Hadoop支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到本地目录，允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS，对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。该功能通过引入NFS Gateway服务实现，将NFS协议转换为HDFS访问协议。本篇文章主要讲述如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地。
“ 来，了解一下NFS Gateway组件，挺好用的”
本来不知道nfs是啥，因为群里的Harry童鞋有个问题，如何把本地目录挂载到hdfs上，搞什么云存储，说那么巧就是那么巧，HDP支持nfs，然后我就照着文档的说明去做，最后弄出来了。 1.修改机器上的hdfs-default.xml vi /share/lib/hadoop/conf/hdfs-default.xml 如果没有hdfs-default就找hdfs-site.xml 设置为如下内容，hdp的默认值是0 <property> <name>dfs.access.time.pr
在生产环境的CDH集群中，为了分开集群对网络的使用会为集群配备两套网络（管理网段和数据网段），数据网段主要用于集群内部数据交换，一般使用万兆网络以确保集群内数据传输性能，管理网段主要用于集群管理，一般使用千兆网络。一般情况下在集群外进行集群管理和数据传输的都是通过千兆网络进行交互，在集群外是无法直接访问集群内的万兆网络。
编辑$Hadoop_HOME/etc/hadoop/hdsf-site.xml文件，增加如下配置：
Hadoop新特性：支持通过NFSv3挂载HDFS文件系统到用户的本地文件目录；也就是说：允许用户像访问本地文件系统一样访问HDFS！这对于普通用户来说大大的简化了HDFS的使用。summer记录下如何将HDFS文件系统挂载到Linux本地中。
产品介绍：TDSQL分布式数据库是腾讯公司结合自身支付、金融等核心业务需求，紧紧抓住了国外传统集中式数据库难以适应业务规模快速增长这一现实问题，从2009年开始研制新一代分布式数据库系统TDSQL。并通过持续的产品化完善，实现国产分布式数据库的市场通用化，助力金融政务等行业实现数据库安全可控，并持续降低IT成本，提升数字化运营效率，从而进一步推动普惠金融、数字政务等传统行业升级发展。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
昨天登录公司测试集群的时候，发现HDFS存在告警信息，查看详细信息，发现 NFS Gateway 进程退出，尝试重启该角色实例，执行重启操作后，报如下异常：
本文是《CDH5部署三部曲》的终篇，前面两章完成了CDH5集群的部署和启动，本章将实战中遇到的问题做个总结，如果碰巧您也遇到过这些问题，希望本文能给您一些参考；
作为一个服务提供者，高可用是一个不得不说的话题，那么今天我们就来聊一聊 HDFS 的高可用，我们主要从以下几点来简单说一说：
5.1 用户命令 hadoop集群用户的常用命令。 5.1.1 classpath 打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用，则打印由命令脚本设置的类路径，可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。 5.1.2 dfs HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面，允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似
我们在集群中配置了hdfs异构存储策略,配置如下: dfs.datanode.data.dir:/data02/dfs/dn,/data03/dfs/dn,[ARCHIVE]/mnt/nfs01/dfs/dn dfs.namenode.replication.min:1 dfs.replication:2 然后做了如下测试: hdfs dfs -mkdir /user/xxx/warm hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /user/xxx/warm -
本文介绍了如何通过Spark在Hadoop上读取和写入数据，包括使用Spark SQL读取结构化数据，使用Spark Streaming进行流式处理，以及使用Spark Core进行批处理。同时，本文还介绍了如何将数据存储在分布式文件系统中，并提供了相关示例代码。
什么FAT,NTFS,NFS,DAS,SAN,NAS,OSD这些名词我一个都不认识。
在我们线上的生产环境中要备份的东西很多，各种服务日志、数据库数据、用户上传数据、代码等等。用 JuiceFS 来备份可以节省你大量时间，我们会围绕这个主题写一系列的教程，整理出一套最佳实践，方便大家。
NameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。
昨天装好伪分布式的hadoop环境后，今天进行最基础的HDFS环境操作。HDFS最刚开始使用有几个误区，接下来，我们在实际操作中进行一一演示。
前言 前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 HDFS前言： 设计思想：（分而治之）将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务。 分布式文件系统： 问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 解
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，坦白说HDFS是一个不错的分布式文件系统，它有很多的优点，但也存在有一些缺点，包括：不适合低延迟数据访问、无法高效存储大量小文件、不支持多用户写入及任意修改文件。 Apache软件基金会成立的时候，HDFS就一直在想办法提高它的性能和可用性，坦白说，这也许对试点项目、非常规项目、要求不严格的大环境中比 较适用，但是对于某些Hadoop用户来说，他们对于性能、可用
前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。
在Hadoop集群中，Namenode的可用性直接影响了Hadoop整个集群的可用性，目前有很多可选方案，基本上以NFS+zookeeper实现，但是仍然存在单点，因此官方引入了QJM解决方案。这里以Hadoop2.6.3为例，来看下如何解决数据单点问题。 首先先来了解以下QJM实现的原理，NameNode节点存储数据包括edits_* 的事务文件以及fsimage_*的内存镜像，同步只需要事务文件，因此QJM采用JournalNode来同步记录主NameNode的事务，并同步到
NFS的方式的HA的配置与启动，和QJM方式基本上是一样，唯一不同的地方就是active namenode和standby namenode共享edits文件的方式，QJM方式是采用journalnode来共享edits文件，而NFS方式则是采用NFS远程共享目录来共享edits文件。
分布式文件系统解决了海量文件存储及传输访问的瓶颈问题，对海量视频的管理、对海量图片的管理等。
每个文件都是由一个一个的Block组成（Block默认大小128M），例如一个300M的文件会被保存成3个Block，而一个3K的文件也统一会占用一个Block，只不过这个Block只会占用3K
Elasticsearch 提供了 replica 解决方案，它可以帮我们解决了如果有一个或多个 node 失败了，那么我们的数据还是可以保证完整的情况，并且搜索还可以继续进行。但是，有一种情况是我们的所有的 node，或者有一部分 node 失败，可能会造成我们的数据的丢失。也就是说 replca 不能提供一种灾难性的保护机制。我们需要一种完整的备份机制。
访问HDFS的方式很多，常用的有命令行方式、通过Hadoop提供的API访问、也可以通过挂载NFS的方式访问，在前面的文章Fayson也都有介绍过。本篇文章Fayson主要介绍使用FTP的方式来访问HDFS，这里介绍一个开源的小工具hdfs-over-ftp,简单易用的实现了基于FTP的方式对HDFS上文件进行上传和下载等功能。本篇文章Fayson主要介绍如何基于C6编译hdfs-over-ftp工具，并进行安装部署及验证。
故障检测：每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
其中关键的一句No portmap or rpcbind service is running on this host. Please start portmap or rpcbind service befor，翻译过来就会发现问题不难解决了，很简单嘛！
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如，使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统，全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中，有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统，同事也是重点，但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。关于超大文件： 一个形象的认识： 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储，而且每年50%~70%存储量的增长，当前1T容量硬盘重约500克，计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小，即2万7千斤，约270个人重，上电梯要分18次运输（每次15人）。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
前一篇文章介绍了Hadoop2.0（hadoop2.0架构，具体版本是hadoop2.2.0）的安装和最基本的配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ），并没有配置HA（High Avalability，高可用性），接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前，本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。
因此，业界也出现了一系列其他分布式存储系统，最常见的是HDFS、GlusterFS和Openstack Swift。
先我们来看一张图，如下所示，最上方代表三台设备，当然可以是更多的设备，每台设备运行过程都会产生一些log，这些log是我们需要的信息，我们不可能手动的一台一台的去收集这些log，那样的话太浪费人力了，这就需要一个自动化的采集工具，而我们今天要说的Flume便是自动化采集工具中的代表，flume可以自动从设备收集log然后将这些log上传到HDFS，HDFS会对这些log进行过滤，过滤后为了方便业务模块实时查询，HDFS会将过滤好的数据通过Sqoop工具导入到关系型数据库当中，从而各个业务模块可以去关系型数据库中去读取数据然后展示给用户。
【一】HDFS简介 HDFS的基本概念1.1、数据块(block) HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 ----------------------------------------------------------------------------
1 支持的语言 Java/SHELL/Python/ruby等各种支持标准输入输出的语言。 2 能够处理的文件大小 它支持比NFS大得多的文件大小。 3 支持的运行平台 l Java 1.5.x 或更高版本（推荐使用 Sun 的实现版本）。 l 支持Linux与Windows操作系统。在 BSD、Mac OS/X 及 OpenSolaris 上也可工作（对于Windows，需要安装 Cygwin）。 4可扩展性描述 Hadoop的性能已经在多达 2000 个节点的机群上得以验证。排序程序的性能在 900 个
一、介绍 Hadoop2.0中，2个NameNode的数据其实是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制，Quorum Journal Node（JournalNode）集群或者Nnetwor
在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
HDFS是一个分布式文件系统，具有良好的扩展性、容错性以及易用的API。核心思想是将文件切分成等大的数据块，以多副本的形式存储到多个节点上。HDFS采用了经典的主从软件架构，其中主服务被称为NameNode，管理文件系统的元信息，而从服务被称为DataNode，存储实际的数据块，DataNode与NameNode维护了周期性的心跳，为了防止NameNode出现单点故障，HDFS允许一个集群中存在主NameNode，并通过ZooKeeper完成Active NameNode的选举工作。HDFS提供了丰富的访问方式，用户可以通过HDFS shell，HDFS API，数据收集组件以及计算框架等存取HDFS上的文件。
前一篇文章介绍了Hadoop2.0（hadoop2.0架构，具体版本是hadoop2.2.0）的安装和最基本的配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101173.htm ），并没有配置HA（High Avalability，高可用性），接下来的文章中会介绍hadoop2.0HA的配置。在介绍hadoop2.0的HA配置之前，本文先介绍hadoop2.0HA的基本原理和2种方式。 1 概述 在hadoop2.0之前，namenode只有一个，存在单点问题（虽
JobManager协调每个flink应用的部署，它负责执行定时任务和资源管理。每一个Flink集群都有一个jobManager, 如果jobManager出现问题之后，将不能提交新的任务和运行新任务失败，这样会造成单点失败，所以需要构建高可用的JobMangager。
家住北京西二旗的小张是一家互联网金融公司的运维工程师，金融行业的数据可是很值钱的，任何的损坏和丢失都不能容忍。
所有的HDFS命令都调用bin/hdfs脚本文件，如果运行hdfs脚本没有带任何参数的话，则打印所有命令的描述。
(1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下，数据是经过序列化后存储在该目录中。同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中，如NFS或本地文件系统。
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。HDFS集群分为两大角色：Namenode、Datanode（非HA模式会存在Secondary Namenode）
limits.conf{ ulimit -SHn 65535 # 临时设置文件描述符大小 进程最大打开文件柄数 还有socket最大连接数, 等同配置 nofile ulimit -SHu 65535 # 临时设置用户最大进程数 ulimit -a # 查看 /etc/security/limits.conf # 文件描述符大小 open files # lsof |wc -l 查看当前文件句柄数使用数量 * soft
首先secondary namenode不是namenode的备份，而是辅助namenode管理的，分担namenode的压力。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Cloudera Manager的服务监控功能可监控在集群上运行的服务和角色实例的几十项服务运行状况及性能指标，具体的监控方式有如下： 1.以交互式图表的方式显示服务监控和性能数据 2.配置服务阈值监控指标 3.生成与系统和服务运行状况以及关键日志条目的事件，并使其可用户搜索和警
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