- 浏览: 494540 次
- 性别:
- 来自: 广州
文章分类
- 全部博客 (502)
- Java (70)
- Linux (10)
- 数据库 (38)
- 网络 (10)
- WEB (13)
- JSP (4)
- 互联网 (71)
- JavaScript (30)
- Spring MVC (19)
- HTML (13)
- CSS (3)
- AngularJS (18)
- Redis (5)
- Bootstrap CSS (1)
- ZooKeeper (4)
- kafka (6)
- 服务器缓存 (4)
- Storm (1)
- MongoDB (9)
- Spring boot (16)
- log4j (2)
- maven (3)
- nginx (5)
- Tomcat (2)
- Eclipse (4)
- Swagger (2)
- Netty (5)
- Dubbo (1)
- Docker (7)
- Hadoop (12)
- OAuth (1)
- webSocket (4)
- 服务器性能 (7)
- Session共享 (1)
- tieye修改 (1)
- 工作 (1)
- 有用的语录 (0)
- https (2)
- common (5)
- 产品开发管理 (1)
- CDN 工作原理 (1)
- APNS、GCM (1)
- 架构图 (3)
- 功能实现分析 (1)
- JMX (1)
- 服务器相关操作命令 (1)
- img02 (0)
- 服务器环境搭建 (9)
- goodMenuBook (1)
- CEInstantPot (0)
- 有用数据 (1)
- 百度地图WEB API (2)
- 正则表达式 (1)
- 样式例子 (2)
- staticRecipePressureCooker.zip (1)
- jCanvas (1)
- 网站攻击方法原理 (1)
- 架构设计 (3)
- 物联网相关 (3)
- 研发管理 (7)
- 技术需求点 (1)
- 计划 (1)
- spring cloud (11)
- 服务器开发的一些实用工具和方法 (1)
- 每天学到的技术点 (4)
- Guava (1)
- ERP 技术注意要点 (2)
- 微信小程序 (1)
- FineRepor (1)
- 收藏夹 (1)
- temp (5)
- 服务架构 (4)
- 任职资格方案 (0)
- osno_test (1)
- jquery相关 (3)
- mybatis (4)
- ueditor (1)
- VueJS (7)
- python (10)
- Spring EL (1)
- shiro (1)
- 前端开发原理与使用 (7)
- YARN (1)
- Spark (1)
- Hbase (2)
- Pig (2)
- 机器学习 (30)
- matplotlib (1)
- OpenCV (17)
- Hystrix (1)
- 公司 (1)
- miniui (4)
- 前端功能实现 (3)
- 前端插件 (1)
- 钉钉开发 (2)
- Jenkins (1)
- elasticSearch使用 (2)
- 技术规范 (4)
- 技术实现原理 (0)
最新评论
HDFS的运行原理
简介
HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)
Google 文件系统(中文,英文)。
HDFS有很多特点:
① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值
对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。
如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode:是Master节点,是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;
SecondaryNameNode:是一个小弟,分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
DataNode:Slave节点,奴隶,干活的。负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。
热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件(文件系统的目录树。)
edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)
namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
SecondaryNameNode负责定时默认1小时,从namenode上,获取fsimage和edits来进行合并,然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。
工作原理
写操作:
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block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理:
NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。
若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。
流式写入过程:
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;
4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析,通过写过程,我们可以了解到:
①写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。
③挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。
读操作:
读操作就简单一些了,如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么,读操作流程为:
a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;
上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:
优选读取本机架上的数据。
参考原文:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
简介
HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)
Google 文件系统(中文,英文)。
HDFS有很多特点:
① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
② 运行在廉价的机器上。
③ 适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值
对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。
如上图所示,HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode:是Master节点,是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间;
SecondaryNameNode:是一个小弟,分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
DataNode:Slave节点,奴隶,干活的。负责存储client发来的数据块block;执行数据块的读写操作。
热备份:b是a的热备份,如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
冷备份:b是a的冷备份,如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息,减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件(文件系统的目录树。)
edits:元数据的操作日志(针对文件系统做的修改操作记录)
namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
SecondaryNameNode负责定时默认1小时,从namenode上,获取fsimage和edits来进行合并,然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。
工作原理
写操作:
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block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理:
NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置。
若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上;副本3,同第二个副本机架的另一个节点上;其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上;副本2,不同副本1,机架上;副本3,同副本2相同的另一个节点上;其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。
流式写入过程:
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同时client想host2发送第二个package;
4>host1接收完第一个package后,发送给host3,同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推,如图红线实线所示,直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode,host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后,向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后,再向host7,host8,host4发送block2,如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息,说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析,通过写过程,我们可以了解到:
①写1T文件,我们需要3T的存储,3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中,NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其他节点去。读取时,要读其他节点去。
③挂掉一个节点,没关系,还有其他节点可以备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系;其他机架上,也有备份。
读操作:
读操作就简单一些了,如图所示,client要从datanode上,读取FileA。而FileA由block1和block2组成。
那么,读操作流程为:
a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息,返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3
block2:host7,host8,host4
c. block的位置是有先后顺序的,先读block1,再读block2。而且block1去host2上读取;然后block2,去host7上读取;
上面例子中,client位于机架外,那么如果client位于机架内某个DataNode上,例如,client是host6。那么读取的时候,遵循的规律是:
优选读取本机架上的数据。
参考原文:http://www.cnblogs.com/laov/p/3434917.html
发表评论
-
选举算法
2022-06-17 08:48 422选举算法 常用的选举 ... -
elasticSearch使用
2022-04-27 08:42 411ElasticSearch 基于Apache Lucene构建 ... -
IDEA 快捷键
2022-03-02 16:55 243大小写转换快捷键 ctr+shift+u IDEA ... -
zookeeper dubbo 安装
2021-12-04 19:27 311docker-machine ssh default d ... -
将博客搬至CSDN
2021-11-18 19:57 187将博客搬至CSDN -
docker mysql 主从安装
2021-11-10 16:55 233docker run -d -p 13306:3306 --n ... -
rocketmq安装部署.txt
2021-11-07 19:10 215docker search rocketmq docke ... -
百度人脸识别
2021-05-21 16:11 361package com.gaojinsoft.htwy.y20 ... -
springBoot tomcat配置参数说明
2021-05-12 09:13 3014#最大连接数 server.tomcat.max-connec ... -
技术选型
2021-01-29 17:34 2901.移动端组件vux,vant,vant好点,文档好的,基于v ... -
方便开发调试和问题跟踪
2021-01-01 10:17 2451.外网最好可以连接数据库 2.关键信息可以在接口返回信息, ... -
Jenkins脚本
2020-03-12 17:55 441#!/bin/bash -ilx echo "开始 ... -
base64与file 相互转换
2019-10-23 18:19 765base64与file 相互转换 import org. ... -
钉钉开发
2019-09-17 20:16 430钉钉开发 开发者帐号 1357047443 x***310* ... -
大数据相关安装和测试
2019-08-05 22:32 330大数据相关安装和测试 -
安卓模拟器使用
2019-07-03 23:13 4逍遥pc版的安卓模拟器 http://www.xyaz.cn/ ... -
ZLTest
2019-03-19 23:41 262ZLTest -
要同步回来的文件
2019-01-25 11:14 0Spring Boot中整合Sharding-JDBC m ... -
画相关图表的工具
2019-01-25 10:59 577制作流程图的工具 1、Visio很好用,很强大,微软出的,水平 ... -
JVM 监控工具
2019-01-21 18:04 381JVM 监控工具 //========== ...
相关推荐
【大数据平台构建:HDFS运行原理】 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是大数据处理的基础,它被设计成能够高效地存储和处理海量数据。HDFS的核心特点是将大文件分割成若干个固定大小的Block,并在多台服务器(DataNode...
【Hadoop HDFS运行原理详解】 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是基于Google的GFS(Google File System)论文设计实现的一种大规模分布式存储系统。HDFS的主要目标是为大数据处理提供可靠、可扩展和经济高效的存储解决...
Hadoop介绍,HDFS和MapReduce工作原理
### HDFS原理详解 #### 一、HDFS概述与特性 **Hadoop Distributed File System (HDFS)** 是Hadoop项目的核心之一,专为大规模数据集设计。它具有以下几个显著特点: 1. **副本机制与容错性:** - HDFS能够自动...
"大数据 80 道面试题及答案" 以下是从给定的文件中生成的...本资源摘要信息为大数据 80 道面试题及答案的知识点总结,涵盖了 HDFS 运行原理、HDFS 的安全模式、MapReduce 运行原理和 MapReduce 优化等方面的知识点。
HDFS架构原理 HDFS(Hadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统,基于Google发布的GFS论文设计开发。HDFS具有高容错、高吞吐量、大文件存储等特性,适合大文件存储、流式数据访问等场景,但不适合大量...
"Hadoop HDFS原理分析" HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的一部分,是一个分布式文件管理系统。HDFS的设计理念是为了存储和管理大量的数据,具有高容错性、可扩展性和高性能的特点。 HDFS的...
**大数据HDFS技术原理与实践** Hadoop 分布式文件系统(HDFS)是大数据处理领域中的核心组件,它基于Google的GFS(Google File System)理念设计,旨在处理和存储海量数据。HDFS最初发表于2003年10月,作为一个易于...
HDFS是Apache Hadoop项目的核心组成部分,它设计为在廉价硬件上运行,提供高容错性和高吞吐量的数据访问。本资料主要涵盖了HDFS的基本原理、架构、工作流程以及其在大数据处理中的应用。 1. **HDFS概述** HDFS是一...
总结来说,Hadoop2.2.0通过在HDFS集群内部署双NameNode来实现高可用性,这通过JournalNode的协调机制和待命NameNode的快速故障切换来保证整个系统的稳定运行。这种高可用性设计显著提升了大规模数据处理环境下的数据...
《Hadoop技术内幕:深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理》这本书是Hadoop技术领域的一本深入解析之作,它详尽地探讨了Hadoop的两大核心组件——HADOOP COMMON和HDFS(Hadoop Distributed File System)的...
此图包含内容:HDFS结构/HDFS运行机制、HDFS优缺点、HDFS架构、HDFS数据存储单元(block)、HDFS设计思想、SNN合并流程、Block的副本放置策略、HDFS读流程、HDFS写流程、HDFS文件权限与安全模式,需要使用viso工具打开...
- **平台兼容性**:能够运行在多种硬件和软件平台上。 #### 不适用场景 - **大量小文件**:由于文件元数据存储在NameNode内存中,因此不适用于存储大量的小文件。 - **低延迟数据访问**:HDFS设计侧重于高吞吐量而...
hdfs-secondarynamenode,nn2节点的作用,以及它的运行原理