文件分布式文件就是有多个linux文件(块)组成。 假设有一个1G的大文件,在linux文件系统上就是一个文件,由1G/512b的block组成;在HDFS上需要1024MB/64MB=16块,即16个linux文件组成,所以相当于一个普通1G的文件分成了 简而言之:1G的分布式文件转换成16个linux文件HDFS就是实现了拆分文件功能,当然由于考虑单点故障原因,它把每个文件复制了3份(默认), 不管哪个节点出故障可以合成完整的一个1G文件

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    分布式文件系统HDFS和FastDFS)

    HDFS和FastDFS对比 测试项 HDFS FastDFS 25个小文件上传 13599ms 1949ms 318个图片上传 63460ms 9585ms 3个700m视频上传 62092ms 58137ms HDFS在做删除测试时,明显较慢的地方是在创建到服务端的连接上,实际删除文件的速度很快。由于每次测试都需要先创建到服务端的连接,HDFS在这块消耗较大,在实际场景下,差距应该没有这么大。 两者的适用场景确有不同,FastDFS更适合小文件的高效存取,而HDFS更适合超大文件上传后使用Mapreduce去做大数据处理 简介 概要 FastDFS 是一个开源的高性能分布式文件系统(DFS Java客户端 前面文件系统平台搭建好了,现在就要写客户端代码在系统中实现上传下载,这里只是简单的测试代码。 1. ⑤ 对比下发现,如果系统文件隐私性较高,可以直接通过fastdfs-client提供的API去访问即可,不用再配置Nginx走http访问。

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    Hadoop(2)——HDFS(分布式文件系统)

    /HdfsDesign.html 非常巨大的分布式文件系统 运行在普通廉价的硬件上commodity hardware 高容错的 易扩展,为用户提供性能不错的文件存储服务 设计目标Assumptions 一个文件所有的块除了最后一块其他块大小都是一样的 HDFS安装 (1)安装hadoopcdh下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ ? 执行启动hadoop命令 $ bin/hadoop hadoop 配置 etc/hadoop/core-site.xml,hadoop.tmp.dir存放hadoop文件系统依赖的基本配置,如果hdfs-site.xml property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/root/hadoop/tmp</value> <description>存放hadoop文件系统依赖的基本配置 $ hadoop fs -moveFromLocal movetest.txt / 下载hdfs文件到本地 $ rm hello.txt $ hadoop fs -get /hello.txt 查看根目录底下的文件

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    HDFS分布式文件存储系统详解

    HDFS简介 一、HDFS:Hadoop Distributed File System 1. 一个分布式文件系统 2. > </property> 方法二:通过命令修改备份数 bin/hadoop fs -setrep -R 1 / 注意:方法二可以改变整个HDFS里面的备份数,不需要重启HDFS系统, 而方法一需要重启HDFS系统才能生效。 (默认3) NameNode是主节点,存储文件的元数据如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等 DataNode在本地文件系统存储文件块数据 HDFS文件权限 与Linux文件权限类似 r: read; w:write; x:execute,权限x对于文件忽略,对于文件夹表示是否允许访问其内容 如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop

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    Hadoop HDFS分布式文件系统Docker版

    一、Hadoop文件系统HDFS 构建单节点的伪分布式HDFS 构建4个节点的HDFS分布式系统 nameNode secondnameNode datanode1 datanode2 其中 datanode2 四、HDFS分布式   HDFS系统中包括三种角色,namenode主控节点,datanode数据节点,secondenamenode主控节点的热备节点。 伪分布式,就是在一台主机上启动3个进程,构建一套分布式系统。   在单节点上配置伪分布式很简单,修改 hadoop-env.sh,core-site.xml,hdfs-site.xml 。 ,但是在datanode2的hdfs文件中配置了namenode和secondnamenode,所以datanode可以自动添加到HDFS系统中。 对应开源系统Hadoop中的HDFS、MapReduce、HBase。通过对HDFS系统的配置,了解了主从结构的网络,应该用什么样的配置文件

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    Hadoop技术(一)分布式文件系统HDFS

    分布式文件系统HDFS 第一章 统一思维 单机大数据处理实现以及问题 问题引入 现在收集到的想法 问题升级 第二章 Hadoop 一 Hadoop简介 HDFS优点 HDFS缺点 二 Hadoop 分布式文件系统HDFS 相关介绍 HDFS架构图 架构模型 存储模型( 重点掌握 ) NameNode(NN) SecondaryNameNode(SNN) Block的副本放置策略 三 HDFS的读写流程 一个文件只能有一个写者 仅支持append 二 Hadoop分布式文件系统HDFS 学习目标 : 尽量理解分布式文件系统如何很好的支持分布式计算 相关介绍 分布式存储系统HDFS (Hadoop Distributed File System ) 提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务的分布式存储系统 HDFS官方文档: 会有下面所有介绍的更详细的讲解 分布式计算框架MapReduce 系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件,那么这个文件HDFS中owner就是zhangsan。

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    大数据 分布式文件系统 HDFS概念

    HDFS Hadoop Distributed File System 关键词 高度容错 高吞吐量 流式数据访问 前提与目标 前提 目标 大规模分布式系统硬件错误是常态 错误检测和快速、自动恢复实现高容错 应用更关注数据批量处理,而非用户交互处理 提高批量读取吞吐量,而非降低随机读取延迟 应用具有很大的数据集,文件大小在G-T字节 通过横向扩展集群节点,提高整体数据传输带宽 假定应用满足“一次写入多次读取 ”的文件访问模型 数据一致性 移动计算比移动数据更划算 将计算移动到数据附近,降低拷贝数据产生的网络阻塞 异构软硬件平台 可移植性 缺点 不适合低延迟数据访问 不适合大量小文件存储 不支持并发写入 不支持文件随机修改 Namenode 中心服务器,负责管理文件系统命名空间,客户端访问,管理数据块到Datanode的映射。 Metadata 元数据,保存文件系统中所有目录和文件信息 Block 数据块,最小存储单元,大小固定(默认128m),默认3个副本

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    完全分布式搭建HDFS分布式文件存储系统

    三分钟上手,完全分布式搭建HDFS 一,环境的准备 Linux (观看Linux安装及常用指令) JDK(观看Linux安装jdk文档) 准备至少3台机器(通过克隆虚拟机;配置好网络JDK 时间 hosts ://node01:9000</value> </property> <property> //hadoop.tmp.dir 是hadoop文件系统依赖的基础配置,很多路径都依赖它 三,常用hdfs dfs 命令 3.1 查看hdfs指定目录下的文件 hdfs dfs -ls 路径 3.2 创建文件hdfs dfs -mkdir /data ##创建一个名为data的文件夹 3.3 删除文件hdfs dfs -rm -r /data ##删除在根目录下 名为 data的文件夹 3.4 上传文件hdfs hdfs dfs -put 文件路径和名称 /data —>上传文件hdfs /data文件下 3.5 下载文件到本地 hdfs dfs -get 要下载的文件路径和名称 3.6 复制文件夹到本地 hdfs dfs -copyToLocal 要下载的文件路径和名称

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    必须掌握的分布式文件存储系统HDFS

    HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件存储系统,主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务,同时HBase、Hive底层存储也依赖于 HDFS提供一个统一的抽象目录树,客户端可通过路径来访问文件,如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。 HDFS集群分为两大角色:Namenode、Datanode(非HA模式会存在Secondary Namenode) Namenode Namenode是HDFS集群主节点,负责管理整个文件系统的元数据 hdfs中的文件进行新增或修改时,操作记录首先被记入edit日志文件,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存元数据中 可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息bin/hdfs oev 加快Namenode启动 Namenode启动时,会合并磁盘上的fsimage文件和edits文件,得到完整的元数据信息,但如果fsimage和edits文件非常大,这个合并过程就会非常慢,导致HDFS

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    Hadoop基础教程-第3章 HDFS分布式文件系统(3.2 HDFS文件读写)

    第3章 HDFS分布式文件系统 3.2 HDFS文件读写 3.2.1 文件访问权限 针对文件和目录,HDFS有与POSIX非常相似的权限模式。 对于文件而言,可执行权限可以忽略,因为你不能在HDFS中执行文件(与POSIX不同),但在访问一个目录的子项时需要该权限。 因此,作为共享文件系统资源和防止数据意外损失的一种机制,权限只能供合作团体中的用户使用,而不能在一个不友好的环境中保护资源。 注意,最新的hadoop系统支持kerberos用户认证,该认证去除了这些限制。但是,除了上述限制之外,为防止用户或者自动工具及程序意外修改或删除文件系统的重要部分,启用权限控制还是很重要的。 3.2.2 读文件 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件,对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例。

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    必须掌握的分布式文件存储系统HDFS

    HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件存储系统,主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务,同时HBase、Hive底层存储也依赖于 HDFS提供一个统一的抽象目录树,客户端可通过路径来访问文件,如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。 HDFS集群分为两大角色:Namenode、Datanode(非HA模式会存在Secondary Namenode) Namenode Namenode是HDFS集群主节点,负责管理整个文件系统的元数据 hdfs中的文件进行新增或修改时,操作记录首先被记入edit日志文件,当客户端操作成功后,相应的元数据会更新到内存元数据中 可以通过hdfs的一个工具来查看edits中的信息bin/hdfs  oev   加快Namenode启动 Namenode启动时,会合并磁盘上的fsimage文件和edits文件,得到完整的元数据信息,但如果fsimage和edits文件非常大,这个合并过程就会非常慢,导致HDFS

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    分布式文件系统Hdfs操作常用Shell命令。

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    二、分布式文件系统HDFS及其简单使用

    统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口。 HDFS Client文件切分。文件上传 HDFS 的时候,Client 将文件切分成 一个一个的Block,然后进行存储。 fs -put /root/1.txt /park 将linux操作系统root目录下的1.txt放在hdfs的park目录下 hadoop fs -get /park/jdk /home 把hdfs 文件系统下park目录的文件下载到linux的home目录下 hadoop fs -rm /park/文件名 删除hdfs 的park目录的指定文件 hadoop fs -rmdir /park 删除

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