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HDFS核心设计

时间:2018-05-21 12:16:22      阅读:162      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:抽象   red   机器   默认   art   大于   XML   hdfs   map   

一、HDFS核心设计

  数据块(block)

    数据块是HDFS上最基本的存储单位

    HDFS块默认大小为128M

          对块进行抽象会带来的好处

      一个小文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量

      使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统

      块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性

  数据块复制

    HDFS为了做到可靠性创建多分数据块,MapReduce就可以在他们所在节点上处理这些数据了

    HDFS将每个文件存储成块序列

    每个文件的block大小和复制因子都是可配置的 HDFS-site.xml

  数据副本的存放策略

    数据分块存储和副本的存放,是保证可靠性和高性能的关键

    将每个文件的数据进行分块存储

      每一个数据块又保存有多个副本

      这些数据块副本分布在不同的机器节点上

    在多数情况下,HDFS默认的副本系数是3

    Hadoop默认对3个副本的存放策略

      第一块:在本机器的HDFS目录下存储一个block

      第二块:在不同rack(机架)的某个DataNode上存储一个block

      第三块:在该机器的同一个rack下的某台机器上存储最后一个block

      更多副本:随机节点

    设置集群block的备份数

      方法一:配置文件hdfs-site.xml

      方法二:通过命令修改备份数

        bin/hadoop fs -setrep -R 1 /

    安全模式

      安全模式是Hadoop集群的一种保护模式

      用命令来操作安全模式

        Hadoop dfsadmin -safemode leave //强制NameNode退出安全模式

        Hadoop dfsadmin -safemode enter  //进入安全模式

        Hadoop dfsadmin -safemode get      //查看安全模式状态

        Hadoop dfsadmin -safemode wait     //等待,一直到安全模式结束

    负载均衡

      机器和机器之间磁盘利用率不平衡HDFS集群非常容易出现的情况

        尤其是在DataNode节点出现故障或在现有的集群上增添新的DataNode的时候

      分析数据块分布和重新均衡DataNode上的数据分布的工具

        $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh -t 10%

      负载均衡程序作为一个与独立的进程namenode进程分开执行

      心跳机制

      机架感知

        大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的

          同一个机架上不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想

        默认情况下,Hadoop的机架感知是没有被启用的

          启用机架感知功能,在namenode所在机器的core-site.xml中配置一个选项

 

HDFS核心设计

标签:抽象   red   机器   默认   art   大于   XML   hdfs   map   

原文地址:https://www.cnblogs.com/sumboy/p/9066111.html

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