hdfs,试述HDFS联邦能够解决什么问题？

hdfs,试述HDFS联邦能够解决什么问题？详细介绍

本文目录一览： hdfs的定义

1、通过hdfsdfs-ls命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
2、HDFS被设计用于在一个大规模集群上跨机器可靠地存储巨大的文件。它以一序列的块的方式存储文件。每个文件都可以配置块尺寸和复制因子。一个文件除了最后一个块外，其他的块一样大。
3、HDFS是ApacheHadoopCore项目的一部分。Hadoop分布式文件系统架构1NameNode（名称节点）HDFS命名空间采用层次化（树状——译者注）的结构存放文件和目录。
4、HDFS定义HDFS(hadoopDistributedFileSystem)，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
5、fs.default.name属性用于定义HDFS的名称节点和其默认的文件系统，其值是一个URI，即NameNode的RPC服务器监听的地址(可以是主机名)和端口(默认为8020)。其默认值为file：///，即本地文件系统。
6、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。

在hadoop项目结构中,hdfs指的是什么

hadoop是做什么的?1、既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。
2、Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。
3、提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。
hdfs是什么意思?1、Hadoop分布式文件系统是指被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。
2、hadoop是什么意思？Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。
3、HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
hdfs的定义1、通过hdfsdfs-ls命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
2、HDFS被设计用于在一个大规模集群上跨机器可靠地存储巨大的文件。它以一序列的块的方式存储文件。每个文件都可以配置块尺寸和复制因子。一个文件除了最后一个块外，其他的块一样大。
3、HDFS是ApacheHadoopCore项目的一部分。Hadoop分布式文件系统架构1NameNode（名称节点）HDFS命名空间采用层次化（树状——译者注）的结构存放文件和目录。
4、HDFS定义HDFS(hadoopDistributedFileSystem)，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
5、fs.default.name属性用于定义HDFS的名称节点和其默认的文件系统，其值是一个URI，即NameNode的RPC服务器监听的地址(可以是主机名)和端口(默认为8020)。其默认值为file：///，即本地文件系统。
6、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
Hadoop是什么?能不能给点具体的解释?怎么用?1、Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。
2、Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。
3、Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
4、既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。
Hadoop系列之HDFS架构HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
HDFS典型的块大小是128MB.。因此，HDFS文件被分割为128MB的块，可能的话每个块都位于不同的DataNode上。当客户端以复制因子3写入HDFS文件时，NameNode以复制目标选择算法replicationtargetchoosingalgorithm检索DataNodes列表。
HDFS（HadoopDistributedFileSystem）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，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。
在配置好Hadoop集群之后，可以通过浏览器访问http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。
Hadoop有哪几个组成部分?-ITJOBHadoopCommon：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
目前支持hadoopx(MRv1)、Hadoopx(MRv2)、Hadoopx(Yarn)三个版本的Hadoop集群的日志数据源收集，在日志管理运维方面还是处于一个国际领先的地位，目前国内有部分的数据驱动型公司也正在采用Splunk的日志管理运维服务。
(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers(工作追踪，对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪，对应数据节点)组成。
在hadoop1中核心组成部分是HDFS、MapReduce，到了Hadoop2，核心变为HDFS、Yarn，而且新的HDFS中可以有多个NameNode，每个都有相同的职能。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。
MapReduce主要也是一个主节点JOPtracker和testtracker组成，主要是负责hadoop中的数据处理过程中的计算问题。

hdfs是____的缩写。

hdfs是HadoopDistributedFileSystemHadoop的缩写
分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS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。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。
HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。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的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。

Hadoop系列之HDFS架构

HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
HDFS典型的块大小是128MB.。因此，HDFS文件被分割为128MB的块，可能的话每个块都位于不同的DataNode上。当客户端以复制因子3写入HDFS文件时，NameNode以复制目标选择算法replicationtargetchoosingalgorithm检索DataNodes列表。
HDFS（HadoopDistributedFileSystem）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，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。
在配置好Hadoop集群之后，可以通过浏览器访问http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

试述HDFS联邦能够解决什么问题？

HDFS联邦能够解决对文件系统数据的流式处理访问。HDFS 提供文件权限和身份验证。
HDFS的简介：
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。是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的， 可以运行于廉价的商用服务器上。
它所具有的高容错、 高可靠性、 高可扩展性、 高获得性、 高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储， 为超大数据集（Large Data Set） 的应用处理带来了很多便利。
HDFS是开源的，存储着Hadoop应用将要处理的数据，类似于普通的Unix和linux文件系统，不同的是它是实现了google的GFS文件系统的思想，是适用于大规模分布式数据处理相关应用的、可扩展的分布式文件系统。
HDFS的功能：
1）数据的分布式存储和处理。
2）Hadoop 提供了一个命令接口来与 HDFS 进行交互。
3）namenode 和 datanode 的内置服务器可帮助用户轻松检查群集的状态。
4）对文件系统数据的流式处理访问。
5）HDFS 提供文件权限和身份验证。

大数据之HDFS

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为 分布式文件系统 。

HDFS （Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 的核心组件之一， 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)， HDFS 使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。
HDFS是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的 高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率 等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集的应用处理带来了很多便利。
HDFS 具有以下 优点 ：
当然 HDFS 也有它的 劣势 ，并不适合以下场合：
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。
Namenode是整个文件系统的管理节点，负责接收用户的操作请求。它维护着整个文件系统的目录树，文件的元数据信息以及文件到块的对应关系和块到节点的对应关系。
Namenode保存了两个核心的数据结构：
在NameNode启动的时候，先将fsimage中的文件系统元数据信息加载到内存，然后根据edits中的记录将内存中的元数据同步到最新状态；所以，这两个文件一旦损坏或丢失，将导致整个HDFS文件系统不可用。
为了避免edits文件过大， SecondaryNameNode会按照时间阈值或者大小阈值，周期性的将fsimage和edits合并 ，然后将最新的fsimage推送给NameNode。
并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。其主要任务是辅助 NameNode，定期合并 fsimage和fsedits。
Datanode是实际存储数据块的地方，负责执行数据块的读/写操作。
一个数据块在DataNode以文件存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据，包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
文件划分成块，默认大小128M，以快为单位，每个块有多个副本（默认3个）存储不同的机器上。
Hadoop2.X默认128M， 小于一个块的文件，并不会占据整个块的空间 。Block数据块大小设置较大的原因：
文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
Client 还提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
Namenode始终在内存中保存metedata，用于处理“读请求”，到有“写请求”到来时，namenode会首 先写editlog到磁盘，即向edits文件中写日志，成功返回后，才会修改内存 ，并且向客户端返回，Hadoop会维护一个fsimage文件，也就是namenode中metedata的镜像，但是fsimage不会随时与namenode内存中的metedata保持一致，而是每隔一段时间通过合并edits文件来更新内容。
HDFS HA（High Availability）是为了解决单点故障问题。
HA集群设置两个名称节点，“活跃（ Active ）”和“待命（ Standby ）”，两种名称节点的状态同步，可以借助于一个共享存储系统来实现，一旦活跃名称节点出现故障，就可以立即切换到待命名称节点。
为了保证读写数据一致性，HDFS集群设计为只能有一个状态为Active的NameNode，但这种设计存在单点故障问题，官方提供了两种解决方案：
通过增加一个Secondary NameNode节点，处于Standby的状态，与Active的NameNode同时运行。当Active的节点出现故障时，切换到Secondary节点。
为了保证Secondary节点能够随时顶替上去，Standby节点需要定时同步Active节点的事务日志来更新本地的文件系统目录树信息，同时DataNode需要配置所有NameNode的位置，并向所有状态的NameNode发送块列表信息和心跳。
同步事务日志来更新目录树由JournalNode的守护进程来完成，简称为QJM，一个NameNode对应一个QJM进程，当Active节点执行任何命名空间文件目录树修改时，它会将修改记录持久化到大多数QJM中，Standby节点从QJM中监听并读取编辑事务日志内容，并将编辑日志应用到自己的命名空间。发生故障转移时，Standby节点将确保在将自身提升为Active状态之前，从QJM读取所有编辑内容。
注意，QJM只是实现了数据的备份，当Active节点发送故障时，需要手工提升Standby节点为Active节点。如果要实现NameNode故障自动转移，则需要配套ZKFC组件来实现，ZKFC也是独立运行的一个守护进程，基于zookeeper来实现选举和自动故障转移。
虽然HDFS HA解决了“单点故障”问题，但是在系统扩展性、整体性能和隔离性方面仍然存在问题：
HDFS HA本质上还是单名称节点。HDFS联邦可以解决以上三个方面问题。
在HDFS联邦中，设计了多个相互独立的NN，使得HDFS的命名服务能够水平扩展，这些NN分别进行各自命名空间和块的管理，不需要彼此协调。每个DN要向集群中所有的NN注册，并周期性的发送心跳信息和块信息，报告自己的状态。
HDFS联邦拥有多个独立的命名空间，其中，每一个命名空间管理属于自己的一组块，这些属于同一个命名空间的块组成一个“块池”。每个DN会为多个块池提供块的存储，块池中的各个块实际上是存储在不同DN中的。

HDFS组成架构及四大机制

HDFS：分布式文件系统。用于存储文件，通过目录树来定位文件。由多台服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件修改。适合做数据分析，不适合做网盘应用。
NameNode :
DataNode :
Client :
Secondary NameNode
HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block），快的大小可以通过配置参数（dfs.blcoksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x中是128M，老版本中是64M。
DataNode定期向NameNode 发送心跳报告 已告知自己的状态。
心跳内容：
心跳报告周期
NameNode判断DataNode宕机的基准： 连续 10次 接收不到dataNode的 心跳信息 ，和 2次的检查时间 。
NameNode判断DataNode宕机的基准： 连续 10次 接收不到dataNode的 心跳信息 ，和 2次的检查时间 。
检查时间 ：表示在NameNode在接收不到DataNode的心跳时，此时会向DataNode主动发送检查
HDFS在 启动 的时候，首先会进入的安全模式中，当达到规定的要求时，会退出安全模式。在安全模式中，不能执行任何 修改元数据信息的操作 。
HDFS的元数据的介绍（三个部分）：
HDSF元数据的存储位置：
手动退出或者进入安全模式
集群启动后：
将每个文件的数据进行分块存储，每一个数据块又保存有多个副本，这些数据块副本分布在不同的机器节点上。默认情况下每个数据有3个副本。
真实生产中需要手动配置机架策略。
每个节点上储存的数据百分比相差不大。
集群会有一个自动的负载均衡的操作，传输速度相对较慢，节点较少时是可以的。
如果集群较大，需要手动负载均衡。集群空闲下执行。

HDFS的优缺点以及应用场景

HDFS 是hadoop distributed file system的简称,分布式文件系统 在大数据生态系统中,分布式是一个核心概念,大数据大数据,大数据量的数据和大量种类的数据,一台机器存不下,多台机器一起存储
一个对应用数据提供高吞吐访问量的分布式文件系统
适合一次写入,多次读出场景,而且不支持文件的随机修改,但是支持文件的追加 .适合做数据分析 随机修改:把已经写过的内存进行修改 追加:在之前文件写的基础上面后面继续加内容
优点:
缺点:
实际工作中本人自己测试过,一个文件/目录/文件块大概是占用的元数据内存是150B,假如有100W个小文件,每个文件都占用一个文件块,需150B×100W/1024/1024≈143M,要是一个亿的数据量呢

HDFS笔记

1.Hadoop 分布式 文件系统。特点：性能高、效率高、速度快 2.可以在廉价的机器上运行的 可容错 文件系统。 当集群中有机器挂掉时，HDFS会自动将挂掉的机器上的任务分配给正常的机器，使任务继续保持正常工作。

2.HDFS处理更加容易。当对一个大型文件进行写操作时，如果将该文件整个写入一个节点，那么该节点的负载便会急剧增加，这样就丧失了分布式文件系统的意义。所以，应该利用HDFS将文件拆分成不同的块，然后将不同的块分配到不同的节点上去，此时，DFS就需要管理者确定文件如何进行拆分，以及每一个块应该分配到哪一个节点。对文件进行操作时，在单机情况下，首先需要知道文件被拆分成多少块，每一个块被放在了哪一个节点上，以及块之间的顺序(文件的粘连)。而HDFS的出现，使得分布式文件集群不再需要人进行管理，利用HDFS读取文件时，我们不需要关心文件如何拆分，分配，粘连。只用告诉HDFS文件的路径即可。
HDFS的指令类似于linux下的指令。 查看文件：hdfs dfs -ls /查询的文件目录 删除文件：hdfs dfs -rm r /删除的文件 创建文件夹：hdfs dfs -mkdir /文件夹名称 上传文件至HDFS：hdfs dfs -put 需要上传的文件 /上传的文件路径
为什么需要学习HDFS结构？ 1.面试中，能够运用于所有分布式文件系统设计。 既然分布式系统下是多节点运行，那么节点之间是否通信？slave节点只接受来自master节点的命令，向master节点发送心跳指令，slave节点之间不会主动通信。 a.Master slaver 模式： 1.High consistency:一致性。当文件中的一个数据块写入slave节点时，当且仅当数据块被成功写入到所有备份的slave节点，slave节点向client反馈写入操作成功，否则，重传写入； 2.Simple design:易设计：不需要考虑子节点如何通信。只需要考虑主节点的工作； 3.单master节点不具有鲁棒性。 b.Peer peer 模式： 1.所有的读写操作均匀分布在每一个节点上，每一个节点的负载不会很高； 2.任意一个节点挂掉不会影响其他节点； 3.低一致性。没有数据的复制步骤。 2.更好的理解hadoop生态系统
a.master节点会传输数据吗？ 不会，master节点只接收client的请求，决定哪一个slave节点进行读写操作，然后，client直接与slave节点进行通信。如果数据从master节点传输，那么master节点就会成为影响数据传输的瓶颈。 b.slave节点如何存储数据？ 整个大文件？小的文件块？。HDFS借鉴GFS的设计理念，以block为传输单位，将大文件拆分成一个一个小文件，而一个小文件就是block。block的大小可以由Configuration定义，默认大小是128M。 c.谁来决定将文件拆分成块？ master?slave?。两者都不是，由HDFS client决定将大文件拆分成block(块)。HDFS的目的是将所有的节点包装起来，可以理解成将所有的节点放在一个黑箱里，我们不需要知道黑箱里到底发生了什么，只需要告诉黑箱需要做什么工作，这里的HDFS client相当于HDFS与user通信的中间媒介。HDFS client相当于一个软件包(api)，可以存放在master或者slave或者额外的一个新节点上。
写入in memory失败(ACK出现问题)时，master会重新选择3个新的slave节点。

HDFS架构和原理

之所以选择 HDFS 存储数据，因为 HDFS 具有以下优点：
当然 HDFS 也有它的劣势，并不适合所有的场合：
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分
HDFS的文件读取原理，主要包括以下几个步骤：
HDFS的文件写入原理，主要包括以下几个步骤：
namenode如何选择在哪个datanode 存储副本（replication）？这里需要对可靠性、写入带宽和读取带宽进行权衡。Hadoop对datanode存储副本有自己的副本策略，在其发展过程中一共有两个版本的副本策略，分别如下所示
这样做的好处就是当NN内存受限时，能扩展内存，解决内存扩展问题，而且每个NN独立工作相互不受影响，比如其中一个NN挂掉啦，它不会影响其他NN提供服务，但我们需要注意的是，虽然有多个NN，分管不同的目录，但是对于特定的NN，依然存在单点故障，因为没有它没有热备，解决单点故障使用NameNode HA
2、NameNode HA
解决方案：
1、基于NFS方案 Active NN与Standby NN通过NFS实现共享数据，但如果Active NN与NFS之间或Standby NN与NFS之间，其中一处有网络故障的话，那就会造成数据同步问题 2、基于QJM方案 架构如下图
Active NN、Standby NN有主备之分，NN Active是主的，NN Standby备用的 集群启动之后，一个namenode是active状态，来处理client与datanode之间的请求，并把相应的日志文件写到本地中或JN中； Active NN与Standby NN之间是通过一组JN共享数据（JN一般为奇数个，ZK一般也为奇数个），Active NN会把日志文件、镜像文件写到JN中去，只要JN中有一半写成功，那就表明Active NN向JN中写成功啦，Standby NN就开始从JN中读取数据，来实现与Active NN数据同步，这种方式支持容错，因为Standby NN在启动的时候，会加载镜像文件（fsimage）并周期性的从JN中获取日志文件来保持与Active NN同步 为了实现Standby NN在Active NN挂掉之后，能迅速的再提供服务，需要DN不仅需要向Active NN汇报，同时还要向Standby NN汇报，这样就使得Standby NN能保存数据块在DN上的位置信息，因为在NameNode在启动过程中最费时工作，就是处理所有DN上的数据块的信息 为了实现Active NN高热备，增加了FailoverController和ZK，FailoverController通过Heartbeat的方式与ZK通信，通过ZK来选举，一旦Active NN挂掉，就选取另一个FailoverController作为active状态，然后FailoverController通过rpc，让standby NN转变为Active NN FailoverController一方面监控NN的状态信息，一方面还向ZK定时发送心跳，使自己被选举。当自己被选为主（Active）的时候，就会通过rpc使相应NN转变Active状态
3、结合HDFS2的新特性，在实际生成环境中部署图
这里有12个DN,有4个NN，NN-1与NN-2是主备关系，它们管理/share目录；NN-3与NN-4是主备关系，它们管理/user目录