OP_HOME export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH ## 让环境生效 source /etc/profile 或者 source ~/.bashrc ### 2. HDFS HDFS是一个高度容错性和高吞吐量的分布式文件系统。它被设计的易于扩展也易于使用，适合海量文件的存储。 ### 2.1 HDFS基础操作 ## 查询文件 Usage: hadoop fs [generic options] -ls [-d] [-h] [-R] [-ignoreCrc] [-crc] ... 更多请参考: hadoop fs -help ### 2.2 WebHDFS WebHDFS提供HDFS的RESTful接口，可通过此接口进行HDFS文件操作。使用WebHDFS时，客户端是先通过Namenode节点获取文件所在的Datanode地址，再通过与Datanode节点进行数据交互。 #### 2.2.1 上传文件

# Hadoop 概述 ## 本章内容提要 • Hadoop 的组件 • HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的需求。当涉及数据时，企业中最大的需求 中所包含的基础组件。Hadoop 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 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop 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

b/9/8/5/b9850874ac9a0437b1b050eae497a4e6/p3_1.jpg) ## 概要 • Hadoop的历史 • Hadoop 3介绍 ■ Common ■ HDFS ■ YARN ■ MapReduce • Hadoop的未来发展方向 ## Hadoop的历史 ，版本冲突 Shell脚本现在更易于调试: --debug ## Hadoop 3介绍 • Common • HDFS ■ 纠错码(Erasure Coding) ■ 多个Standby Namenode Datanode内部balance工具 云计算平台的支持 • YARN • MapReduce ## HDFS纠错码(Erasure Coding) ## • 一个简单的例子 |X|Y|X ⊕ Y|

sorted map. ## 回顾: 稀疏的, 行和列比较随意, 不需要固定的schema, 没有值的位置不占空间 分布式的, 本身hdfs的是分布式的容错的, 在借助region和cf的水平垂直分表, 整个数据可以很好地分散 持久化的, 大部分数据都是基于hdfs的持久化,(btw顺序写磁盘, 速度不慢) Sorted map. 整个数据模型就是一个按key排序的大Map, ## Agenda [Image](/uploads/documents/d/5/b/d/d5bd0ffef9d365d55e843eecf08c580b/p16_2.jpg) Slave servers 然后HBase的数据都要存放在hdfs上, 就要有node. 如图可以看出RegionServer和Datanode尽量在同一台机器上. zookeeper作为协调信息存储的地方，比如节点健康状态 如图有这么几个组成部分, 前两个是HBase的 写操作日志: WAL WAL HFile HFile HFile HFile • 数据文件: HFile Write ahead log on disk- Used for recovery HDFS Data Node Hfile=sorted KeyValues on disk 深入RegionServer内部. 有两个Cache和两种文件 ## 系统组成 RegionServer

c79c1139/p7_1.jpg) ## Does background scale up and scale out? • Datanode count can scale beyond HDFS - No memory pressure on OM due to block reports/object counts/heap limitations - Container abstraction allows scaling of Datanodes and any background processing. • Much higher density per Datanode than HDFS ## Datanode scales out and scale up ## • Testbed used: • ~400 TB/Datanode • Tested with 200k containers datanode ## • Cisco UCS S3260 • Extreme Capacity: 384 TB per datanode ### Ozone vs. HDFS |Capability|Ozone|HDFS| |---|---|---| |Storage Density|1000's of nodes at 600TB per node|1000's of nodes

/7/5/9/0/759078bd290f777e99dbd1d0aa13eb56/p10_1.jpg) ### Hadoop 1.x 架構與限制 ## 比較基本的模組： • Hadoop HDFS (Storage) • Hadoop MapReduce (Computing Engine + Resource Management + Job Scheduling / Monitoring 比較明顯的限制： • 每個 Cluster 大概就是 4,000 - 4,500 個 Node • JobTracker 是架構瓶頸，Concurrent Task 大概是 40,000 上下 • HDFS 只能有一個 Namespace，沒辦法分開管控 /sales\ /accounting\ ... • 只能執行 MapReduce Job · ... 弱弱的問一下：台灣有多少企業 Cluster Job，一個接著一個 • 每個 Batch Job 做的事就是讀入所有資料、處理、寫出結果 • Job 與 Job 之間的 I/O Overhead 太高，但是彼此之間又沒有交集 Hadoop 掌握所有資料 (HDFS)，但是只有一種玩法 (MapReduce)? ## 我們對 Hadoop 的期許： • Batch Job • Interactive Query • Real-Time Processing

索海量速度慢。 4）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。 5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文） GFS --->HDFS Map-Reduce --->MR BigTable --->HBase 让天下没有难学的技术 更多 Java - 大数据 - 前端 - python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 f1145f7159/p5_2.jpg) Hadoop1.x、2.x、3.x区别 MapReduce （计算+资源调度） MapReduce（计算） Yarn（资源调度） HDFS（数据存储） HDFS（数据存储） Common（辅助工具） Common（辅助工具） Hadoop1\.x组成 Hadoop2.x组成 在 Hadoop1.x 时代，Hadoop 中的 MapReduce 让天下没有难学的技术 #### 1.5.1 HDFS 架构概述 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。  ## HDFS架构概述 ![Image](/uploads/d

# 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手 # 册） (作者：尚硅谷大数据研发部) 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 Memory | DataNode | | Set this value using the Java Heap Size of NameNode in Bytes | DataNode | | HDFS configuration property. | DataNode | | DataNode | DataNode | | Minimum: 1 GB (for proof-of-concept Memory | DataNode | | Set this value using the Java Heap Size of NameNode in Bytes | DataNode | | HDFS configuration property. | DataNode | | Snapshots and encryption can increase the required heap memory

目录 目录 ..... I 1 概述 ..... 2 1.1 系统概述 ..... 2 1.2 环境概述 ..... 2 1.3 HADOOP 软件简介 ..... 2 1.4 HDFS 架构原理 ..... 2 1.5 MAPREDUCE 介绍 ..... 3 1.6 YARN 介绍 ..... 4 2 HADOOP 软件适配 ..... 4 2.1 解压 HADOOP 配置 HADOOP-ENV.SH ..... 4 2.2.2 配置 YARN-ENV.SH ..... 5 2.2.3 配置 CORE-SITE.XML ..... 5 2.2.4 配置 HDFS-SIZE.XML ..... 5 2.2.5 配置 MAPRED-SITE.XML ..... 6 2.2.6 配置 YARN-SITE.XML ..... 6 2.2.7 配置 SLAVES 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 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，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

## APACHECON ASIA 2022 ## Apache Ozone 的最近进展和实践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ## 目录 • Apache Hadoop HDFS面临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适用场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ## 大数据存储的需求 [Image](/uploads/documents/5/a/c/d/5acd8580f9ef16e1ab6780e04b6d6cb9/p3_3.jpg) API 兼容性 是否兼容主流API，如HDFS/S3  安全 ![Image] [Image](/uploads/documents/5/a/c/d/5acd8580f9ef16e1ab6780e04b6d6cb9/p3_6.jpg) 应用对接 是否支持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合架构 ## HDFS现有的一些解决方案  Namenode