你问我答1 - HDFS数据的写入原理

我们在集群中配置了hdfs异构存储策略,配置如下:dfs.datanode.data.dir:/data02/dfs/dn,/data03/dfs/dn,[ARCHIVE]/mnt/nfs01/dfs/dndfs.namenode.replication.min:1dfs.replication:2然后做了如下测试:hdfs dfs -mkdir /user/xxx/warmhdfs storag

[HDFS源码]-HDFS 副本策略原理分析

本文会从源码的实现角度来分享关于HDFS副本存储策略的概念和实现原理,HDFS的副本存储策略涉及副本写入、副本读取、机架感知、目标端存储的好坏区分策略, 熟悉副本存储策略可以帮助我们在开发或者运维过程中,提升数据处理/读写的效率、避免集群故障的发生. 01 副本放置策略概念HDFS中文件是以副本的形式进行存储的, HDFS的副本放置策略的主要逻辑在于如何将副本放在合适的地方,并且副本放置好坏会影响

HDFS原理概念扫盲

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？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的出现就是为了解决上面的问题hdfs为了满足大文件的存储和可读性，对数据进行切成多个小块进行存储，同时为了

初步掌握HDFS的架构及原理详解大数据

1、HDFS 是做什么的 HDFS（Hadoop Distributed File System）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，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理

Hadoop（六）之HDFS的存储原理（运行原理）详解大数据

前言 其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！ 一、HDFS读取过程 1）客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。 2）DistributedFileSystem通过RPC来调用namenode，以确定文件的开头部分的块位置。

Hadoop入门进阶课程4–HDFS原理及操作详解大数据

【注】该系列所使用到安装包、测试数据和代码均可在百度网盘下载，具体地址为 http://pan.baidu.com/s/10PnDs，下载该PDF文件   1、环境说明 部署节点操作系统为CentOS，防火墙和SElinux禁用，创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录，用于存放Hadoop等组件运行包。因为该目录用于安装hadoop等组件程序，用户对shiy

HDFS原理总结详解大数据

1.1.1高容错性 可以由数百或数千个服务器机器组成，每个服务器机器存储文件系统数据的一部分； 数据自动保存多个副本； 副本丢失后检测故障快速，自动恢复。 1.1.2适合批处理 移动计算而非数据； 数据位置暴露给计算框架； 数据访问的高吞吐量 ； 运行的应用程序对其数据集进行流式访问。 1.1.3适合大数据处理 典型文件大小为千兆字节到太字节； 支持单个实例中

Hadoop2.7.6_03_HDFS原理详解大数据

l  设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；   l  在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，……）提供数据存储服务   l  重点概念：文件切块，副本存放，元数据   2. HDFS的概念和特性

【HBase】图解 HDFS 工作原理

微博上看到的一张关于HDFS的图片，形象生动的解释的HDFS的工作原理，再确切一点是 写操作的的基本过程： 1 一个集群中只有一个NameNode，可以有多个DataNodes 2  namenode 承担 数据的位置存储信息 ，并将存储位置信息告诉client端！ 3 得到位置信息后，client端开始写数据 4 写数据的时候是将数据分块，并存储为多份（一般为3份），放在不同的data

HdfsSink原理解析

batchSize sink从channel中取batchSize数量的event才会flush，sync到hdfs transactionCapcity source在收集满transactionCapcity数量的event才会put到channel 接着看一下类图： HDFSEventSink HDFSEventSink，是我们在flume配置文件中指定的channel.type=h

HDFS联邦机制实现HA原理

【视频】详解HDFS的HA高可用原理

详解HDFS的HA高可用原理

HDFS底层原理系列讲解之fsimage、editslog

HDFS底层原理系列讲解之fsimage、editslog

HDFS 底层交互原理，看这篇就够了！

前言 HDFS全称是 Hadoop Distribute File System，是 Hadoop最重要的组件之一，也被称为分步式存储之王。 本文主要从 HDFS 高可用架构组成、HDFS 读写流程、如何保证可用性以及高频面试题出发，提高大家对 HDFS 的认识，掌握一些高频的 HDFS 面试题。  HDFS 高可用

Hadoop HDFS 实现原理图文详解

一、HDFS体系结构 1.1 HDFS 简介 Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 是运行在通用硬件(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

HDFS原理

有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。 HDFS按默认配置。 HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2。Rack3。   a. Client将FileA按64M分块。分成两块。block1和Block2; b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。 c. NameNode节点，记录b

Hadoop中HDFS工作原理

转自：http://blog.csdn.net/sdlyjzh/article/details/28876385   Hadoop其实并不是一个产品，而是一些独立模块的组合。主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce。由于目前主要用到HDFS，所以这里看一下它的工作原理，以及相应的介绍下配置。 什么是HDFS？Hadoop Distributed F

Hadoop（三）HDFS读写原理与shell命令

一 HDFS概述 1.1 HDFS产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。 1.2 HDFS概念 HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实

【漫画解读】HDFS存储原理

根据Maneesh Varshney的漫画改编，以简洁易懂的漫画形式讲解HDFS存储机制与运行原理，非常适合Hadoop/HDFS初学者理解。 一、角色出演 如上图所示，HDFS存储相关角色与功能如下： Client：客户端，系统使用者，调用HDFS API操作文件；与NN交互获取文件元数据；与DN交互进行数据读写。 Namenode：元数据节点，是系统唯一的管理者。负责元数据的管理；与cl

hdfs shell 命令以及原理

shell 操作 dfs 上传[hadoop@namenode ~]$ /data/hadoop/bin/hadoop fs -put /opt/MegaRAID/MegaCli/MegaCli64 hdfs://ns1/MegaCli或者[hadoop@namenode ~]$ /data/hadoop/bin/hdfs dfs -put /opt/MegaRAID/MegaCli/MegaC

【大数据Hadoop】HDFS3.3.1-Datanode-DataStorage的实现原理

DataStorage的实现原理 前言Storage类继承关系StorageInfoStorage.StorageStateStorage.StorageDirectory文件夹操作加锁/解锁操作存储状态恢复操

HDFS 原理、架构与特性介绍--转载

原文地址：http://www.uml.org.cn/sjjm/201309044.asp 本文主要讲述 HDFS原理-架构、副本机制、HDFS负载均衡、机架感知、健壮性、文件删除恢复机制 1：当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 1、NameNode 2、DataNode 3、Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构：

HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析--转载

原文地址：http://yanbohappy.sinaapp.com/?p=468 Hadoop 2.3.0已经发布了，其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management)。这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助，本文从原理、架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能。 主要解决了哪些问题 1.用户可以根据自己的逻辑指