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【HDFS篇12】HDFS-HA集群的高可用配置1

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简介：
本篇文章详细介绍了如何配置Hadoop分布式文件系统的高可用性（HA）集群，确保数据可靠性和系统稳定性。 1. 集群规划 2. 解压安装 4. 集群操作 1. 官方地址 2. 在opt目录下创建一个ha文件夹 7. 拷贝配置好的Hadoop环境到其他节点 1. 在各个Journal中

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  • 【HDFS篇12】HDFS-HA集群的高可用配置1
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    本篇文章详细介绍了如何配置Hadoop分布式文件系统的高可用性（HA）集群，确保数据可靠性和系统稳定性。 1. 集群规划 2. 解压安装 4. 集群操作 1. 官方地址 2. 在opt目录下创建一个ha文件夹 7. 拷贝配置好的Hadoop环境到其他节点 1. 在各个Journal中
     
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    本教程详细介绍如何在SUSE Linux环境下搭建高可用性（HA）集群，涵盖所需软件安装、网络设置及资源管理等关键步骤。适合系统管理员学习参考。 快速配置SUSE Linux Enterprise HA Extension 11 SP2高可用集群。
     
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下搭建Hadoop 3.1.3集群，并实现高可用(HA)和资源管理(YARN)的配置。适合大数据技术爱好者及开发者参考学习。 当前环境： CentOS 6.5, JDK 8 准备工作： 1. 实现服务器之间的免密登录。 - 在本地生成SSH密钥对：`ssh-keygen -t dsa -P -f ~/.ssh/id_dsa` - 将公钥添加到远程服务器的授权文件中：`cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys` - 设置权限：`chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys` 2. 确保所有服务器之间的时间同步。 3. 安装Zookeeper集群 搭建步骤： 1. 下载Apache Hadoop 3.1.3并上传到服务器，然后解压。下载地址为https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
     
  • Hadoop集群管理与大数据的HDFS应用
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    本课程聚焦于Hadoop集群管理及HDFS的应用，深入讲解如何构建、维护和优化大规模数据存储系统，助力学员掌握高效处理海量数据的关键技术。 HDFS是Apache Hadoop项目的一个组成部分，它是一个分布式文件系统，用于存储和管理大量数据，并且能够提高超大文件的访问与存储效率。通过采用一次写入多次读取的数据流访问模式，HDFS确保了数据的一致性。作为一个高度容错性的系统，它可以部署在低成本硬件上运行。此外，HDFS专为大规模数据集上的应用提供服务。
     
  • HDFS-Site.xml配置文件解析指南
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    本指南深入剖析HDFS-Site.xml配置文件，详解其关键参数与设置方法，助您优化Hadoop分布式文件系统的性能和稳定性。 HDFS-site.xml配置文件详解，有需要的可以下载哈哈哈哈哈。
     
  • HDFS解析与配置文件指南
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    本指南深入剖析Hadoop分布式文件系统（HDFS），涵盖其核心概念、架构设计及配置优化策略，旨在帮助用户全面掌握HDFS的使用和管理。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop项目的核心组成部分之一，它是一种专门针对大规模数据集的分布式文件系统。设计灵感来源于Google发布的论文《The Google File System》（简称GFS），其主要目的是为了能够存储TB甚至PB级别的单个文件。 **发展历程**： - **起源**：由Doug Cutting基于GFS论文实现。 - **早期特点**：与GFS非常相似，仅在实现语言上有所不同。 #### 二、HDFS的特点 1. **支持超大文件**：可有效存储和管理TB甚至PB级别的单个文件，适合处理大规模数据集。 2. **检测并快速应对硬件故障**：具备自动检测及应对硬件故障的能力，在大型集群中不可或缺。 3. **流式数据访问**：优化了大数据集的读取速度，适用于批量而非交互式的实时查询。 4. **高容错性**：通过复制机制确保数据安全和可用性。 5. **可构建在廉价机器上**：可在低成本硬件运行，并通过增加节点数量实现存储扩容。 6. **不支持低延迟数据访问**：优化大数据集处理速度，牺牲了低延迟的文件访问性能。 7. **不适合大量小文件存储**：大量的小文件会占用名字节点过多内存资源。 8. **简化的一致性模型**：通常只支持一次写入多次读取。自Hadoop2.0开始部分支持追加写入。 9. **不提供超强事务处理能力**：与关系型数据库相比，在事务处理方面较弱。 #### 三、HDFS的技术结构 采用典型的主从架构，主要包括两个核心组件： 1. **NameNode（主进程）**：负责管理和维护整个文件系统的元数据信息，包括目录树和块位置等。 2. **DataNode（从进程）**：存储实际的数据块。 **Block的概念**： - 文件在HDFS中被切分成一系列的Block进行存储，默认情况下每个Block大小为128MB（自Hadoop 2.x版本起）。 - Block大小可以通过配置文件`hdfs-site.xml`中的属性 `dfs.blocksize` 进行调整。 - 如果文件小于一个Block，则按实际文件大小分配。 **Block的存储**： - 每个Block会被复制并分布到不同的DataNode上，默认副本数为3个，这提高了数据的安全性和可用性。 #### 四、HDFS的工作流程 1. **上传文件**：客户端请求NameNode以获取存储空间。 2. **数据分块**：根据文件大小和Block大小将文件划分成多个Block。 3. **分配Block位置**：为每个Block指派一个或多个DataNode作为存储节点。 4. **写入数据**：客户端通过流式接口逐个向DataNode发送Block的数据内容。 5. **确认完成**：完成后，DataNode会通知NameNode该操作已成功执行。 6. **复制过程启动**：根据配置自动进行副本的创建和分布。 #### 五、HDFS配置文件详解 主要涉及两个配置文件： 1. **core-site.xml**：包含基本设置如NameNode地址等信息。 2. **hdfs-site.xml**：详细参数包括Block大小、默认复制因子等。 示例： ```xml fs.defaultFS hdfs://namenode:9000 dfs.blocksize 134217728 dfs.replication 3 ``` 以上配置展示了如何指定默认名称节点地址、Block大小和默认副本数量。 #### 六、总结 作为一种高效的分布式文件系统，HDFS专为处理大规模数据集设计。通过分块存储、自动复制及高容错机制的支持确保了数据安全性和可靠性，并且其灵活性和可扩展性使其成为大数据领域中的关键技术之一。
     
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  • core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml及mapred-site.xml配置文件
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    简介：本文档解析了Hadoop四大核心配置文件（core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml和mapred-site.xml）的作用与配置方法，帮助用户优化集群设置。 自定义配置文件包括 core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml 和 mapred-site.xml 四个文件，它们存放在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 路径下。用户可以根据项目的具体需求对这些配置进行修改和调整。