以更低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应Uber数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过重新架构软件层和硬件重新设计，对Apache Hadoop数据文件系统(HDFS)的扩展方法进行了大规模改革
1.文档编写目的 当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时，往往会出现两种数据不均衡的情况： 1.不同DataNode节点间数据不均衡； 2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。 特别是这种情况：当DataNode原来是挂载了几个数据盘，当磁盘占用率很高之后，再挂载新的数据盘。由于Hadoop 2.x 版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡，因此，会造成老数据磁盘占用率很高，新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下，挂载新的数据盘就失去了扩容HDFS数据盘的意义。 如果想要解决节点内多块磁盘数据不均衡的现象，就要
以较低的硬件成本扩展我们的数据基础设施，同时保持高性能和服务可靠性并非易事。为了适应 Uber 数据存储和分析计算的指数级增长，数据基础设施团队通过结合硬件重新设计软件层，以扩展 Apache Hadoop® HDFS ：
当HDFS的datanode节点挂载多个磁盘时，往往会出现两种数据不均衡的情况：
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：
在前面的文章中，Fayson介绍过什么是HDFS分层存储，参考《6.2.0-什么是HDFS分层存储》。这个功能很早CDH就支持了，本文基于CDH6.2实际演示如何在CDH中使用HDFS分层存储。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在集群使用的过程中会遇到数据节点的磁盘故障，在不停数据节点的情况下，如何为数据节点进行热插拔换盘操作。 测试环境 1.CM和CDH版本为5.14.3 2.格式化磁盘及挂载 3.刷新数据节点的数据目录 4.总结 2.注意事项 ---- 1.CDH5.4或更高版本 2.热插拔只能添加
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
对于一个企业大数据应用来说，搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。Google 三驾马车的第一驾是GFS，Hadoop最先开始设计的就是HDFS，可见分布式存储的重要性，整个大数据生态计算框架多种多样，但是大数据的存储却没有太大的变化，HDFS依旧是众多分布式计算的基础。当然HDFS也有许多缺点，一些对象存储等技术的出现给HDFS的地位带来了挑战，但是HDFS目前还是最重要的大数据存储技术，新的计算框架想要获得广泛应用依旧需要支持HDFS。大数据数据量大、类型多种多样、快速的增长等特性，那么HDFS是如何去解决大数据存储、高可用访问的了？
这篇文章是从网上看到的，觉得很好就收藏了，但是最终不知道出处了。 Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等。可见，保证HDFS中的数据平衡是非常重要的。 在Hadoop中，包含一个Balancer程序，通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态，使用这个程序的命令如下： sh $HAD
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。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放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
EC（纠删码）是一种编码技术，在HDFS之前，这种编码技术在廉价磁盘冗余阵列（RAID）中应用最广泛(RAID介绍：大数据预备知识-存储磁盘、磁盘冗余阵列RAID介绍)，RAID通过条带化技术实现EC，条带化技术就是一种自动将 I/O 的负载均衡到多个物理磁盘上的技术，原理就是将一块连续的数据分成很多小部分并把他们分别存储到不同磁盘上去，这就能使多个进程同时访问数据的多个不同部分而不会造成磁盘冲突（当多个进程同时访问一个磁盘时，可能会出现磁盘冲突），而且在需要对这种数据进行顺序访问的时候可以获得最大程度上的 I/O 并行能力，从而获得非常好的性能。在HDFS中，把连续的数据分成很多的小部分称为条带化单元，对于原始数据单元的每个条带单元，都会计算并存储一定数量的奇偶检验单元，计算的过程称为编码，可以通过基于剩余数据和奇偶校验单元的解码计算来恢复任何条带化单元上的错误。
HDFS是一个高吞吐、高容错的分布式文件系统，但是HDFS在保证高容错的同时也带来了高昂的存储成本，比如有5T的数据存储在HDFS上，按照HDFS的默认3副本机制，将会占用15T的存储空间。那么有没有一种能达到和副本机制相同的容错能力但是能大幅度降低存储成本的机制呢，有，就是在HDFS 3.x 版本引入的纠删码机制。
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（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此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。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
l DataNode异步地将内存中数据刷新到磁盘，从而减少代价较高的磁盘IO操作，这种写入称之为懒持久写入
Hadoop 附带了一个名为 HDFS(Hadoop分布式文件系统)的分布式文件系统，专门
HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个分布式文件系统 文件系统是操作系统提供的磁盘空间管理服务，只需要我们指定把文件放到哪儿，从哪个路径读取文件句可以了，不用关心文件在磁盘上是如何存放的 当文件所需空间大于本机磁盘空间时，如何处理呢？ 一是加磁盘，但加到一定程度就有限制了 二是加机器，用远程共享目录的方式提供网络化的存储，这种方式可以理解为分布式文件系统的雏形，可以把不同文件放入不同的机器中，空间不足了可以继续加机器，突破了存储空间的限制 但这个方式有多个问题
如果一个文件大小为10K，则1亿个文件大小仅为1TB(但要消耗掉NameNode 20GB内存)
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
1.帮助命令 可以通过此命令了解更多命令 hdfs dfs -help 2.根目录详情 hdfs dfs -ls / 3.文件上传到hdfs的根目录下 hdfs dfs -put a.txt /a.txt 4.剪切文件到hdfs的根目录下 hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt 5.从hdfs根目录下载文件到指定位置 hdfs dfs -get /a.txt /root/aa.txt 6.在hdfs下创建文件夹 hdfs dfs -mkdir /hq 7.在hdfs下强制
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
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
导读：作为快手内部数据规模和机器规模最大的分布式文件存储系统，HDFS一直伴随着快手业务的飞速发展而快速成长。
问题现象：emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
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：
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
Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系，包含了多种技术，例如 HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统）等等。
我们都知道HDFS是来源于Google的GFS的分布式系统，它的特点是易于扩展，同时可以开发于廉价的机器上，同时他可以保证所有文件的备份数据维持在健康的数量上，同时非常适合进行批处理，因为设计之处就是在大数据文件大量的操作是顺序读的操作，同时也非常适合流处理。
1）跟NN通信查询元数据(block所在的DN的节点)，找到文件块所在的DN的服务器。2）挑选一台DN（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流。3）DN开始发送数据（从磁盘里读取数据放入流，一packet为单位做校验） 4）客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件中，后面的block块就相当于append到前面的block块，最后合成最终需要的文件。
所有的文件都是以 block 块的方式存放在 HDFS 文件系统当中, 在 Hadoop1当中, 文件的 block 块默认大小是 64M, hadoop2 当中, 文件的 block块大小默认是 128M, block 块的大小可以通过 hdfs-site.xml当中的配置文件进行指定
hdfs文件系统主要设计为了存储大文件的文件系统；如果有个TB级别的文件，我们该怎么存储呢？分布式文件系统未出现的时候，一个文件只能存储在个服务器上，可想而知，单个服务器根本就存储不了这么大的文件；退而求其次，就算一个服务器可以存储这么大的文件，你如果想打开这个文件，效率会高吗
HDFS集群进入了安全模式？原因是什么？如何解决？来一起解读安全模式这种特殊的HDFS状态
已经有了很多框架方便使用，常用的有hadoop，storm，spark，flink等，辅助框架hive，kafka，es，sqoop，flume等。
离线数据分析平台实战——030Hadoop Shell命令02 hdfs命令 hdfs命令是hadoop提供的操作HDFS分布式文件系统的shell命令客户端， 我们可以通过该命令对分布式文件系统进行文件的增删查操作， 也可以通过该命令获取到一些hadoop的相关配置信息， 而且我们启动hdfs相关服务进程都是通过该命令进行的。 hdfs命令主要分为两类， 一类是用户命令：dfs, fsck等， 一类是管理员命令：dfsadmin，namenode，datanode等。 http://archi
大量数据是以文件形式保存的，典型代表是行为日志数据（用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等）。
介绍HDFS的元数据管理机制，说明fsimage文件和edits的作用，给出解析fsimage文件和edits文件的demo
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- HDFS是组成Hadoop平台的关键服务，部署的正确与否直接影响到你整个集群的健康状态，以及所有应用能否正常的运行或者高效的运行，包括SQL，MapReduce，Spark等。前面Fayson也介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《CDH安装前置准备》，《如何为Had
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的很重要的一部分，本文先简单介绍HDFS的几个特点，然后再分析背后的原理，即怎样实现这种特点的。
当数据规模越来越大，存储成本也水涨船高。随着时间推移，数据热度分布往往呈 2⁄8 原则，即 80% 的访问集中在 20% 的数据上。对于那不经常访问的 80% 数据来说，使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费，需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里。这时 JuiceFS 成了理想之选，成本下降 20 倍，同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力（避免Metastore 遍历元数据时雪崩），大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量。如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来，整体成本可节省 90%。如果再给 JuiceFS 提供 适当的空间做缓存，还可以完整替换 HDFS (20% 的热数据通过 JuiceFS 管理的缓存盘来服务，也可以有极高的性能）。
| 作者：周晓，腾讯游戏 CROS 体系高级工程师，负责多套HDFS集群的维护管理，并为Apache Hadoop社区提交过2个Patch。同时也作为游戏DBA，稳定支撑包括穿越火线、天天酷跑等在内多款游戏的DB管理维护。 ---- 1 这次我吐血整理了一些在维护hdfs工作中遇到的问题，有的是血的教训，有的是花了不少功夫定位，也有的是一些知识点或者技巧，其中有两个补丁已经合并到apache hadoop官方。最后根据这些问题处理经验，汇总了hadoop hdfs集群需要关注的告警指标。 一、定期bloc
使用不同参数的组合构造的实例被预先定义为一些值，比如MEMORY_ONLY代表着不存入磁盘，存入内存，不使用堆外内存，不进行序列化，副本数为1，使用persisit()方法时把这些持久化的级别作为参数传入即可。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
DataNode 负责数据的存储、读写，HDFS 将文件分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块，文件就分布存储在整个 HDFS 服务器集群中
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
在介绍文件系统之前我们首先需要了解HDFS的作用。我们都知道HDFS是Hadoop的一个核心组件，那在Hadoop中HDFS扮演着怎样的一个角色呢？我们可以通过下图直观的了解。
1、hadoop运行的原理? hadoop主要由三方面组成: 1、HDFS 2、MapReduce 3、Hbase Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapR
HDFS设计的主要目的是对海量数据进行处理，也就是说在其上能够储存很大量文件，HDFS提供多种的访问的策略，首先我们来认识其通过shell接口的访问方式。
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。
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