不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架、甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机 ...
背景 分布式的集群通常包含非常多的机器,由于受到机架槽位和交换机网口的限制,通常大型的分布式集群都会跨好几个机架,由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群。机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度,并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制。 具体到Hadoop集群,由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储,每个block会有 ...
2013-01-03 15:26 2 19656 推荐指数:
不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架、甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件写必须在多个机 ...
client 向 Active NN 发送写请求时,NN为这些数据分配DN地址,HDFS文件块副本的放置对于系统整体的可靠性和性能有关键性影响。一个简单但非优化的副本放置策略是,把副本分别放在不同机架,甚至不同IDC,这样可以防止整个机架、甚至整个IDC崩溃带来的错误,但是这样文件 ...
接着上一篇来说。上篇说了hadoop网络拓扑的构成及其相应的网络位置转换方式,本篇主要讲通过两种方式来配置机架感知。一种是通过配置一个脚本来进行映射;另一种是通过实现DNSToSwitchMapping接口的resolve()方法来完成网络位置的映射。 hadoop自身是没有机架感知 ...
Hadoop机架感知 1.背景 Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效,数据文件默认在HDFS上存放三份,存储策略为本地一份, 同机架内其它某一节点上一份,不同机架的某一节点上一份。 这样如果本地数据损坏,节点可以从同一机架内的相邻节点拿到数据,速度肯定比从跨机架节点上拿数据要快 ...
深入理解hadoop之机架感知 机架感知 hadoop的replication为3,机架感知的策略为: 第一个block副本放在和client所在的datanode里(如果client不在集群范围内,则这第一个node是随机选取的)。第二个副本放置在与第一个节点不同的机架 ...
Hadoop作为大数据处理的典型平台,在海量数据处理过程中,其主要限制因素是节点之间的数据传输速率。因为集群的带宽有限,而有限的带宽资源却承担着大量的刚性带宽需求,例如Shuffle阶段的数据传输不可避免,所以如何优化带宽资源的占用是一个值得思考的问题。仔细思考下,Hadoop数据传输的需求 ...
一、背景 Hadoop 的设计目的:解决海量大文件的处理问题,主要指大数据的存储和计算问题,其中, HDFS 解决数据的存储问题;MapReduce 解决数据的计算问题 Hadoop 的设计考虑:设计分布式的存储和计算解决方案架构在廉价的集群之上,所以,服 务器节点出现宕机的情况是常态 ...
Hadoop基础-网络拓扑机架感知及其实现 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。 一.网络拓扑结构 ...