2021-03-18 20:35发布
namenode是整个文件系统的管理节点。它维护着1.整个文件系统的文件目录树，2.文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。3.接收用户的操作请求。 namenode包含两个文件：FsImage(元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息)和Editlog(操作日志文件）NameNode维护着2张表：1.文件系统的目录结构，以及元数据信息2.文件与数据块（block）列表的对应关系元数据存放在fsimage中，在运行的时候加载到内存中的(读写比较快)。操作日志写到editlog中datanode:存储文件内容，维护blockid到datanode的映射关系
NameNode维护着2张表：1.文件系统的目录结构，以及元数据信息2.文件与数据块（block）列表的对应关系元数据存放在fsimage中，在运行的时候加载到内存中的(读写比较快)。操作日志写到editlog中datanode:存储文件内容，维护blockid到datanode的映射关系
NameNode在内存中保存着整个文件系统的名称空间和文件数据块的地址映射
整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小
1.NameNode元数据信息
文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,权限)每个文件的块列表.以及列表中的块与块所在的DataNode之间的地址映射关系
在内存中加载文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系(文件,block,datanode 之间的映射信息)
数据会定期保存到本地磁盘(fsImage文件和edits文件)
2.NameNode文件操作
NameNode负责文件元数据的操作
DataNode负责处理文件内容的读写请求,数据流不经过NameNode,会询问NameNode 数据去哪些DataNode中去找
3.NameNode副本
文件数据块到底存放在哪些DataNode上,是由NameNode决定的,NameNode根据全局情况作出放置副本的决定
4.NameNode的心跳机制
全权管理数据块的复制,周期性的接收心跳和块的状态报告信息(包含该DataNode上的所有的数据块的列表),若接收到心跳信息,NameNode认为DataNode已经宕机,这个时候NameNode准备要把DataNode上的数据块进行重新的复制,块的状态报告包含了一个DataNode上所有数据块的列表,blocks reports每个小时发送一次
DataNode的作用
提供真实文件数据的存储服务
1.DataNode 以数据的形式存储HDFS文件
2.DataNode响应HDFS客户端读写请求
3.DataNode 周期性向NameNode汇报心跳信息
4.DataNode周期性向NameNode汇报数据块信息
5.DataNode周期性向NameNode汇报缓存数据块信息
创建test文件夹hadoop fs -mkdir /test
Hadoop的三大核心组件分别是：1、HDFS(Hadoop Distribute File System)：hadoop的数据存储工具。2、YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)：Hadoop 的资源管理器。3、Hadoop MapReduce:分布式计算框架。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部...
hbase依靠HDFS来存储底层数据。Hadoop分布式文件系统(HDFS)为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上。
HBase分布式数据库具有如下的显著特点：容量大：HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列存储，其数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态的增加列，并且可以单独对列进行...
解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务...
1、HBase写快读慢，HBase的读取时长通常是几毫秒，而Redis的读取时长通常是几十微秒。性能相差非常大。2、HBase和Redis都支持KV类型。但是Redis支持List、Set等更丰富的类型。3、Redis支持的数据量通常受内存限制，而HBase没有这个限制，可以存储远超内存大小...
列式存储格式是指以列为单位存储数据的数据存储格式，相比于传统的行式存储格式，它具有压缩比高、读I/O少(此处指可避免无意义的读I/O)等优点，目前被广泛应用于各种存储引擎中。对于HBase而言，它并不是一个列式存储引擎，而是列簇式存储引擎，即同一列簇中...
一、简单理解Hadoop是一个大象：一个hadoop集群主要包含三个主要的模块：Mapreduce,hdfs,yarn。mapreduce是一个分离在合并的计算框架，注意他不是一个集群，而是一个编程框架。hdfs是一个分布式文件系统，是一个分布式集群，用于存放数据。yarn集群是负责集群...
01 网络公开数据集02 数据报采集03 网络爬虫04 日志收集05 社会调查06 业务数据集07 埋点采集08 传感器采集09 数据交易平台10 个人数据收集
1 Hadoop 各个目录的解释bin：Hadoop管理脚本和使用脚本所在目录， sbin目录下的脚本都是使用此目录下的脚本实现的。etc：Hadoop的所有配置文件所在的目录，所有hadoop的配置在etc/hadoop目录下include:对外提供的库的头文件lib ：对外提供的动态编程库和静态...
HDFS存储机制，包括HDFS的写入过程和读取过程两个部分： 1、写入过程： 1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）namenode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。4）nam...
adoop核心：MapReduce原理。 MR的核心是shuffle，被称为奇迹发生的地方。 shuffle，弄乱，洗牌的意思。partition 分区，sort 排序，spill溢出，disk 磁盘下面是官方对shuffle的配图： phase 阶段，fetch 最终，merge 合并...
Shuffle阶段分为两部分:Map端和Reduce端。一 map端shuffle过程；1-内存预排序：默认每个map有100M内存进行预排序（为了效率），超过阈值，会把内容写到磁盘； 此过程使用快速排序算法；2-根据key和reducer的数量进行分区和排序；首先根据数据所属的Parti...
大数据时代需要1存储大量数据2快速的处理大量数据3从大量数据中进行分析
hadoop的四种模式。1、本地模式：本地模式就是解压源码包，不需要做任何的配置。通常用于开发调试，或者感受hadoop。2、伪分布模式：在学习当中一般都是使用这种模式，伪分布模式就是在一台机器的多个进程运行多个模块。虽然每一个模块都有相应的进程，但是却...
进入和退出安全模式 [root@localhost bin]# ./hdfs dfsadmin -safemode enter15/08/03 07:26:24 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where ......
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namenode是整个文件系统的管理节点。它维护着1.整个文件系统的文件目录树，2.文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。3.接收用户的操作请求。 namenode包含两个文件：FsImage(元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息)和Editlog(操作日志文件）
NameNode维护着2张表：
1.文件系统的目录结构，以及元数据信息
2.文件与数据块（block）列表的对应关系
元数据存放在fsimage中，在运行的时候加载到内存中的(读写比较快)。
操作日志写到editlog中
datanode:存储文件内容，维护blockid到datanode的映射关系
NameNode维护着2张表：
1.文件系统的目录结构，以及元数据信息
2.文件与数据块（block）列表的对应关系
元数据存放在fsimage中，在运行的时候加载到内存中的(读写比较快)。
操作日志写到editlog中
datanode:存储文件内容，维护blockid到datanode的映射关系
NameNode作用
NameNode在内存中保存着整个文件系统的名称空间和文件数据块的地址映射
整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小
1.NameNode元数据信息
文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,权限)每个文件的块列表.以及列表中的块与块所在的DataNode之间的地址映射关系
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NameNode负责文件元数据的操作
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