HDFS 架构

这是我收集的两本关于Hadoop的书,高清PDF版,在此和大家分享: 1.<Hadoop技术内幕:深入理解MapReduce架构设计与实现原理>董西成 著  机械工业出版社2013年5月出版 2.<Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理>蔡斌.陈湘萍 著  机械工业出版社2013年4月出版 百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1sjNmkFj

本文以 Hadoop 提供的分布式文件系统(HDFS)为例来进一步展开解析分布式存储服务架构设计的要点. 架构目标 任何一种软件框架或服务都是为了解决特定问题而产生的.还记得我们在 <分布式存储 - 概述>一文中描述的几个关注方面么?分布式文件系统属于分布式存储中的一种面向文件的数据模型,它需要解决单机文件系统面临的容量扩展和容错问题. 所以 HDFS 的架构设计目标就呼之欲出了: 面向超大文件或大量的文件数据集 自动检测局部的硬件错误并快速恢复 基于此目标,考虑应用场景出于简化设计和实现的目

HDFS架构核心内容: 一.NameNode/DataNode 二.数据存储副本 三.元数据持久化 四.数据模型 五.故障容错 具体讲解: 一.NameNode/DataNode HDFS采用Master/Slave架构,其集群由一个NameNode和多个DataNodes组成. NameNode是中心服务器,负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端的访问.DataNode负责管理它所在节点上的存储.用户能够通过HDFS文件系统的名字空间以文件的形式在上面存储数据. 对于内部存

HDFS简单介绍 HDFS全称是Hadoop Distribute File System,是一个能运行在普通商用硬件上的分布式文件系统. 与其他分布式文件系统显著不同的特点是: HDFS是一个高容错系统且能运行在各种低成本硬件上: 提供高吞吐量,适合于存储大数据集: HDFS提供流式数据访问机制. HDFS起源于Apache Nutch,现在是Apache Hadoop项目的核心子项目. HDFS设计假设和目标 硬件错误是常态 在数据中心,硬件异常应被视作常态而非异常态. 在一个大数据环境下,

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式的文件系统,运行在廉价的硬件上.它与现有的分布式文件系统有很多相似之处.然而与其他的分布式文件系统的差异也是显着的.HDFS是高容错的,被设计成在低成本硬件上部署.HDFS为应用数据提供高吞吐量的访问,适用于具有大规模数据集的应用程序.HDFS放松了一些POSIX的要求,以便提供流式方式来访问文件系统数据. 1.HDFS 基本概念 1.1 Block Block是一块磁盘当中最小的单位,HDFS中的Block是一个很大的单元.在HDFS中的文件将

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受

HDFS 架构指南 2.6.0 本文是对下面链接中文字的翻译 http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 简介 HDFS 是一个可以运行在普通硬件上的分布式文件系统.跟现有的分布式系统相比,它有不少相似性.然而,区别也是很大的. HDFS是高度容错性,设计的初衷就是可在低成本的硬件上部署.HDFS提供高吞吐量的访问,适用于拥有大容量数据集的应用. HDFS突破了一些POS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的: HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本硬件上.(高容错)HDFS提供对数据的高吞吐量访问,适用于具有海量数据集的应用程序.(高吞吐量)HDFS放宽了一些POSIX要求,以实现对文件系统数据的流式访问.(流式访问) HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的.HDFS是Apache Hadoop Core项目的

作者 | 大尊 hdfs是hadoop的分布式文件系统,即Hadoop Distributed Filesystem.下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点,使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌,适合对HDFS有一点了解,但是对HDFS又感到困惑的初学者.本文主要参考的是hadoop 3.0的官方文档. 链接:http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html 当数据集的

Hadoop 是一个开源框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据 Hadoop框架的核心是HDFS 和 MapReduce HDFS是分布式文件系统(存储) MapReduce是分布式数据处理模型和执行环境(计算) 作者:Doug Cutting Hadoop特点 扩容能力 能可靠地存储和处理千兆字节(PB)数据 成本低 可以通过普通机器组成的服务器群来分布以及处理数据,服务器群总计可达数千个节点 高效率(有待验证) 通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地处理他们.使得处理速度