www.jbmf.net > hADoop数据节点

hADoop数据节点

HDFS 上每个数据节点最多能存储多少数据取决于节点的硬盘大小.对于单个节点来说,其存储的容量为磁盘容量减去hdfs-site.xml配置文件中dfs.datanode.du.reserved参数值.对于集群来说,取决于集群中所有DataNode节点的硬盘大小之和.但是需要注意考虑集群的备份数量,假设备份数量为3,集群总容量为3TB,则实际可以存储1TB的文件.

可以这样算,首先你要知道这个公司的数据量有多大,比如说有20pb,一般情况下,文件副本设置为3,那么就是60pb,这时候看电脑硬盘多大,然后用60pb除以单个硬盘的大小,得到的结果就是从节点的个数,为了以防万一,在这个节点数的基础上再多加几台.主节点的机器配置要求就比较高了,内存,硬盘之类的要比从节点好太多,主节点一般是一台,如果为了避免单点故障也就是主节点突然挂了,可以使用ha机制再增加一台主节点备用,这样一旦主节点出现问题,另一台主节点能立刻工作,不会出现数据丢失!

不会存储数据,数据节点专门存储数据,主节点存储了元数据信息.主节点的磁盘中存储了文件到块的关系,集群启动后,数据节点会报告名字节点 机器和块的关系,这两个关系组合起来便可找到文件所在机器的位置.如果名字节点所在的机器也配置到slave文件里,那么此台机器即是名字节点也是数据节点

dn目录存储的都是数据文件,你要说清理,那就是这些数据已经没用了,我看到你用的是CDH安装,如果不想要数据了,完全可以重建集群.如果你要保留数据文件,那可能就要考虑调整副本数了,默认是3,以下的命令会把hadoop文件副本改为1,可以节省三分之二的空间,要注意:只有一个副本的数据是有风险的,损坏就OVER了hadoopfs-setrep-R1/

1、存储文件的时候需要指定存储的路径,这个路径是HDFS的路径.而不是哪个节点的某个目录.比如./hadoop fs -put localfile hdfspat 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/hadoop2、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.如果需要查询可以通过页面来查看,也可以通过API来实现查询.

hadoop 的datanode上存储多少数据就是由该datanode的磁盘空间决定的,配置文件中dfs.data.dir参数指定了hdfs数据存放目录(多个目录由逗号分隔),设置好该参数后,这个datanode节点的最大存储空间就由设定目录的空间决定.hadoop各个datanode节点的数据量基本是一致的,可以通过balancer.sh来平衡各个节点的空间利用率.

搜一下:hadoop数据节点之间还要SSH无密码设置么?即datenode之间还要ssh无密码设置么?

Hadoop的优缺点介绍:(一) 优点:(一)高可靠性.Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖;(二)高扩展性.Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中.(三)高效性.Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快.(四)高容错性.Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配.(二) 缺点:(一)不适合低延迟数据访问.(二)无法高效存储大量小文件.(三)不支持多用户写入及任意修改文件.了解更多开源相关,去LUPA社区看看吧.

1. 一个hdfs集群是由一个namenode和若干个datanode组成的.2. 其中namenode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作;集群中的datanode管理存储的数据.3. mapreduce框架是由一个单独运行在主节点上的jobtracker和运行在每个集群从节点的tasktracker共同组成的.4. 主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的从节点上.

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡.而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键

网站地图

All rights reserved Powered by www.jbmf.net

copyright ©right 2010-2021。
www.jbmf.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com