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hadoop 删除文件流程 当通过cli执行删除文件操作时，具体namenode与datanode工作详解如下： namenode端： 1.cli提交 删除文件 command； 2.FileSystem会调用具体delete操作； 3.delete操作会由DFSClient通过RPC将delete请求发送给NameNode； 4.nameNode接收请求后，会该操作交由namesystem(名字《HDFS源码剖析》--初品ing
HDFS HDFS概述 HDFS是Hadoop 分布式文件系统，可以运行在通用硬件上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。HDFS具有高度容错、高吞吐量、容易扩展、高可靠性等特征。 HDFS是一个主/从体系结构的分布式系统，拥有1个Namenode和多个Datanodes，用户可以通过HDFS客Hadoop阶段学习总结
第一部分：HDFS相关问题 一、描述一下HDFS的数据写入流程 首先由客户端想NameNode服务发起写数据请求，NameNode接收到请求后会进行基本验证，验证内容包括对请求上传的路径进行合法验证其次还要对请求的用户进行权限验证。验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传。接下来客户hdfs
hdfs是hadoop负责存储的模块。 分布式存储。 比如你有200T的资料。但是你只有200台1T的服务器。那么就可以用hdfs来做分布式存储。 用来管理数据具体存在哪的组件叫namenode。所以namenode就需要高可用，不然你不知道某1T的资料具体存在哪里。这就需要2NN，用来辅助namenode。（具体hdfs节点退役如何加快副本迁移速度
一、场景 当hdfs更换机器需要退役当前节点数据时候，通过查看namenode节点50070web服务 问题：发现正在迁移的节点数据blocks太大，一千多万个block，大约在5T左右，速度太慢了，基本上得跑3周，20天左右才能把数据迁移完 要注意在decommisstion in progress状态的时候来做。 方法： 界面添HDFS NameNode Hadoop怎么分片
HDFS 上传文件和读文件的流程 (1)由客户端 Client 向 NameNode 节点发出请求; (2)NameNode 向 Client 返回可以存数据的 DataNode 列表，这里遵循机架感应原则(把副本分别放在不同的机架，甚至不同的数据中心); (3)客户端首先根据返回的信息先将文件分块(Hadoop2.X 版本每一个 block为什么hdfs不适合存储小文件？
1.小文件数量过多（例如图片）会占用批量占用namenode的内存，浪费block因为每个储存在HDFS中的文件的元数据（包括目录树，位置信息，命名空间镜像，文件编辑信息） 都会在namenode中占用150b的内存，如果namenode存储空间满了，就不能继续存储新文件了。2.如果有多小文件，会造成寻道时间>=读取文件时HDFS
HDFS 分布式文件系统，Hadoop Distributed File System。HDFS是一种允许文件通过网络再多台主机上共享的文件系统，可以让多台机器上的多个用户分享文件和存储空间。注意：HDFS不适合存储小文件。 HDFS shell 操作格式 hdfs dfs -<hdfs命令> hdfs://ip:port/path，dfs是指操作dfs文件，系统namenode和secondary namenode之间的工作原理 整理
namenode和secondary namenode中涉及到的主要概念就是 1 元数据 2 fsimage (备份元数据) 3 edits （操作日志） namenode为了快速响应随机访问，所以把元数据放在内存，同时为了防止断电导致元数据丢失，在磁盘上存在一个备份元数据的fsimage。当在内存中的元数据更新时，如果同时更新 FsImaghdfs的块大小以及hdfs的读写流程
hdfs上的文件是以块为单位进行存储的 大小一般设置为128m，不能太小，也不能太大。 详细情况看以下链接 hdfs块大小设置原因 hdfs的写数据流程 （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）客户端请求第一多个NameNode的HDFS集群切换HA后，Spark应用变得很慢的处理办法
Spark客户端需要依次轮询到Active NameNode才能正确执行。 查看hdfs-site.xml配置，配置在hdfs-site.xml中的FailoverProxyProvider接口为ConfiguredFailoverProxyProvider。源码实现为：从hdfs-site.xml中查找所有的dfs.namenode.rpc-address键，依次遍历尝试，直到找到ActiveNameNode。HDFS概述
HDFS采用master/slave架构，是分布式文件存储系统，适应一次写入，多次读出的场景，但是不支持文件的修改。 一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanode组成。Namenode是HDFS集群主节点，Datanode是HDFS集群从节点 HDFS中文件在物理上是分块存储的，块的大小是按照参数来规定，默认是128HDFS-HA自动故障转移工作机制
学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode已经失效，系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode，下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程，如图3-20所namenode rpc 请求队列调优
当 datanode 上新写完一个块，默认会立即汇报给 namenode。在一个大规模 Hadoop 集群上，每时每刻都在写数据，datanode 上随时都会有写完数据块然后汇报给 namenode 的情况。因此 namenode 会频繁处理 datanode 这种快汇报请求，会频繁地持有锁，其实非常影响其他 rpc 的处理和响应时间。Hadoop3.x
Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念————Hadoop生态圈。 Hadoop优势（4高） 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算机元素华润集团大数据培训笔记（1）——大数据基础
一、大数据是什么？ 大数据是通过传统数据库技术和数据处理工具不能处理的庞大而复杂的数据集合。 大数据不等于数据大 一般人认为的数据量大，并不是大数据中的数据量大，例如100万行以内的数据，用EXCEL处理就很好。**注意：EXCEL的处理能力大约为100万行。**最近英国就曾出现用EXCELHDFS基本操作实践
实验内容： 在HDFS的shell客户端和Java API客户端操作HDFS的节点，对文件进行操作 实验数据记录： 在HDFS的shell端操作： 主要使用了 hadoop fs 的一些简单指令 在HDFS的Java API端操作： 打开安装好的IDEA，新建maven项目，点击右上角setting，配置maven: 在pom.xml文件中添加如下内容： <dHDFS工作流程和机制
各角色职责： Namenode： 1、是hadoop分布式文件系统的核心，架构中的主角色。 2、维护和管理文件系统元数据，包括名称空间目录树结构，文件和块的位置信息、访问权限等信息。 3、内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据。 4、其中磁盘上的元数据文件包含Fsimage内存元数据镜像文件和大数据教程-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hadoop入门(12)：hdfs的读写流程
hdfs的写入流程 文件具体上传流程如下： 创建文件： HDFS client向HDFS写数据先调用DistributedFileSystem.create() RPC调用namenode的create()方法，会在HDFS目录树中指定路径，添加新文件；并将操作记录在edits.log中。namenode的create()方法执行完后，返回一个FSDataOutPutStream，他是Hadoop框架高可用配置---HA
1.高可用集群搭建 2.准备安装环境 tar -zxvf hadoop-3.1.2.tar.gz mv hadoop-3.1.2 /opt/ cd /opt/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/ 3.修改集群环境 vim hadoop-env.sh # 直接在文件的最后添加 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_261 export HDFS_NAMENODE_USEhdfs面试资料结合学习笔记
1. 写数据读数据 写数据流程 读数据流程 2. 为什么HDFS不支持存储小文件？ 原因 占用NameNode大量的内存和磁盘来存储文件目录和块信息 读取小文件的寻址时间大于读取小文件内容的时间 解决方案 从根源上解决小文件的产生，如从每小时抽取一次修改为每天抽取一次来积累数据量大数据概述
1、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1，HDFS（hadoop分布式文件系统） 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。 client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互大数据概述
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1、NameNode：是hdfs的主服务器，管理文件系统的目录树以及对集群中存储文件的访问，保存有metadate，不断读取记录集群中dataNode主机状况和工作状态。 2、SecondaryNameNode：NameNode的冷备，负大数据概述.
一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1、HDFS（hadoop分布式文件系统） 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。 client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode