hadoop副本存放策略-分会游戏

钟逸 100 2024-01-12 00:56:12

真实hadoop环境中,每个文件默认有几个同样的文件

个。Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份。负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个上存储多个副本，默认为3个。

默认为副本数为3 第一个副本：放置在上传文件的数据节点；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满. CPU不太忙的节点。第二个副本：放置在与第一个副本不同的机架的节点上。

Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

hadoop伪分布式：一个节点。单机模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。

分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

每个块都有多个副本存储在不同的机器上：默认有3个副本，3个副本不可能存放在同一个机器上。 HDFS副本存放策略以下是HDFS文件存储架构图黄色：表示每台机器绿色：文件被分割出的块例如：上图中part-0文件，有2个块。

hadoop查看每个目录的路径需要验证数据。点击shell命令，hadoopfscountq目录ps，查看目录下总的大小。dfscount目录ps，一样的，hadoopfsdu目录ps，查看目录下每个子目录的路径。

其中，/path/to/namenode/dir是您希望用于存储元数据文件的本地目录的路径。请注意，这个路径应该是HDFS用户具有写入权限的路径。因此，hdfs-site.xml配置文件是设置Hadoop集群中元数据文件存储路径的一个重要文件。

sbin目录。根据sbin目录相关使用说明得知存放hadoop集群的管理命令的是sbin目录。Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。

1、Hadoop中的MapReduce是一个简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千台机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理TB级别的数据集，实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。

2、namenode随机挑选一些block，使得block的大小加起来等于请求中size的大小（见上一步，默认1GB），然后将被选中的block信息返回给rebalance server。

3、就用这个就可以了，然后就是设置 mapreduce中间结果路径，在配置文件里，到这里，问题就等于从根源上解决了。

4、上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。

5、解决方案：减少mapper的数量！具体如下： a.输入文件数量巨大，但不是小文件这种情况可通过增大每个mapper的inputsize，即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。

解压下载的hadoop安装包，并修改配置文件。我的解压目录是（/home/hadoop/hadoop-1），即进入/home/hadoop/文件夹下执行下面的解压缩命令。

一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoop fs -ls .实际上就相当于./hadoop fs -ls /user/hadoop HDFS本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。

具体到物理实现，细节包括以下这些：首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。在hbase-site.xml 文件中，配置项 name hbase.rootdir/name 默认 “/hbase”，就是hbase在hdfs中的存储根路径。

在配置hadoop时你需要配置hdfs的存储文件夹，如果你的用户名为root，文件夹位置是/root/tmp。那么你的hdfs的数据存储在/root/tmp/dfs/data/current中。其中block是块文件，也就是数据文件，.meta是元数据。

大数据技术Hadoop笔试题导读：Hadoop有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。以下是由我J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验，欢迎参考阅读。单项选择题下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。