1、概述 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？...组成，其中namenode作为主节点，DataNode为从节点 Namenode简称NN DataNode简称DN NN的作用 a、存储元数据信息 b、元数据存储两份，一份在内存中，一份在硬盘中 c、保存文件...支持超大文件，这里的超大文件几百MB，几百GB，甚至TB级别大小的文件，一般来说hadoop的文件系统会存储TB级别或者 PB级别的数据，所以在企业节点中，数据节点可能有上千个 b、检测和快速 应对...，是通过数据分别在不同的数据节点，数据的元数据保存在namenode上，namenode的内存大小决定了hdfs可以保存的文件数量，虽然现在 内存已经很大，但是大量的 小文件还是会 影响namenode...，我们可以把这个超大规模的文件以一个标准切分成几块，分别存储到不同的磁盘上，这个标准就是block a、为了存储大文件，一个服务器很难存储超大型的文件，拆分的话，文件块可以保存在不同的磁盘，在hdfs文件系统中
{hours|minutes|ms}：这是个“三兄弟”，都是控制一条消息数据被保存多长时间。从优先级上来说 ms 设置最高、minutes 次之、hours 最低。...log.retention.bytes：这是指定 Broker 为消息保存的总磁盘容量大小。...Topic级别参数 retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。默认是 7 天，即该 Topic 只保存最近 7 天的消息。...config/server.properties 操作系统级别参数 通常情况下，Kafka 并不需要设置太多的 OS 参数，下面列出几个最好关注一下的因素： 文件描述符限制 通常情况下将它设置成一个超大的值是合理的做法...文件系统类型 根据官网的测试报告，XFS 的性能要强于 ext4，所以生产环境有条件的话最好还是使用 XFS。
故障类型包括硬件故障、软件故障、人为故障 灾难是指数据中心级别不可用，如：机房断电、机房空调停机、机房网络故障或阻塞 高可用的衡量 服务可用性指标： MTTR：多久恢复 MTTF：故障多长时间 MTBF...standbyException，节点收到该异常后给其他节点发送请求，直到发送给active Client自动处理 BookKeeper架构 BookKeeper存储日志： 低延时 持久性 强一致性 读写高可用 对比：日志系统和文件系统的复杂度...Erasure Coding原理-HDFS版本的RAID 2/3 业界常用Reed Solomon算法 HDFS Erasure Coding - HDFS版本的RAID 2 将数据划分为条带，按照条带保存...目录树结构本身复杂 常见的Scale Out方案 上图的三种数据路由方式：服务器侧、路由侧、客户端侧 KV模型的系统可以使用partition，如：Redis、Kafka、MySQL(分库分表) 存储数据高扩展性 超大集群的长尾问题...离线任务也会遇到长尾问题：全部任务完成时间取决于最慢的任务什么时候完成；集群规模变大，任务的数据量变大；只要任何数据块的读取受到长尾影响，整个任务就会因此停滞 超大集群下的数据可靠性 在超大集群下，有一部分机器是损坏来不及修理的
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。...而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。...2 HDFS优缺点 2.1优点 1)高容错性 (1)数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。 ? (2)某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。 ?...每个块可以有多个备份（默认为三个），分别保存到相互独立的机器上去，这样就可以保证单点故障不会导致数据丢失。...HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上。 这里重点介绍其中涉及到的几个概念：（1）超大文件。
，有着高容错性的特点，适合那些超大数据集的应用程序； （6）MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。...它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。...NameNode节点负责整个HDFS文件系统中的文件的元数据的保管和管理，集群中通常只有一台机器上运行NameNode实例，DataNode节点保存文件中的数据，集群中的机器分别运行一个DataNode...•NameNode 可以看作是分布式文件系统中的管理者，存储文件系统的meta-data，主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。...它存储文件块在本地文件系统中，保存了文件块的meta-data，同时周期性的发送所有存在的文件块的报告给NameNode。 •Client 就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。
，有着高容错性的特点，适合那些超大数据集的应用程序； （6）MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 ...它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。 HDFS的架构如图所示。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。...NameNode节点负责整个HDFS文件系统中的文件的元数据的保管和管理，集群中通常只有一台机器上运行NameNode实例，DataNode节点保存文件中的数据，集群中的机器分别运行一个DataNode...•NameNode 可以看作是分布式文件系统中的管理者，存储文件系统的meta-data，主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。 •DataNode 是文件存储的基本单元。...它存储文件块在本地文件系统中，保存了文件块的meta-data，同时周期性的发送所有存在的文件块的报告给NameNode。 •Client 就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。
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 存储超大数据文件，为整个 Hadoop 生态圈提供了基础的存储服务。...HDFS 特点 ： HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了以下特点： 1) HDFS 文件系统可存储超大文件 每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘在对数据进行读和写时要求的最小单位，文件系统是要构建于磁盘上的...对于每一个数据块，NameNode节点返回保存数据块的数据节点的地址。Distributed File System 返回FSDataInputStream 给客户端，用来读取数据。...DFSInputStream 连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点。...DFSOutputStream为发出去的数据块保存了Ack Queue，等待Pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。 6.
HDFS被设计为可以运行在通用硬件（commodity hardware）上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。...在HDFS中，Namenode是HDFS的Master节点，负责管理文件系统的命名空间（namespace），以及数据块到具体Datanode节点的映射等信息。...从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据快，这些块存储在一组Datanode上，Datanode会以本地文件的形式保存这些数据块以及数据块的检验信息。...用户能够通过HDFS客户端发起读写HDFS的请求，同时还能通过HDFS客户端执行文件系统的命名空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。...Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种广泛使用的文件系统，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。Spark能够很好地使用它。
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....设计目标 通过跨多个廉价计算机集群分布数据和处理来节约成本 通过自动维护多个数据副本和在故障发生时来实现可靠性 它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。 1.2...., 具有强大的可伸缩性和容错性 Doug Cutting 后来根据 GFS 的论文, 创造了一个新的文件系统, 叫做 HDFS 1.3....接收心跳信合和状态报告, 接收到心跳信号意味着 DataNode 节点工作正常,块状态报告包含了一个该 DataNode 上所有的数据列表 NameNode DataNode 存储元数据 存储文件内容 元数据保存在内存中...文件内容保存在磁盘 保存文件, block, DataNode 之间的关系 维护了 block id 到 DataNode 文件之间的关系
)的分布式文件系统，基于 Hadoop 的应用程序使用 HDFS 。...HDFS 是专为存储超大数据文件，运行在集群的商品硬件上。它是容错的，可伸缩的，并且非常易于扩展。...它维护所有系统中存在的文件和目录的文件系统树和元数据。其中两个文件：“命名空间映像”和“编辑日志”是用来存储元数据信息。...因此Hadoop建议存储大文件 数据会定时保存到本地磁盘，但不保存block的位置信息，而是由DataNode注册时上报和运行时维护（NameNode中与DataNode相关的信息并不保存到NameNode...Rack aware（机架感知） 通过配置文件指定机架名和DNS的对应关系 假设复制参数是3，在写入文件时，会在本地的机架保存一份数据，然后在另外一个机架内保存两份数据（同机架内的传输速度快，从而提高性能
我们翻译一下上面图中对三种状态后端的介绍： MemoryStateBackend 默认，小状态，本地调试使用 FsStateBackend 大状态，长窗口，高可用场景 RocksDBStateBackend 超大状态...，长窗口，高可用场景，可增量checkpoint MemoryStateBackend MemoryStateBackend将内部的数据保存在Java堆上。...但状态快照最终保存在文件系统中，所以FsStateBackend适用于大数据的生产环境，可处理长窗口，大状态或大key-value状态任务。...在 checkpoint 时，整个 RocksDB 数据库会被存储到配置的文件系统中，或者在超大状态作业时可以将增量的数据存储到配置的文件系统中。...无状态或对数据丢失或重复无要求 FsStateBackend TM Memory FS/HDFS 高 普通状态、窗口、KV 结构 RocksDBStateBackend RocksDB on TM FS/HDFS 低 超大状态
**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...namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树以及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像空间和编辑日志文件。...第一种机制是备份哪些组成文件系统元数据持久状态的文件。Hadoop可以通过配置使namenode在多个文件系统上保存元数据的持久状态。这些写操作室实时同步的，是原子操作。...它会保存合并后的命名空间镜像的副本，并在namenode发生故障时启动。但是，辅助namenode保存的状态总是滞后于主节点，所以在主节点全部失效时，难免会丢失部分数据。
对于很多小伙伴来说，存储的价值是让我们可以保存我们重要的信息，以便我们需要的时候能够查找、观摩、“学习”。 但是对于企业用户来说，尤其是大数据时代，数据的价值被提到了前所未有的位置。...这些文件存储设备除了磁盘外还带有文件系统，用户直接通过存储端的文件系统就能调用存储资源。...文件存储有自己的文件系统，对于每个客户端而言是一个统一的文件系统，可以同时供多个客户端使用，易于共享。...数据和元数据打包在一起作为一个整体对象存在一个超大池子里。用户想访问，只需能通过它的UUID，才能找到它。...对象存储就可以非常简单的扩展到超大规模，因此非常适合数据量大、增速又很快的视频、图像等，例如百度网盘、大数据存储； ▉ 未完待续…… 随着互联网的快速发展，数据量在不断激增，传统存储系统已经不能满足需求
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。...HDFS开放文件系统名称空间，并允许用户把数据存储在文件中。 HDFS概念 NameNode Namenode 上保存着 HDFS 的名字空间。...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映射 (Blockmap) 的映像 。...然后发送给主节点把fsImage更新为这个合并过后的fsImage，并把edit.new更名为新的editLog NameNode存储着HDFS的元数据，这里主要指的是: FsImage: 保存系统文件树...数据存储 数据副本 HDFS设计宗旨是可靠的存储着超大型文件，运行在大规模的集群机器上。它将每个文件存储为一系列的块（block）。文件的块被复制，是用来实现容错。
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。...Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求，并在Namenode的统一调度下执行数据块的创建、删除和复制。 4 数据块与副本机制 HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。...6 HDFS元数据管理 Namenode上保存着HDFS的命名空间。对于任何对文件系统元数据产生修改的操作，Namenode都会使用一种称为EditLog的事务日志记录下来。...整个文件系统的命名空间，包括数据块到文件的映射、文件的属性等，都存储在一个称为FsImage的文件中，这个文件也是放在Namenode所在的本地文件系统上。...Namenode在内存中保存着整个文件系统的命名空间和文件数据块映射(Blockmap)的映像。
GFS是什么 GFS，顾名思义就是谷歌文件系统，和Big Table，Map Reduce并称谷歌三驾马车。...图片 最底层是文件系统，在之上是将数据模型抽象出来，便于很好的使用，这就是bigTable，在之上是算法， 算法除了访问数据模型外，还能够直接访问文件系统，最上面就是各类应用了 gfs从哪里来 源头是如何保存一个文件...图片 保存文件需要两部分： metadata：包括文件信息和索引 file content：具体的文件内容 进一步如何保存大文件 ?...图片 此时索引信息会保存的粒度更粗，存的是chunk，每个chunk是64M 再进一步，怎么保存超大文件 ?...图片 可以对每个block保存个checksum，对于1T的数据，只有64M，完全可以放到内存中 如果数据损坏的话呢，Chunk Server就找Master恢复数据 ?
FsStateBackend FsStateBackend 配置需要文件系统的 URL（类型，地址，路径）等来配置。...，比如可以是： hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints s3://flink/checkpoints 当选择 FsStateBackend 时，正在处理的数据会保存在...在 checkpoint 时，状态后端会将状态快照写入配置的文件系统目录和文件中，同时会在 JobManager 或者 Zookeeper（在高可用场景下）的内存中存储极少的元数据。...在 checkpoint 时，整个 RocksDB 数据库会被存储到配置的文件系统中，或者在超大状态作业时可以将增量差异数据存储到配置的文件系统中。...这也使得 RocksDBStateBackend 成为管理超大状态的比较好的选择。使用 RocksDB 的权衡点在于所有状态的访问和检索都需要序列化（或反序列化）才能跨越 JNI 边界。
而后根据谷歌发表的学术沦为谷歌文件系统(GFS)，实现了分布式文件存储系统名为NDFS。...应该说Hadoop是针对大数据而存在的，HDFS能够提供高吞吐量的数据访问，适合有着超大规模数据集的应用程序。...我们可以在Hadoop的设计中看到三大特点：适用于存储超大文件、适合运行在普通廉价的服务器上，同时，最搞笑的访问模式是一次写入、多次读取。 ...这是由唯一一台主机专门保存，当然这台主机如果出错，NameNode就失效了，需要启动备用主机运行NameNode。 DataNode：负责存储，当然大部分容错机制都是在datanode上实现的。...Rack：机柜，一个block的三个副本通常会保存到两个或者两个以上的机柜中。 来源：中关村在线
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。...该节点用来管理文件系统中的命名空间，是master。...其将所有的为了见和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息在硬盘上保存为了命名空间镜像（namespace image）以及修改日志（edit log），后面还会讲到。...HDFS的优缺点分析 优点： 1）能够处理超大的文件； 2）流式访问数据。HDFS能够很好的处理“一次写入，多次读写”的任务。...2）无法高效存储大量小文件：因为Namenode把文件系统的元数据放置在内存中，所以文件系统所能容纳的文件数目是由Namenode的内存大小来决定。
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