Hadoop支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到本地目录,允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS,对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。该功能通过引入NFS Gateway服务实现,将NFS协议转换为HDFS访问协议。本篇文章主要讲述如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
背景 2015年10月,经过一段时间的优化与改进,美团点评HDFS集群稳定性和性能有显著提升,保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量;然而,随着集群规模的发展,单组NameNode组成的集群也产生了新的瓶颈: 扩展性:根据HDFS NameNode内存全景和HDFS NameNode内存详解这两篇文章的说明可知,NameNode内存使用和元数据量正相关。180GB堆内存配置下,元数据量红线约为7亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线。
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
本文主要介绍HDFS Federation(联邦)相关知识,为后续文章《如何为CDH集群启用Federation(联邦)》做一个简单的铺垫。Federation即为“联邦”,该特性允许一个HDFS集群中存在多组Namenode同时对外提供服务,分管一部分目录(水平切分),彼此之间相互隔离,但共享底层的Datanode存储资源。
上一篇文章《Hadoop2.0 federation介绍》(见http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101179.htm )介绍了hadoop2.0 federation的基本架构和基本原理,本文接着先介绍单独配置federation,在下一篇文章中会继续介绍同时配置HA和federation。 1 准备
“ 来,了解一下NFS Gateway组件,挺好用的”
在Hadoop1.0的架构中,HDFS的所有的元数据都放在一个namenode中,只有一个namespace(名字空间)。这样随着HDFS的数据越来越多,单个namenode的资源使用必然会达到上限,而且namenode的负载也会越来越高,限制了HDFS的性能。
Hadoop新特性:支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到用户的本地文件目录;也就是说:允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS!这对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。summer记录下如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地中。
伴随云计算技术的发展,云盘系统不断涌现,百度、360、金山等都推出了各自的云盘产品,而云盘存储的模式也越来越被用户所接受,也有越来越多的公司跃跃欲试,想在云存储领域大展拳脚,有一番作为。但是开源Hadoop平台实现语言Java和操作系统Linux的限制,Windows用户桌面版云盘客户端的开发成为了一道不可逾越的屏障。
1 Hadoop二次开发环境构建 1.1 Hadoop编译环境构建 1.1.1 系统信息 Linux版本: 1.1.2 编译环境准备 1.1.2.1 安装jdk7.0 rpm -ivh jdk-7u2
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
本文主要讲述如何通过CM为HDFS启用Federation。如果你对HDFS的Federation不太了解或者想知道Federation能够解决什么问题的话,建议先阅读我之前写的这篇文章《HDFS Federation(联邦)简介》
GooseFS是 腾讯云存储团队推出的分布式缓存方案,主要针对需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
因此,业界也出现了一系列其他分布式存储系统,最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展,各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术,用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务,而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务,因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构,主要是基于以下考虑: 服务多活: 将同一个服务部署到不同的数据中心,防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务,导致业务被“一锅端”; 容量扩展: 一般而言,在公司的服务器规模达到万台时,单一数据中心就很难
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:
在生产环境的CDH集群中,为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络(管理网段和数据网段),数据网段主要用于集群内部数据交换,一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能,管理网段主要用于集群管理,一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互,在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
访问HDFS的方式很多,常用的有命令行方式、通过Hadoop提供的API访问、也可以通过挂载NFS的方式访问,在前面的文章Fayson也都有介绍过。本篇文章Fayson主要介绍使用FTP的方式来访问HDFS,这里介绍一个开源的小工具hdfs-over-ftp,简单易用的实现了基于FTP的方式对HDFS上文件进行上传和下载等功能。本篇文章Fayson主要介绍如何基于C6编译hdfs-over-ftp工具,并进行安装部署及验证。
森哥/洋哥hadoop系列,非常适合初学者: Hive 元数据表结构详解 HDFS学习:HDFS机架感知与副本放置策略 Yarn【label-based scheduling】实战总结(二) Yarn
一、问题描述 1、报错提示 重新清理hdfs的时候,发现有一个文件删除不了,出现以下报错 rm: 无法删除"xxx": 结构需要清理 二、问题解决 1、查看磁盘挂载 df -h 2、卸载磁盘挂
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
继《impala入门,从基础到架构!!!》之后,本篇博客,小菌为大家带来impala 的安装部署!
mapred-site.xml:yarn 的 web 地址 和 history 的 web 地址以及指定我们的 mapreduce 运行在 yarn 集群上
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
存储结构:目前虾皮的存储结构从上到下主要分为存储层、调度层、计算引擎层和平台管理层。
这篇博客,小菌分享的是大数据集群的安装部署,超级有效,希望能够帮助到大家!在正式部署之前,我们需要做一些准备工作。
作者简介 郭建华,携程技术中心软件研发工程师,2016年加入携程,在大数据平台部门从事基础框架的研究与运维,主要负责HDFS、Alluxio等离线平台的研发运维工作。 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位,并且部分实时和离线作业存在数据共享。实践中使用统一的资源调度平台能够减少运维工作,但同时也会带来一些问题。 本文将介绍携程大数据平台是如何引入Alluxio来解决HDFS停机维护影响实时作业的问题,并在保证实时作业不中断的同时,减少对HDFSNameNode的压力,以及加快部分Spark SQL作
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 我们无时无刻不在使用文件系统,进行开发时在使用文件系统,浏览网页时在使用文件系统,玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说,可能根本不知道文件系统为何物。因为,通常来说,我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员,很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知,但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中,文件系统是其内核的四大子系统之一;微软的 DOS(Disk Operating System,磁盘管理系统
Hadoop绝非一个简单程序,集群模式下更是如此,所有的数据都存储在Hadoop中如果操作不当会存在丢失数据的风险,那么怎么在安全的情况,扩容下线维护或者磁盘满了怎么增加空间,就是今天的主要内容了. 附上: Hadoop的官网:hadoop.apache.org 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.增加节点 当磁盘满了或节点不够处理速度慢了都需要对节点或者通过增加节点的方式进行磁盘扩容,这个时候就需要用到Hadoop扩容机制了 通过如下命令可以查看各节点情况磁盘容量等 > hadoop dfsadm
本文是由alice菌发表在:https://blog.csdn.net/weixin_44318830/article/details/102846055
家住北京西二旗的小张是一家互联网金融公司的运维工程师,金融行业的数据可是很值钱的,任何的损坏和丢失都不能容忍。
在我们线上的生产环境中要备份的东西很多,各种服务日志、数据库数据、用户上传数据、代码等等。用 JuiceFS 来备份可以节省你大量时间,我们会围绕这个主题写一系列的教程,整理出一套最佳实践,方便大家。
作者介绍 毛宝龙 腾讯高级工程师,Alluxio PMC & Maintainer,Apache Ozone committer,腾讯 Alluxio OTeam 开源协同团队负责人。主要负责腾讯 Alluxio 的研发和落地工作和 Apache Ozone 的文件系统方向的研发工作。 DOP(Data Orchestration Platform) 是腾讯推出的数据编排平台服务。定位通用数据编排。无论是大数据和AI,无论公有云、私有云和腾讯内网都在使用统一的数据编排平台 DOP,如腾讯云DLC、EMR等产
一、背景 云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析,能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上,将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离,实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员,为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯,同时满
云 HDFS(Cloud HDFS,CHDFS)是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
本文档的目的是向用户介绍Alluxio存储和 在Alluxio存储空间中可以执行的操作背后的概念。 与元数据相关的操作 例如同步和名称空间,请参阅 [有关命名空间管理的页面] (…/…/en/core-services/Unified-Namespace.html)
产品介绍:TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求,紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题,从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善,实现国产分布式数据库的市场通用化,助力金融政务等行业实现数据库安全可控,并持续降低IT成本,提升数字化运营效率,从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
前不久CSDN联合国内顶级云厂商,共同为开发者提供稳定便宜的云服务,送了学长两张优惠券,一张云容器,一张云主机。恰好最近在学习某硅谷的SeaTunnel课程需要用到主机做实验,使用本地的还需要重头安装VMware,有诸多不便,于是想试试CSDN的云容器服务。
for i in in {1..10}; do rm -f hadoop-cmf-hive-HIVEMETASTORE-nn1.testhdp.com.log.out.$i;done
NFS的方式的HA的配置与启动,和QJM方式基本上是一样,唯一不同的地方就是active namenode和standby namenode共享edits文件的方式,QJM方式是采用journalnode来共享edits文件,而NFS方式则是采用NFS远程共享目录来共享edits文件。
导读:今天分享的题目是Alluxio元数据和数据的同步,从设计实现和优化的角度进行讨论。主要包括以下几个方面的内容:
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式,在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能,为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 (一)什么是元数据加速器? 元数据加速功能是由腾讯云对象存储(Cloud Object Storage,COS)服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能,支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务,系统设计指标可以达到2.4
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,浪尖在这里给出以下建议。 一,存储系统 因为因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据,所以将其尽可能靠近该系统很重要。所以,有如下建议: 1,如果可能,在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方式是将spark 的Standalone集群和hadoop集群安装在相同的节点,同时配置好Spark和hadoop的内存使用,避免相互干扰(对于hadoop,
估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析,在这里给出以下建议。主要译自官网
本文主要讲述如何通过CM禁用Federation。我前面写过两篇关于Federation的文章,可参看《HDFS Federation(联邦)简介》和《如何通过CM为HDFS启用Federation》,本来打算先发Federation测试的文章,然后再发禁用Federation的,但是这周有事情,没时间整理Federation测试的文档,今天肯定是发不出来了。所以这里做下调整,先把禁用Federation的文章发出来,下周再发Federation测试的文章。
Alluxio(见文末链接1)是源自UC Berkeley AMPLab的研究项目Tachyon。作为一个开源的数据编排系统,Alluxio以内存速度统一数据访问。在大数据生态系统中,Alluxio 位于数据驱动框架或应用(如 Apache Spark、Presto等)和各种持久化存储系统(如 Amazon S3、HDFS等)之间。Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据,为其上层数据驱动应用提供统一的客户端 API 和全局文件系统命名空间。
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