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HDFS——Namenode的HA机制

【整体设计】 ---- NN（Namenode）的HA机制主要依靠zkfc完成，zkfc在NN所在节点以独立进程的方式运行。...如果不进行fencing，那么此时存在两个ANN，并同时对外提供服务，这可能会导致hdfs的数据不能保证一致性，甚至出现错乱无法恢复。...跟踪其源码发现：NN对配置的本地目录（用于存储fsimage和editlog的目录和其他指定配置的目录）进行磁盘容量检查，如果目录对应的磁盘容量达到配置的最小值，则NN认为自身是健康的，否则认为是非健康的...在此之前，会将节点记录的NN的ID与对应的IP和本地配置的情况进行比较，如果与配置中的不一致，会抛出异常不会再进行后续的处理。...【总结】 本文对namenode的ha机制进行了简单总结，在hadoop中，resourcemanager的ha机制也是采用同样的方式，不同的是resoucemanager中没有单独的zkfc进程，而是以模块

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hadoop中HDFS的NameNode原理

1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括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。 1.2....HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件，提交给HDFS的Active NameNode（用以存放文件目录树，权限设置，副本数设置等），它会在指定目录下创建一个新的文件对象，比如access_...会把操作日志传到Standby NameNode，这就相当于是个备份服务，确保了Standby NameNode内存中的元数据和Active NameNode是一样的，而Standby NameNode...Active NameNode所在磁盘上的edits log，重新开始记录日志 为什么要这么做？...，重启时间也就会很长； 引入Standby NameNode的备份机制，就可以在节点重启时，直接从Standby NameNode的fsimage读取元数据备份，这就相当于redis的rdb恢复，速度是比较快的

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大数据-HDFS基本介绍

HDFS对数据文件的访问通过流的方式进行处理, 这意味着通过命令和 MapReduce程序的方式可以直接使用 HDFS. HDFS 是容错的,且提供对大数据集的高吞吐量访问....HDFS 的一个非常重要的特点就是一次写入、多次读取,该模型降低了对并发控制的要求, 简化了数据聚合性, 支持高吞吐量访问.而吞吐量是大数据系统的一个非常重要的指标,吞吐量高意味着能处理的数据量就大....NameNode 是一个中心服务器, 单一节点(简化系统的设计和实现),负责管理文件系统的名字空间(NameSpace)以及客户端对文件的访问 文件操作, NameNode 是负责文件元数据的操作, DataNode...负责处理文件内容的读写请求, 跟文件内容相关的数据流不经过 NameNode,只询问它跟哪个 DataNode联系, 否则 NameNode 会成为系统的瓶颈 副本存放在哪些 DataNode 上由...NameNode 来控制,根据全局情况作出块放置决定, 读取文件时 NameNode尽量让用户先读取最近的副本, 降低读取网络开销和读取延时 NameNode 全权管理数据库的复制, 它周期性的从集群中的每个

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HDFS 是如何实现大数据高容量、高速、可靠的存储和访问的。

接着NameNode鼓掌容错，作为HDFS核心节点，记录着HDFS文件分配表信息，所有的文件路径和数据块存储信息都保存在NameNode上，NameNode故障将导致整个集群的不可用，HDFS设计采用主从热备提高系统的可用性...HDFS文件系统高吞吐量设计？...在文件操作中，NameNode负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件的读写请求，文件数据流不会经过NameNode的处理，只会跟存储在具体DataNode进行联系，因此NameNode不会成为系统的瓶颈...，成百上千台DataNode节点应对文件内容数据流的读写，其吞吐量大大提高了。...不适合大量小文件存储，小文件太多造成文件元数据过多，超出了NameNode的处理能力，容易造成NameNode的瓶颈。 文件写入支持单一，只支持追加文件，不支持随机文件写入以及文件更新。

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HDFS你一定要知道，要考的

：可扩展性，高吞吐量，高可靠性 那么Hadoop的核心HDFS是如何解决上面三个问题的呢？...是否有元数据服务，元数据服务是保存存储数据元数据信息的服务，读写数据都需要连接元数据服务器保证一致性。存在元数据服务势必会存在单点问题和性能瓶颈问题。 上面这个4个问题划重点，要考的！！！...HDFS它的设计目标就是把超大的数据集存储到多台普通计算机上，并且可以提供高可靠性和高吞吐量的服务，支持通过添加节点的方式对集群进行扩容。...所以HDFS有着它自己的设计前提： 对存储大文件支持很好，不适用于存储大量小文件 通过流式访问数据，保证高吞吐量而不是低延时的用户响应 简单一致性，使用场景应为一次写入多次读取，不支持多用户写入，不支持任意修改文件...NameNode将元数据信息保存在内存中，内存就是NameNode的性能瓶颈，如果集群中小文件过多会产生大量元数据信息占用NameNode的内存。所以HDFS对大文件的支持更好。

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HDFS在B站的探索和实践

三、 元数据层 （一）基于RBF的Observer NameNode策略 HDFS 架构中元数据节点NameNode 的实现中存在针对目录树的全局锁，很容易就达到读写请求处理瓶颈。...NameNode重启的瓶颈， 亦可忽略。...基于时间窗口吞吐量的慢节点切换 每个block包含多个packet，hdfs client在读取数据的时候，是按照packet来读取的，因此，我们假设block-1有d1,d2两个副本，n个packet...，同时，我们设定时间窗口为64ms(即当时间窗口超过64ms计算一次吞吐量)，初始吞吐量的阈值为4474bytes/ms，如下图所示： image.png 图 4-5 基于时间窗口吞吐量的慢节点切换...因此为了集群的持续发展，以及跨机房网络的带宽瓶颈和网络抖动问题，我们设计并建设了HDFS多机房体系。 在异地机房部署相同的HDFS和YARN集群。

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大数据Hadoop之HDFS认识

2.高可靠主要体现在 1）、HDFS解决了单点问题，HDFS集群中心节点是非常重要的，如果中心节点宕机整个集群将无法使用，所以中心节点NameNode会有主要节点（Primary）和备份节点（Stand...3）、HDFS负载均衡，中心节点（NameNode）不断的接收数据节点（DataNode）发送过来的心跳检测获得子节点的运行状态，发现集群负载较高的情况下。...HDFS的寻找文件地址通过从Root中找到元数据，再从Meta找到文件存储的服务器和地址。其中NameNode主要管理存放到DataNode中数据的元数据。...这种模型可以有效地保证数据一致性，且避免了复杂的并发同步处理，很好地支持了对数据访问的高吞吐量。 移动计算比移动数据更划算 分布式系统计算过程中距离数据越近，计算性能越好，尤其是在数据量特别大的时候。...由于分布式系统数据存放在不同的机器上，对于计算而言就产生了两种策略，移动数据和移动计算。如果数据量特别大移动数据网络成本消耗非常大而且负责计算的机器的性能瓶颈也很容易限制运算速度。

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一年省七位数，得物自建 HFDS 在 Flink Checkpoint 场景下的应用实践

为了实现业务上的 Exactly Once，Flink 肯定不能丢数据，也就是状态数据必须保障高可靠性，而 HDFS 作为是一个分布式文件系统，具备高容错率、高吞吐量等特性，是业界使用最广泛的开源分布式文件系统...4 自建 HDFS 落地实践 4.1 集群规划 早期使用 OSS 的主要瓶颈在于带宽，为了匹配将大状态的任务从 OSS 迁移到 Hdfs 带宽需求，支撑写入流量 100Gib+/s，对比 OSS 的带宽成本...4.2.3 监控与告警 监控：基于已采集汇报上的指标数据，目前配置了 Namenode、Datanode 组件核心指标监控大盘，包括 HDFS 节点健康状态、HDFS 服务健康状态、数据块健康状态、节点的写入吞吐量等指标...这里介绍下 Hdfs 文件写入流程介绍： 客户端向 datanode 写入块结束后，datanode 通过 IBR（增量块汇报）向 namenode 汇报新写入的块 namenode 收到汇报后更新文件的块副本数...2）大量文件对 NameNode 内存造成很大压力。 针对上面的问题我们未来考虑引入小文件合并方案降低 HDFS 的压力，包括 RPC 压力以及 NameNode 内存的压力。

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大数据技术之_04_Hadoop学习_01_HDFS_HDFS概述+HDFS的Shell操作(开发重点)+HDFS客户端操作(开发重点)+HDFS的数据流(面试重点)+NameNode和Seconda

1.3 HDFS组成架构 1）NameNode(nn)和DataNode(dn) ? 2）Client和Secondary NameNode(2nn) ?...>（2）ClassPath下的用户自定义配置文件设置的值 >（3）hdfs服务器的默认配置的值 ?...4.1.2 网络拓扑-节点距离计算   在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢？...第5章 NameNode和SecondaryNameNode（面试开发重点） 5.1 NN和2NN工作机制 思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？   ...然后，NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。

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彻底理解大数据 HDFS 分布式文件系统，这篇就够了

高吞吐量：为大量数据访问的应用提供高吞吐量支持。 大文件存储：支持存储TB-PB级别的数据。 不适用场景 低时间延迟数据访问的应用，例如几十毫秒范围。...原因：HDFS是为高数据吞吐量应用优化的，这样就会造成以高时间延迟为代价。 大量小文件 。...HDFS的架构 HDFS架构包含三个部分：NameNode，DataNode，Client。 NameNode：NameNode用于存储、生成文件系统的元数据。运行一个实例。...HDFS的关键特性 HDFS的高可靠性（HA） HDFS的高可靠性（HA）主要体现在利用zookeeper实现主备NameNode，以解决单点NameNode故障问题。...HDFS联邦（Federation） 产生原因：单Active NN的架构使得HDFS在集群扩展性和性能上都有潜在的问题，当集群大到一定程度后，NN进程使用的内存可能会达到上百G，NN成为了性能的瓶颈

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常见分布式文件存储介绍、选型比较、架构设计

，性能遭遇瓶颈，因此打算建设分布式对象存储平台。...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。 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。...这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。Map/Reduce应用或者网络爬虫应用都非常适合这个模型。目前还有计划在将来扩充这个模型，使之支持文件的附加写操作。...Namenode 和 Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。...HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。由于采用了可移植性极强的Java语言，使得HDFS可以部署到多种类型的机器上。

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快速学习-HDFS HA高可用

HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。 3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。...8.2 HDFS-HA工作机制 通过双NameNode消除单点故障 8.2.1 HDFS-HA工作要点 元数据管理方式需要改变 内存中各自保存一份元数据； Edits日志只有Active状态的NameNode...8.5 HDFS Federation架构设计 NameNode架构的局限性 （1）Namespace（命名空间）的限制 由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个NameNode...（2）隔离问题 由于HDFS仅有一个NameNode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。...（3）性能的瓶颈 由于是单个NameNode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。

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快手EB级HDFS挑战与实践

主节点扩展性问题 单NS性能瓶颈问题 节点问题 分级保障问题 1. 主节点扩展性问题 众所周知，主节点扩展性问题是一个非常棘手，也是非常难解决的问题。...单NS性能瓶颈问题 众所周知，HDFS 架构中NameNode 的实现中有一把全局锁，很容易就达到处理瓶颈。...针对单NS性能瓶颈这个问题，我们尝试从两个阶段解决： 快手特色ObserverRead架构，从读写分离角度提升NS处理能力【重点介绍】 优化NameNode全局锁，从提升单NN处理能力角度提升NS处理能力...事先规避，即客户端在读写数据前，NameNode依据DN的负载信息进行排序，优先返回低负载的DN。 其判断依据主要有：负载指标（CPU使用率、磁盘Util、网卡流量、读写吞吐量）；客户端上报慢节点。...② 元信息层 由多组相互独立的NameService组成，每组NameService内主要有一台Active NameNode服务、一台Standby NameNode服务、N台Observer NameNode

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HDFS-简介

但是，与其他分布式文件系统的区别很明显。HDFS具有高度的容错能力，旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，并且适用于具有大数据集的应用程序。...HDFS设计用于批处理，而不是用户交互使用。重点在于数据访问的高吞吐量，而不是数据访问的低延迟。POSIX提出了许多针对HDFS的应用程序不需要的硬性要求。...该假设简化了数据一致性问题并实现了高吞吐量数据访问。MapReduce应用程序或Web爬网程序应用程序非常适合此模型。 移动计算：如果应用程序所请求的计算在其所操作的数据附近执行，则效率会高得多。...当数据集的大小巨大时，尤其如此。这样可以最大程度地减少网络拥塞，并提高系统的整体吞吐量。假设通常是将计算迁移到更靠近数据的位置，而不是将数据移动到应用程序正在运行的位置。...NameNode是所有HDFS元数据的仲裁器和存储库。该系统的设计方式使用户数据永远不会流过NameNode。

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hadoop为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？

（普通文件系统的数据块大小一般为4KB）减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读写操作，涉及到的数据量都是比较大的...当硬盘寻道时间比io时间还要长的多时，那么硬盘寻道时间就成了系统的一个瓶颈。合适的块大小有助于减少硬盘寻道时间，提高系统吞吐量。...减少Namenode内存消耗 对于HDFS，他只有一个Namenode节点，他的内存相对于Datanode来说，是极其有限的。...然而，namenode需要在其内存FSImage文件中中记录在Datanode中的数据块信息，假如数据块大小设置过少，而需要维护的数据块信息就会过多，那Namenode的内存可能就会伤不起了。...想想归并排序算法的思想，对小文件进行排序，然后将小文件归并成大文件的思想，然后就会懂这点了.... 对于这个问题其实我想应该还有很多方面的思考的~ 对HDFS了解不深.

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Hadoop使用（二）

HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之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。POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。...为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。...简单的一致性模型 HDFS应用需要一个“一次写入多次读取”的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。...因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。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为应用提供了将它们自己移动到数据附近的接口。...Secondary Namenode：对文件系统名字空间执行周期性的检查点，将Namenode上HDFS改动日志文件的大小控制在某个特定的限度下。

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HDFS

HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征，为大型数据集的处理提供了强有力的工具。...HDFS是一个主/从(Master/Slave)体系结构的分布式系统，如图所示，HDFS集群拥有Namenode和一些Datanode，用户可以通过HDFS客户端同Namenode 和Datanodes...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。...Namenode会响应这些请求，更改命名空间以及数据块的映射信息，然后指导Datanode处理文件HDFS客户端的读写请求。...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。

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漫画大数据：HDFS 中 NameNode 的内存为什么会一直涨？

NameNode 里有个叫 Namespace 的，它是维护整个 HDFS 文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化的，比如一个目录树长这样...NameNode 里有还有个叫 BlockManager的，它是用来维护整个文件系统中与数据块相关的信息及数据块的状态变化的，比如，/user/bbb.avi 这个视频文件很大，它会被切分后存放在不同的地方...当我们想要查看 HDFS 上的某个文件时，都需要先问问 NameNode，这个文件它被切成了几小块(Namespace的作用)，每个小块都保存在哪台机器上(BlockManger的作用)，然后我们再按顺序去那些机器...当 HDFS 里的目录和文件变多，Namespace 要维护的目录树就会变大；同时，文件数量增加，BlockManager 要记录的文件被切分后的 Block 信息就多了。...这两样东西都是维护在 NameNode 的内存里的，所以呢，慢慢地 NameNode 占用的内存就跟着变大了。

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通过Thrift访问HDFS分布式文件系统的性能瓶颈分析

引言 　　Hadoop提供的HDFS布式文件存储系统，提供了基于thrift的客户端访问支持，但是因为Thrift自身的访问特点，在高并发的访问情况下，thrift自身结构可能将会成为HDFS文件存储系统的一个性能瓶颈...我们先来看一下一不使用Thrfit方式访问HDFS文件系统的业务流程。 一、HDFS文件读取流程 ?...流程说明： 使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求； Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该...流程说明： 使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求； Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常...必将成为HDFS访问的性能瓶颈；如果是ThriftClient直接访问DataNode，那么理论依据何在呢？

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