Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 HDFS架构概述 1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、 文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Secondary NameNode –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.5.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系 HDFS、YARN、MapReduce三者关系 client 作业：从100T文件中找出 ss1505_wuma.avi NodeManager Container NodeManager NodeManager App Mstr Container MapTask MapTask SecondaryNa meNode 1.6 大数据技术生态体系 大数据技术生态体系 数据库（结构化数据） 文件日志（半结构化数据） 视频、ppt等（非结构化数据） Sqoop数据传递 Flume日志收集 Kafka消息队列 HDFS文件存储 HBase非关系型数据库 YARN资源管理 MapReduce离线计算 Spark Core内存计算 Hive 数据查询

版本：V3.3 第 1 章 HDFS—核心参数 1.1 NameNode 内存生产配置 1）NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 G MB KB Byte 2）Hadoop2 2）Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m，如果服务器内存 4G，NameNode 内存可以配置 3g。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m 3）Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存 （1）hadoop-env.sh 中描述 Hadoop information. >>> import math >>> print int(20*math.log(3)) 21 >>> quit() 1.3 开启回收站配置 开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、 备份等作用。 1）回收站工作机制 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ———————

建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括：  数据源：数据源包括关系型数据库、日志文件、实时消息等。  数据存储：面向海量数据存储的分布式文件存储服务，支持 结构化数据和非结构数据数据存 储，我们也常称之为数据湖。如 HDFS、对象存储服务等。  批处理：由于大数据场景必须处理大规模的数据集，批处理往往需要从数据存储中读取大量 映射（仅作为对功能定位的映射，不代表对应组件可无缝迁移），以便读者对相关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 对象存储 MaxCompute 存储(仅开放表数据存储) OSS 对象存储 EMR HDFS 批处理 Hadoop MapReduce Hive Spark 模的存储及计算需求，最大可达 EB 级别。同一个 MaxCompute 项目支持企业从创业团队发展到独角兽的 数据规模需求； 数据分布式存储，多副本冗余，数据存储对外仅开放表的 操作接口，不提供文件系统访问接口 自研数据存储结构，表数据列式存储，默认高度压缩，后 D k n e P y l w s o u ) ( ( f I w s A n t S B M / ) g p L

章 Hadoop 大数据解决方案 2 Common 是常见工具和库的集合，用于支持其他 Hadoop 模块。和 其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众 所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数 据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 1 Hadoop 的组件 Hadoop Common 是 Hadoop 的基础，因为它包含主要服务和基 本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档， 以及贡献者的相关内容。如果没有 Hadoop Common，你无法运行 并不是你能够应付的任务。建议在尝试安装 Hadoop 之前，你需要 先熟悉此类环境。 1.1.2 Hadoop 分布式文件系统(HDFS) 在 Hadoop Common 安装完成后，是时候该研究 Hadoop Stack 的其余组件了。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一个分布 式文件系统，设计目标是能够运行在基础硬件组件之上。大多数企 业被其最小化的系统配置要求所吸引。此环境可以在虚拟机(Virtual

........................................................................................ 4 2.2 配置文件修改 ................................................................................................ Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。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（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 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；而且它提供高吞吐量（high 放宽了（relax）POSIX 的要求， 可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。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。 1.4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，

1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。 因此，可以考虑用外部表从 Oracle 数据库中直接访问 HDFS（Hadoop 文件系统）中存储的 数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实 例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图 1. 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问 在图 1

支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题， Hadoop 平台由以下两个主要组件构成：分布式容错文件系统 （称为Hadoop Distributed File System (HDFS)）和并 行处理框架（称为MapReduce）。 HDFS平台十分适合处理大型顺序操作，其中的数据读取“切 片”通常为64MB或128MB。通常情况下，除非应用程序加载 数据来管理相关任务，否则不会对HDFS文件进行分区或排 序。即使应用程序可以对生成的数据切片进行分区和排序， 数据整合到相同的节点，因此该流程不仅性能高，而且很准确。 虽然有很多方法可以应对数据并置支持缺乏的问题，但费用往 往十分昂贵－通常需要额外的应用程序处理和/或重建工作。 另外，HDFS文件不可更改（只读），处理HDFS文件类似于运 行全表扫描，往往需要处理全部数据。对于像联接两个超大 表这样的操作应该发出危险信号，因为没有将数据并置到同一 Hadoop节点。 MapReduce V1是一个并行处理框架，并非用于高性能处理

Cloudera创立 Hortonworks创立 Hadoop 1.0发布 Hadoop 2.0 GA Spark成为顶级顷目 Hadoop 3.0 2017 Hadoop生态系统 文件存储层 HDFS 资源／任务调度 YARN 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark NoSQL HBase 数据仓 库SQL 机器/深 度学习 Batch 任务 流处理 搜索 … 单副本 0 100% 3副本 2 33% XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71% 存储布局－连续和条状 小文件处理 并行IO 数据本地性 数据本地性 小文件处理 纠错码在分布式存储系统中 HDFS 性能 多个Standby Namenode Active NN Standby NN Standby NN DN Journal Node Journal Node Write edit logs Read edit logs Block reports HDFS-6440 云计算－存储虚拟化 Hadoop 文件系统API SQL, 机器学习, 流处理, Batch… Hadoop 3介绍 • Common • HDFS • YARN  YARN Timeline Service v.2  YARN

数据流处理语言 Mahout 0.6 数据挖掘 HBase 0.94.1 实时、分布式、高维数据库 Map/Reduce 1.0.3 分布式计算框架 HDFS 1.0.3 分布式文件系统 R 统计语言 Intel Hadoop Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到 Windows平台 以服务方式运行;Linux上 是kernel module • Multi-Level Cache; 不系 统内存整合一起提高性能 • 对应用透明 • 被缓存设备，可以挂载成 普通文件系统 Primary (Back-End) Storage Intel CAS L2 READ Cache (NVM Flash/SSD) Intel CAS L1 据信息 基于Hadoop的新型数据中心方案 数据库成本：1PB> 6000万 RMB 数据库维护成本> 1500万RMB 原有方案 RDBMS：过车记录 文件系统：过车图片 数据库成本：1PB, 1000万RMB 数据库维护成本< 100万RMB Hadoop方案 HBase：过车记录 HDFS：过车图片 架构灵活，适应业务要求，成本大幅降低

▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动 • Map/Reduce – 跨节点分布式计算模型 • HDFS (Hadoop Distributed File System) - 跨节点的分布式文件系统 Hadoop Ecosystem 11 Spark Spark是一个流行的开源集群计算框架 • 并行计算引擎 • 使用广义的计算模型 • 基于内存进行计算（内存计算） Spark