hadoop数据一致性,Hadoop大数据技术与应用电子版

客户端通过调用对象的open()方法打开文件(对应HDFS文件系统，调用分布式对象)(也就是图中的第一步)，分布式通过RPC(remoteprocurecall Recall)查询NameNode得到文件前几个块的文件位置(第二步)。对于每个块，namenode返回拥有该块备份的所有NameNode的地址信息(在集群的拓扑网络中按离客户端的距离排序，关于如何在Hadoop集群中进行网络拓扑，请参见下面的介绍)。

本文翻译了Hadoop系列下的This架构。原文经作者翻译后，约6000字。之后，作者对内容进行了简化和压缩，以便作者和其他读者在阅读本文时能够更高效、更快速地学习或复习Hadoop。本文主要介绍Hadoop的整体架构，包括但不限于节点的概念、命名空间、数据容错机制、数据管理模式、简单的脚本命令和垃圾收集概念。

HadoopDistributed(HDFS)是一个高容错、高吞吐量的分布式文件系统，用于处理海量数据。HDFS一般由数百台机器组成，每台机器存储整体的一部分数据 set 数据。快速发现和恢复机器故障是HDFS的核心目标。HDFS接口的核心目标是高吞吐量而不是低延迟。HDFS支持海量数据集合，一个集群一般可以支持1000多万个文件。

云计算的发展需要多种语言的共同参与。HADOOP只是云计算产品中的一个底层框架，适用于云盘、分布式计算等底层业务。很少有云产品只用一种开发语言解决所有问题。语言只是一种工具。关键是要学会在不同的应用场景下如何选择合适的工具。云产品有很多框架，比如用Python写的OpenStack，用Java写的Hadoop。

Ceph项目源于Sage的博士工作(最早的成果发表于2004年)，之后贡献给开源社区。经过几年的发展，已经得到了众多云计算厂商的支持和广泛应用。RedHat和OpenStack都可以与Ceph集成，以支持虚拟机映像的后端存储。Ceph的特点是高性能。a .摒弃传统的集中式存储单元数据寻址方案，采用CRUSH算法。数据分布均衡，并行度高。

Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。它可靠、高效且可扩展。Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。在teid的一些文章和例子中，会有通过Hive使用Hadoop作为数据来源的JBoss data virtual ization(teid)的信息。

ClouderaQuickstart等等，其中会包含大量的开源项目。本文主要是对Hadoop生态系统有一个初步的了解，以下一些开源项目的细节可以在hadoopecosystemtable中找到。MapReduceMapReduce是一个可编程模型，使用集群并行和分布式算法处理大型数据集。ApacheMapReduce源自GoogleMapReduce，简化了大型集群中的数据处理。

硬件错误硬件错误是正常的而不是不正常的。HDFS可能由数百个服务器组成，每个服务器存储文件系统数据的一部分。我们面临的现实是，组成系统的组件数量巨大，任何组件都可能出现故障，这意味着HDFS总有一些组件不工作。因此，错误检测和快速自动恢复是HDFS的核心架构目标。Streaming 数据对运行在HDFS上的应用程序的访问不同于普通的应用程序，因此需要对其进行streaming数据sets。

与数据 access的低延迟相比，关键是数据 access的高吞吐量。POSIX标准设置的许多硬约束对于HDFS应用系统来说是不必要的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面修改了POSIX的语义。大规模数据HDFS上运行的应用程序有一个大的数据集。HDFS上一个典型的文件大小通常是从G字节到T字节。因此，HDFS被调整为支持大文件存储。

Hadoop的优缺点:(1)优点:(1)可靠性高。Hadoop对数据的逐位存储和处理能力是值得信赖的。(2)高可扩展性。Hadoop将数据分布在可用的计算机集群中，可以轻松扩展到数千个节点。(3)效率高。Hadoop可以在节点之间动态移动数据并保证每个节点的动态平衡，所以处理速度非常快。

Da 数据数量庞大，格式多样。大量数据由家庭、制造工厂和办公室、互联网交易、社交网络活动、自动化传感器、移动设备和科研仪器中的各种设备产生。其爆炸式的增长已经超过了传统IT基础设施的处理能力，给企业和社会带来了严峻的数据管理问题。因此，需要开发新的数据架构，开发和使用这些数据集合、数据管理、数据分析、知识形成和智能行动。

随着科技的发展，人们已经能够制造出具有处理功能的极其微小的传感器，并开始将这些设备广泛地布置在社会的各个角落，通过这些设备来监控整个社会的运行。这些设备会不断生成新的数据，这个数据生成方法是自动的，所以在数据收集方面，要从网络上，包括物联网、社交网络、机构信息系统等，给数据附上时间和空间的标记，去伪存真，尽可能多的收集不同的来源，甚至是异构的数据，必要时还可以和历史。