hadoop1.x NameNode 和SecondNameNode工作原理

关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml  关于ResourceManager高可靠需要配置的文件有yarn-site.xml 逻辑结构: NameNode-HA工作原理:  在一个典型的HA集群中,最好有2台独立的机器的来配置NameNode角色,无论在任何时候,集群中只能有一个NameNode作为Active状态,而另一个是Standby状态,Active状态的NameNode负责集群中所有的客户端操作,这么设置的目的,其实HDFS底层

1:分布式文件系统(Distributed File System): (1):数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,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 .(2):是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间.(3):通透性.让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般.(4):容错.即使系统中有某些节点脱机,整

[简介] 1.hdfs架构 hdfs伪分布式架构只需要有三个部分即可,NameNode是老大,DataNode是小弟,Secondary NameNode是助理. 客户端Client跟NameNode通信(RPC通信机制,后面会介绍),Secondary NameNode负责数据的同步. 2.元数据的存储细节 NameNode的元数据是存放在内存当中的. 数据解读:有一个文件/test/a.log,保存了3个副本,一共被切分成了两块,第一块分别存放在了那几个地方,第二块存放在了那几个地方. 客户

1.Zookeeper的角色 » 领导者(leader),负责进行投票的发起和决议,更新系统状态 » 学习者(learner),包括跟随者(follower)和观察者(observer),follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果,在选主过程中参与投票 » Observer可以接受客户端连接,将写请求转发给leader,但observer不参加投票过程,只同步leader的状态,observer的目的是为了扩展系统,提高读取速度 » 客户端(client),请求发起方 • Zookee

最近调研了kerberos.看了网上学多关于kerberos的文章,我认为这篇文章比较好. http://blog.csdn.net/gracexu/article/details/1707032 这篇文章对麻省理工的论文进行翻译.该论文以四幕话剧的形式缓缓道来,有点像<研究之美>,通过两个人的头脑风暴讲解kerberos的原理. 一.使用kerberos进行验证的原因 1. 可靠 Hadoop 本身并没有认证功能和创建用户组功能,使用依靠外围的认证系统 高效 2. Kerberos使用对称钥

HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统. 是依据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有非常多特点: ① 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自己主动恢复.默认存3份. ② 执行在便宜的机器上. ③ 适合大数据的处理. 多大?多小?HDFS默认会将文件切割成block,64M为1个block.然后将block按键值对存储在HDFS上,并

这篇文章主要分析以下两点内容:目录:1.MapReduce作业运行流程2.Map.Reduce任务中Shuffle和排序的过程 正文: 1.MapReduce作业运行流程 下面贴出我用visio2010画出的流程示意图: 流程分析: 1.在客户端启动一个作业. 2.向JobTracker请求一个Job ID. 3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上,包括MapReduce程序打包的JAR文件.配置文件和客户端计算所得的输入划分信息.这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文

MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.它能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.要理解HDFS的内部工作原理,首先要理解什么是分布式文件系统. 1.分布式文件系统 多台计算机联网协同工作(有时也称为一个集群)就像单台系统一样解决某种问题,这样的系统我们称之为分布式系统. 分布式文件系统是分布式系统的一个子集,它们解决的问题就是数据存储.换句话说,它们是横跨在多台计算机上的存