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大数据教程-01HDFS的基本组成和原理
一 Hadoop历史背景 起源于2003年谷歌的Google File System相关论文，随后Doug Cutting（我们下面就叫他切哥吧）基于GFS的论文实现了分布式文件系统，并把它命名为NDFS（Nutch Distributied File System）。 2004年谷歌又发表了一篇学术论文，介绍了自己的MapReduce编程模型，这个编程模型适用于大04 Hadoop思想与原理
1.用图文与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段 为什么叫Hadoop? Logo为什么是黄色的大象？ 狭义上来说，Hadoop就是单独指代Hadoop这个软件（HDFS+MAPREDUCE）广义上来说，Hadoop指代大数据的一个生态圈（Hadoop生态圈），包括很多其他的软件。 Hadoop的历史版本介绍 0.x系列版本：Hadoop当中最早04
Hadoop是道格·卡丁（Doug Cutting）创建的，Hadoop起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch，后者本身也是Lucene项目的一部分。Nutch项目面世后，面对数据量巨大的网页显示出了架构的灵活性不够。当时正好借鉴了谷歌分布式文件系统，做出了自己的开源系统NDFS分布式文件系统。第二年谷歌又发表了04 Hadoop思想与原理
1.用图与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段。 2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分04 Hadoop思想与原理
Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。——分布式文1
Hadoop的起源 2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年2月被分04 Hadoop思想与原理
1.用图与自己的话，简要描述Hadoop起源与发展阶段。 Hadoop之父Doug Cutting Hadoop最早起源于lucene下的Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引HDFS 05 - HDFS 的元数据管理（FSImage、EditLog、Checkpoint）
目录1 - NameNode 的启动流程2 - NameNode 的元数据2.1 EditLog 操作日志2.2 查看 EditLog 文件2.3 FSImage 元数据镜像2.4 查看 FSImage 文件3 - Checkpoint 检查点操作3.1 为什么要 Checkpoint3.2 Checkpoint 的过程4 - SNN 辅助管理 FSImage 和 EditLog4.1 相关配置4.2 管理流HDFS NameNode重启优化
本文已发表于InfoQ，下面的版本又经过少量修订。 一、背景 在Hadoop集群整个生命周期里，由于调整参数、Patch、升级等多种场景需要频繁操作NameNode重启，不论采用何种架构，重启期间集群整体存在可用性和可靠性的风险，所以优化NameNode重启非常关键。 本文基于Hadoop-2.x和HA with QJM转载:删了HDFS又能怎样？记一次删库不跑路事件
一、事发背景 上个月的某一天，由于集群空间不足，公司有一位技术经理级别的大数据leader在通过跳板机在某个线上集群执行手动清理命令，疯狂地执行hadoop fs -rmr -skipTrash /user/hive/warehouse/xxxxx，突然，不知道是编辑器的问题还是换行问题，命令被截断，命令变成了hadoop fs -rmr -shadoop 中 datanode 与 那么浓的
数据量越来越多，在一台PC的范围存不下了，那么就分配到更多的PC中，但是不方便管理和维护，因此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。分布式文件管理系统很多，Hadoop的HDFS只是其中一种。 HDFS主要分为两大角色，NameNode与DataNode，NameNode主要HDFS名称节点工作过程
一、名称节点（NameNode） 1.什么是名称节点 在HDFS中，名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构-FsImage和EditLog。 FsImage：用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据。 EditLog：中记录所有针对文件创建、删除、重命名等操作的日Hadoop学习笔记 - HDFS 概述
Hadoop 存储模型 文件线性按字节切割成块，具有offset，id文件和文件的块的大小可以不一样一个文件除了最后一个块，其他块的大小都一样块的大小应该一句硬件的 I/O 特性调整块被分散存放在集群的节点中，具有location块具有副本，没有主从概念，副本不可能出现在同一个节点副本是满足可HDP1: HDFS架构
学习目标：高可用、单机元数据内存受限、源码设计 HDFS是如何实现有状态的高可用架构——HA解决单节点故障HDFS是如何从架构上解决单机内存受限问题——元数据内存受限问题HDFS能支撑起亿级流量的核心源码的设计 一、HDFS架构演进 1、Hadoop的三个版本：对应的三个HDFS版本 Ha利用 Arthas 解决启动 StandbyNameNode 加载 EditLog 慢的问题
作者 | yhf20071 【Arthas 官方社区正在举行征文活动，参加即有奖品拿~点击投稿】 公司新搭 HDFS 集群，namenode做ha，但是在启动 StandbyNamenode 节点的时候出现奇怪的现象：空集群加载 Editlog 很慢，每次重启几乎耗时都在二三十分钟 为了方便大家理解，大致说下 StandbyNamenode（以下简称HDFS文件目录结构详解6
1.3.2 edits_*文件 edits文件中存放的是客户端执行的所有更新命名空间的操作。 这里我们首先了解一下transactionId的概念。transactionId与客户端每次发起的RPC操作相关，当客户端发起一次RPC请求对Namenode的命名空间修改后，Namenode就会在editlog中发起一个新的transaction用大数据原理-HDFS
HDFS概述核心概念：体系结构原理 概述 HDFS解决海量的数据分布式存储 优势：廉价硬件、实现数据流读写、支持大数据集、支持简单文件模型、跨平台兼容 局限：实时性不高、无法存储大量小文件、只支持追加 核心概念： 抽象块概念设计：64或128MB/个 支持大规模数据存储（文件切割-突破单大数据 03 HDFS
JobTracker 分配工作给若干机器. TaskTracker: 负责监督 光纤交换机. 块的概念: 一个块 64M. 还可以是 128M. 大文件切割成这种小块, 然后分布存储在不同机器上. 当然也可以并行处理. 名称节点: 整个 HDFS 集群管家, 负责元数据的存储. (index 数据块)，相当于Hadoop文件系统元数据（MetaData）的持久化
** Hadoop文件系统元数据（MetaData）的持久化 ** HDFS名称空间由NameNode存储。NameNode使用名为EditLog的事务日志来持久记录文件系统元数据发生的每个更改。例如，在HDFS中创建新文件会导致NameNode将记录插入EditLog，以指示此情况。同样，更改文件的复制因子会导致将新记录插入EMFC编辑框接收数据动态更新与刷新方法代码示例-如何让编辑框内容实时更新
MFC编辑框接收数据动态更新与刷新方法代码示例-如何让编辑框内容实时更新 关键代码： 1 //发送数据通知 2 //from txwtech@163.com 3 LRESULT CCommSampleDlg::OnSendMsg(WPARAM dwEvent,LPARAM dwLen) 4 { 5 if(!dwLen) return 0; 6 BYTE* temp = new BYTE[dwLen+1]; 7SNN 合并流程
SNN是用来保存namenode中对HDFS metadata的信息的备份，并减少namenode重启的时间，SNN进程默认运行在 namenode 机器上，如果这台机器出错，宕机，对恢复HDFS文件系统是很大的灾难，因此最佳方式是将SNN进程配置在另外一台机器上运行。 在hadoop中，namenode负责对HDFS的metadata的持久化hadoop概念
Hadoop技术之Hadoop HA 机制学习 欢迎大家前往腾讯云技术社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者：温球良 #作者原文地址：https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/7693476.html 导语 最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲，由于接触时间不长，很多技术细节认识不够