Hadoop 分布式文件系統 (HDFS) 是一個可擴展、高度可靠的分布式存儲系統，用于處理和存儲海量數據集。為了充分利用 HDFS 的潛力，優化其性能至關重要。本文將探討配置、調優和故障排除技術，以幫助您優化 HDFS 性能。

配置優化

• 優化 NameNode 配置：調整 NameNode 內存（ dfs.namenode.heapsize ）、Java 進程最大堆大?。? dfs.namenode.max.heapsize ）和 RPC 超時（ dfs.namenode.rpc-timeout ），以提高 NameNode 性能。

• 調整塊大?。簤K大小影響數據寫入和讀取的性能。對于較小的文件，使用較小的塊大小可以減少浪費空間；對于較大的文件，使用較大的塊大小可以提高 I/O 效率。
• 使用副本策略：配置副本策略（例如， hdfs.replication ）以確保數據冗余和可用性。選擇適當的副本數量對于平衡存儲成本和可靠性至關重要。
• 優化 DataNode 配置：調整 DataNode 內存（ dfs.datanode.heapsize ）、磁盤緩存大小（ dfs.datanode.data.dir.cache.size ）和數據塊大?。? dfs.datanode.blocksize ），以提高 DataNode 性能。

調優

• 使用 HDFS 指標：Hadoop 提供了廣泛的指標來監控 HDFS 性能。使用這些指標來識別瓶頸并進行相應的調整。
• 進行壓力測試：運行壓力測試以評估 HDFS 在高負載下的性能。這有助于確定系統極限并進行必要的調整。
• 優化文件訪問模式：優化應用程序的文件訪問模式以減少尋道時間和 I/O 爭用。例如，使用順序讀取和寫入而不是隨機操作。
• 啟用數據節點持久性：啟用數據節點持久性（ dfs.datanode.data.dir.persist ）以確保即使系統出現故障，HDFS 數據也不會丟失。

故障排除

• NameNode 日志分析：監視 NameNode 日志以查找錯誤或警告消息。這些消息可能指示配置問題或其他問題。
• 檢查塊復制：使用 hdfs dfsadmin -report 命令檢查塊復制。識別未復制的塊并采取措施解決問題。
• 運行 HDFS fsck：運行 hdfs fsck 命令來檢查 HDFS 文件系統。此命令將標識并修復任何數據損壞。
• 分析 DataNode 日志：監視 DataNode 日志以查找錯誤或警告消息。這些消息可能指示磁盤問題或其他問題。

結論

通過優化配置、進行調優和有效故障排除，您可以顯著提高 HDFS 性能。優化 HDFS 性能可以提高應用程序性能、減少延遲并確保數據可靠性。通過遵循本文中概述的技術，您可以確保您的 HDFS 集群以最佳狀態運行。

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運維工程師崗位職責

運維工程師崗位職責(15篇)

在日新月異的現代社會中，崗位職責使用的頻率越來越高，崗位職責是指一個崗位所需要去完成的工作內容以及應當承擔的責任范圍，職責是職務與責任的統一，由授權范圍和相應的責任兩部分組成。 想學習制定崗位職責卻不知道該請教誰？下面是我為大家收集的運維工程師崗位職責，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

運維工程師崗位職責1

職責:

1、配合對系統進行持續優化，滿足高可用、高性能等特性;

2、負責服務器配置管理、基礎軟件安裝以及性能調優、應用部署等工作;

3、配合解決運維工作中重大故障，性能瓶頸等相關疑難問題;

4、配合優化運維規范、工作流程、應急預案等。

任職要求：

1、兩年以上互聯網運維經驗，了解容量規劃、性能優化;

2、熟悉linux系統，了解tcp/ip以及具有豐富的廣域網、局域網網絡絡知識;

3、有網站運維經驗，熟練使用shell腳本編程語言;

4、熟悉MySql，Redis，ElASTicsearch等;

5、具有故障排查能力，有很好的技術敏感度;

6、有自動化運維經驗，熟悉Puppet、Saltstack、Ansible以及Fabric的優先;

7、熟悉如Nagios、Cacti、zabbix、zenoss等監控監控軟件并能對相關指標進行分析;

8、有DBA經驗的優先。

平臺架構師負責企業服務類Saas產品的架構設計和落地，其中包括但不限于存儲、安全、中間件、網絡、DevOps等各類云產品。 下面我給大家帶來關于平臺架構師崗位職責，希望會對大家的工作與學習有所幫助。

運維工程師崗位職責2

工作職責：

1、負責對公司服務的運維項目提供技術維護服務；

2、負責網絡設備及鏈路的管理、配置、排錯和維護；

3、負責服務器及存儲設備的配置、排錯和維護；

4、負責服務器Linux/windows系統平臺應用服務的部署、配置、優化和監控；

5、配合開發、集成部門，完成技術支持工作；

其他任職要求：

1、工作年限兩年或以上；

2、具有較強的責任心，具備良好的溝通能力和執行力，并且有較強的學習能力；

3、能承受一定的工作壓力，能適應公司安排的節假日值班；

4、具備HCNP、CCNP認證之一或具有網絡方面豐富的實戰經驗的同等實力者；

5、能熟練調試配置主流產商的路由交換及安全產品；

6、能熟練調試安裝主流廠商的塔式及機架服務器、刀片服務器及相關存儲產品；

7、熟悉windows server及RHEL 6等主流服務器操作系統的基本配置，并具備安全方面的相關知識；

8、有過大型信息系統建設或維護經驗者優先。

崗位職責:

-負責數據中心現場外包團隊管理、梯隊建設、問題跟進解決，以及與IDC運營商溝通、協調并能夠推動問題解決

-負責對現場外包的服務質量和效率進行監控，發現問題并及時對現有流程和規范進行優化

-負責現場外包團隊的工單操作的技術指導以及工單分配管理

-SOP、外包管理框架等文檔的編寫和發布

任職資格:

-本科學歷及以上，2年以上相關工作經驗

-能夠主動發現現場存在的問題，并善于總結，將內容提取歸納成知識點和方法

-具備良好的服務器及網絡設備技術指導能力，如運維操作及設備故障排查能力及指導現場運維能力

-較強的邏輯思維能力，良好表達、以及文檔撰寫能力

-對運維工作保持自我驅動的熱情，可以做到7*24響應處理各類應急事件

-適應高節奏的工作，能夠承擔一定壓力，有良好的合作意識和團隊協作精神

運維工程師崗位職責3

Responsibility

1、解決藏寶閣各種緊急事件，日常問題查證和BUG跟進處理，與產品及技術溝通協調問題處理方案;

2、利用腳本完善運維處理工具，提交需求優化操作后臺，提高運維以及一線工作人員工作效率;

3、對運營數據進行分析，根據運營中出現的問題進行分析，及時輸出分析報告及解決方案;

4、對相關運營流程、活動流程進行梳理，并對一線客服人員進行培訓和規范，提高日常問題及活動問題處理效率及用戶滿意度并對相關KPI負責。

Requirements

1、具有高度的保密意識和責任心，能承受較強的工作壓力;

2、積極主動，敢于接受挑戰，性格開朗，有較強的團隊合作精神，樂于分享;

3、精通夢幻系列、大話系列等公司主流端手游游戲設置，對游戲有一定敏感性

4、熟練Python使用，具有一定的數據分析能力;

4、善于人際溝通，熟悉團隊各類業務流程;

5、熟練使用excel、word、PPT，了解internet網絡知識。

運維工程師崗位職責4

1.在阿里云環境部署業務，維護系統運行;

2.開發運維腳本或工具，來提高運維部署的效率;

3.維護集成開發，測試環境;

4.管理內部用戶權限和資源;

5.監控系統運行狀況，在發生問題是能及時報警并跟進處理。

運維工程師崗位職責5

1、參與設計、審核、優化公司IT系統以及各應用系統的體系架構；

2、全面負責公司運維項目的系統升級、擴容需求與資源落實，配合開發需求，測試、調整運維平臺；

3、負責網絡以及服務器的網絡設置、維護和優化、網絡的安全監控、系統性能管理和優化、網絡性能管理和優化；

4、建立面向開發部門，業務部門的服務流程和服務標準；

5、負責IT運維相關流程的規劃、設計、推行、實施和持續改進；

6、負責內部分派下發，對實施結果負責。

7、負責日常網絡及各子系統管理維護。

8、負責設計并部署相關應用平臺，并提出平臺的實施、運行報告。

9、負責配合開發搭建測試平臺，協助開發設計、推行、實施和持續改進。

10、負責相關故障、疑難問題排查處理，編制匯總故障、問題，定期提交匯總報告。

11、負責網絡監控和應急反應，以確保網絡系統有7*24小時的持續運作能力。

12、負責日常系統維護，及監控，提供IT軟硬件方面的服務和支持，保證系統的穩定。

運維工程師崗位職責6

職責：

1、負責集團客戶應用系統底層環境的搭建和運維(包括線下系統及云平臺環境);

2、對操作系統、數據庫以及相關應用系統的維護和優化;

3、參與客戶系統平臺升級，負責相關系統環境的搭建和測試;

4、負責客戶數據庫的備份、管理及監控，跟蹤處理系統異常數據，及時發現潛在問題，保障系統正常運行。

崗位要求：

1、本科及以上學歷(計算機、通信或相關專業)，五年及以上相關工作經驗;

2、精通windows，Linux系統管理和維護;

3、熟悉Vmware vSphere和ESXi host的配置和管理;

4、熟悉Oracle DB，具備OCP認證者優先;

5、能獨立完成oracle/sql server的備份恢復，了解相關的性能調整和故障診斷;

6、能適應江浙滬范圍內的短途出差。

運維工程師崗位職責7

一、系統運維

1、負責系統發布，部署，編寫集成方案和部署方案

2、負責系統故障、疑難問題排查處理，記錄故障詳情、解決過程

3、負責配合開發搭建測試平臺，協助開發設計、推行、實施和持續改進

4、負責日常系統維護及監控，開發搭建系統日常維護、監控、分析、報警平臺系統

5、負責信息系統在客戶現場的安裝、培訓和維護工作

負責收集客戶在使用系統過程中的原始需求，優化需求，傳遞給產品經理

二、網絡運維

1、負責日常服務器、網絡，郵箱，電話系統，視頻會議系統的管理和維護

2、負責日常應用軟件，公司桌面辦公軟件的維護

3、持續改進日常操作以及優化公司網絡，跟蹤網絡互連技術發展，合理運用新技術

4、負責對服務器的健康狀況，業務進行監控，并處理應急情況日常服務器巡檢，備案，安全等

運維工程師崗位職責8

職責：

1、負責虛擬化產品安裝調試及日常維護;

2、負責分布式存儲設備安裝調試及容量管理;

3、負責運維文檔的記錄與管理;

4、負責公司存儲規劃和設計，進行技術解決方案的討論、選型和實施;

5、負責日常的服務器軟硬件、系統與應用平臺管理，包括但不限于狀態監控、升級、故障處理及優化等操作;

6、負責完成上級交辦的其它任務.

崗位要求：

1、大專及以上學歷，計算機相關專業，工作三年以上。

2、熟悉Linux系統使用、維護及基礎服務搭建(例如web/samba/ftp/dns等服務)

3、熟悉虛擬化產品vmwre、openstack、kvm等使用及維護;

4、熟悉服務器運行性能、可用性、日志分析方法;

5、熟悉各類網絡設備的工作原理和相關配置方法;

6、有良好的團隊精神和溝通協調能力，工作認真，有較強責任心。

7、持有相關Redhat認證、Vmware等認證優先.

運維工程師崗位職責9

職責：

1、參與項目需求的調研、討論，提出優化建議;

2、負責對接項目方開展項目的研發、實施，確保項目按時保質完成;

3、負責對內開展系統相關的培訓工作;

4、及時響應并處理系統故障，保障系統的穩定運行;

5、負責公司的桌面運維工作;

6、完成領導交辦的其他工作。

任職要求：

1、計算機或相關專業的全日制本科及以上學歷;

2、1年及以上計算機軟件的工作經驗或優秀的應屆畢業生，有承擔軟件項目經理工作經驗者優先，有融資租賃行業經驗者優先;

3、精通j2ee平臺(webshpere,weblogic等)，了解SSO，精通B/S體系架構下的應用開發技術;熟悉主流網絡設備的安裝和調試，熟悉網絡結構、服務器、Oracel數據庫等技術;熟悉CMM軟件開發管理過程，有良好的編程規范及開發技能;

4、具有良好的職業道德，較強的溝通協調及語言表達能力;

5、工作認真、細致、有責任心，待人熱情有耐心。

運維工程師崗位職責10

職責：

1、負責私有云PaaS平臺平臺整體功能規劃及系統設計;

2、負責私有云PaaS平臺平臺基礎中間件及基礎數據庫服務的規劃及系統設計;

3、負責私有云PaaS平臺平臺微服務應用相關的服務規劃及系統設計;

4、負責公司已有IT系統私有云PaaS平臺平臺部署的架構和遷移方案設計，并對應用遷移到私有云PaaS平臺上提供技術支持;

5、指導并帶領開發工程師進行詳細設計、系統開發等工作，保障設計方案的實施與落地。

職位要求

1、本科及以上學歷，計算機相關專業，5年以上工作經驗，云計算相關工作經驗2年以上。

2、具備較強私有云平臺開發能力，至少精通Java/Shell編程語言，至少擁有阿里云、私有云PaaS平臺的設計開發經驗，有完整私有云平臺(IaaS+PaaS)產品搭建經驗值優先;

3、精通docker/Kubernetes容器技術，了解cgroup/Namespace技術原理;

4、熟練OpenShift、Spring Cloud、Dubbo技術，有完整的微服務設計和相關使用規范;

5、熟悉常用中間件(如Redis、RocketMQ、Kafka、ElasticSearch等)及分布式數據庫的原理及集群構建，有實際項目經驗者優先;

6、熟悉分布式架構基本原理，包括分布式計算、分布式存儲、分布式緩存、分布式數據庫、分布式消息中間件等，在高性能計算、并行處理、Linux環境、虛擬化技術、集群部署、分布式任務調度、分布式資源管理等云計算相關領域有開發經驗者優先;

7、具有物聯網，流媒體等PaaS產品設計開發經驗者優先;

運維工程師崗位職責11

職責：

1、負責業務系統日常運行維護，線上故障緊急處理;

2、配合研發人員，負責大數據平臺系統環境(正式、開發、測試)搭建，日常變更部署上線;

3、根據平時工作能夠進行總結抽象，完成大數據運維相關工具研發。

4、分析系統及應用程序的性能問題，形成可實施優化方案并推動落地;

5、負責公司平臺的安全性，提供安全保障7*24小時運營

任職要求：

1、5年以上工作經驗，本科及以上學歷;

2、熟悉Hadoop大數據生態圈，包括但不限于HDFS、YARN、Hive、HBase、Spark、kafka、kylin、prosto等,至少掌握Java/Python//Shell中的兩種語言。

3、為團隊定位Hadoop群集生態系統故障提供技術支持，負責解決重大技術問題，包括源代碼級的問題定位。

4、理解Linux系統、運維體系結構，精于容量規劃、架構設計、性能優化。

5、有清晰思維善于總結，有良好的問題定位和排錯能力。

運維工程師崗位職責12

職責：

1、負責庫房物資管理，并定期將統計數據發送給負責人審查;

2、負責終端安全管控及PC終端軟硬件的維護;

3、負責網絡維護，解決內網不通或地址沖突等相關問題;

4、負責服務器運維以及各個系統瀏覽器登錄兼容性的調試;

5、負責機房日常巡檢工作;

任職資格：

1、計算機、通信及其相關專業，大專及以上學歷。一年以上相關崗位工作經驗;

2、掌握一定的計算機網絡知識，熟悉windows以及打印機的安裝運維;

3、具有較強的學習能力，并能及時高效地處理各類IT故障;

4、具有主觀能動性，責任心強，善于溝通，并能獨立完成崗位職責中所要求的各項工作;

運維工程師崗位職責13

職責:

1、負責編寫自動化相關項目;

2、負責自動化流程的規劃、設計、推行、實施和持續改進;

3、負責相關故障、疑難問題排查處理，編制匯總故障、問題，定期提交匯總報告;

4、負責服務器配置、維護、監控、以及優化。

任職資格:

1、3年以上的開發經驗,熟悉Python開發，熟悉flask/django/tornado等至少一種框架,擁有自動化開發相關經驗者優先;

2、1年以上運維經驗,具備linux運維能力,具有mysql/redis/mongodb等數據庫運維、開發經驗者優先;

3、具備一定前端開發能力的優先;

4、工作認真負責，學習力強、能夠克服困難、有責任心、有團隊協作意識。

運維工程師崗位職責14

職責：

1、負責產品&系統技術咨詢、故障及投訴的處理;

2、負責產品推廣&系統使用過程中的問題與需求收集;

3、負責系統bug修復，數據處理，問題定位、分析、反饋;

4、負責運維及運營報告的整理與分析;

5、對業務運營或者自動化運維感興趣;

任職要求：

1、國家統招本科及以上學歷，一年以上工作經驗，計算機專業背景優先考慮;

2、一年以上Linux系統維護經驗，能夠熟練編寫Shell腳本優先;

3、熟練使用Oracle或Mysql數據庫，能夠熟練的使用SQL語句進行數據查詢和篩選，擅長SQL調優者優先;

4、熟悉廣電行業業務流程或相關行業業務經驗者優先;

5、具有優秀的客戶的溝通協調能力、自主學習能力及自我管理能力;

6、具有高度責任心，保密意識和好的應急響應能力、處理問題能力;

7、具有積極主動的工作態度，良好的溝通能力及團隊工作能力;

8、具有系統集成或需求調研和需求分析經驗者優先。

運維工程師崗位職責15

職責:

1、負責服務器，存儲，虛擬化，備份等使用案例相關的情境支持，架構建議

2、負責服務器，存儲，虛擬化，備份等相關的資源協調和架構落地實施

3、負責服務器，存儲，虛擬化，備份等相關的配置指導和故障排查

4、能協調溝通相關服務商，有效及時處理疑難問題

任職要求:

1、至少3-5年以上工作經驗

2、熟練或精通以下領域(Windows/Linux Server,Active Directory,Group Policy,Vmware/Hyper-V,Storage,Backup and etc)

3、有技術支持經驗者優先

4、有相關運維經驗者優先(50-100臺server以上)

5、有日志分析能力或腳本編寫能力者優先

6、有1-3年外企或global team工作經驗者優先

7、邏輯思維清晰，能獨立排查解決技術問題

8、有較好的溝通協調能力

9、能接受短期出差(1周以內)

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HDFS 系統架構

HDFS Architecture

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是設計可以運行于普通商業硬件上的分布式文件系統。 它跟現有的分布式文件系統有很多相通的地方，但是區別也是顯著的。 HDFS具有高度容錯性能，被設計運行于低成本硬件上。 HDFS可以向應用提供高吞吐帶寬，適合于大數據應用。 HDFS 放寬了一些 POSIX 的要求，以開啟對文件系統數據的流式訪問。 HDFS 最初是作為Apache Nutch web 搜索引擎項目的基礎設施開發的。 HDFS 現在是 Apache Hadoop 核心項目的一部分。

HDFS是主從架構。 一個HDFS集群包含一個NameNode，一個管理文件系統命名空間和控制客戶端訪問文件的master server。 以及，若干的 DataNodes，通常集群的每個node一個，管理運行DataNode的節點上的存儲。 HDFS 發布一個文件系統命名空間，并允許用戶數據已文件的形式存儲在上面。 內部，一個文件被分成一個或多個塊，存儲在一組DataNodes上。 NameNode 執行文件系統命名空間操作，比如：打開、關閉、重命名文件或目錄。 它還確定塊到DataNodes的映射。 DataNodes 負責向文件系統客戶端提供讀寫服務。 DataNodes 根據 NameNode 的指令執行塊的創建、刪除以及復制。

NameNode 和 DataNode 是設計運行于普通商業機器的軟件。 這些機器通常運行 GNU/Linux 操作系統。 HDFS 是Java 語言編寫的；任何支持Java的機器都可以運行NameNode or DataNode 軟件。 使用高移植性Java語言，意味著HDFS可以部署在很大范圍的機器上。 一個典型的部署就是一臺特定的機器只運行NameNode 軟件，而集群內的其他機器運行DataNode 軟件的一個實例。 這種架構不排除一臺機器上運行多個DataNodes ，但是在實際部署中很少見。

單 NameNode 節點的存在大大簡化了架構。 NameNode 是所有HDFS 元數據的仲裁和倉庫。 系統設計上，用戶數據永遠不經過NameNode。

HDFS 支持傳統的文件分級組織。 用戶或應用可以創建目錄，并在目錄內存儲文件。 文件系統命名空間的層次結構跟其他文件系統類似；可以創建、刪除、移動、重命名文件。 HDFS 支持user quotas和access permissions 。 HDFS 不支持軟、硬鏈接。 但是，HDFS 架構不排除實現這些功能。

雖然HDFS遵守 文件系統命名約定 ，一些路徑和名稱 (比如/ 和 ) 保留了。 比如功能transparent encryption和snapshot就使用的保留路徑。

NameNode 維護文件系統命名空間。 任何文件系統命名空間或屬性的變化，都會被NameNode記錄。 應用可以指定HDFS應維護的文件副本數量。 文件副本的數量被稱為該文件的復制因子replication factor。 該信息存儲于NameNode。

HDFS 被設計用于在一個大規模集群上跨機器可靠地存儲巨大的文件。 它以一序列的塊的方式存儲文件。 每個文件都可以配置塊尺寸和復制因子。

一個文件除了最后一個塊外，其他的塊一樣大。 在 append 和 hsync 添加了可變長度塊的支持后，用戶可以啟動一個新的塊，而不用填充最后一個塊到配置的塊大小。

應用可以指定一個文件的副本數量。 復制因子可以在創建的時候指定，也可以以后更改。 HDFS的文件只寫一次(除了 appends 和 truncates) ，并在任何時候只允許一個 writer 。

NameNode 指定塊復制的所有決策。 它周期性的從集群的每個DataNodes 接受 Heartbeat 和 Blockreport。 Heartbeat 的接受代表 DataNode 工作正常。 Blockreport 包含了DataNode上所有塊的清單。

副本的位置對HDFS的可靠性和性能至關重要。 副本位置的優化是HDFS和其他大多數分布式文件系統的區別。 這是一個需要大量調優和經驗的特性。 Rack-aware 復制策略的目的就是提高數據可靠性，可用性和網絡帶寬利用率。 當前副本位置策略的實現是這個方向的第一步。 實施該策略的短期目標是在生產環境驗證它，了解其更多的行為，為測試和研究更復雜的策略打下基礎。

大型HDFS實例運行在跨多個Rack的集群服務器上。 不同rack的兩個node通信需要通過交換機。 大多數情況下，同一rack內的帶寬大于rack之間的帶寬。

NameNode 通過在Hadoop Rack Awareness內的進程描述 判斷DataNode 屬于哪個rack id。 一個簡單但是并非最佳的策略是將副本分布于不同的racks。 這可以防止整個機架發生故障時丟失數據，并允許在讀取數據時使用多個機架的帶寬。 該策略在群集中均勻地分布副本，使得組件故障時很容易平衡負載。 但是，該策略會增加寫入成本，因為寫入操作需要將塊傳輸到多個機架。

一般，復制因子設置為3， HDFS 的分布策略是：如果writer在datanode上則將一個副本放到本地機器， 如果writer不在datanode上則將一個副本放到writer所在機柜的隨機datanode 上；另一個副本位于不同機架的node上；最后一個副本位于同一遠程機架的不同node上。 該策略減少了機架間的寫流量，提升了寫性能。 機架故障的概率遠小于節點故障的概率；此策略不會影響數據可靠性和可用性承諾。 但是，在讀取數據時，它確實減少了聚合帶寬，因為塊存儲于兩個機柜而不是三個機柜內。 使用此策略，副本不會均勻的分布于機架上。 1/3 副本 位于同一節點， 2/3 副本位于同一機架， 另1/3副本位于其他機架。 該策略提升了寫性能而不影響數據可靠性和讀性能。

如果復制因子大于3，那么第4個及以后的副本則隨機放置，只要滿足每個機架的副本在(replicas - 1) / racks + 2)之下。

因為 NameNode 不允許 DataNodes 擁有同一個塊的多個副本，所以副本的最大數就是DataNodes的數量。

在把對存儲類型和存儲策略的支持添加到 HDFS 后，除了上面介紹的rack awareness外， NameNode 會考慮其他副本排布的策略。 NameNode 先基于rack awareness 選擇節點，然后檢查候選節點有文件關聯的策略需要的存儲空間。 如果候選節點沒有該存儲類型， NameNode 會查找其他節點。 如果在第一條路徑中找不到足夠的節點來放置副本，NameNode會在第二條路徑中查找具有回滾存儲類型的節點。 、

當前，這里描述的默認副本排布策略正在使用中。

為了最小化全局帶寬消耗和讀取延遲， HDFS 會嘗試從最靠近reader的副本響應讀取請求。 如果在reader節點的同一機架上上存在副本，則該副本有限響應讀請求。 如果HDFS集群跨多個數據中心，則本地數據中心優先。

啟動時，NameNode 會進入一個稱為Safemode 的特殊狀態。 當NameNode處于Safemode狀態時，不會復制數據塊。 NameNode從DataNodes接收Heartbeat和Blockreport消息。 Blockreport包含DataNode托管的數據塊列表。 每個塊都指定了最小副本數。 當數據塊的最小副本數已與NameNode簽入時，該塊被認為是安全復制的。 在NameNode簽入安全復制數據塊的已配置百分比（加上額外的30秒）后，NameNode退出Safemode狀態。 然后，它判斷列表內的數據塊清單是否少于副本指定的數量。 NameNode 然后復制這些塊給其他 DataNodes。

HDFS 命名空間由 NameNode 存儲。 NameNode 使用事務日志EditLog來持久化的保存系統元數據的每次變更。 比如，在HDFS創建一個新文件，NameNode會在 EditLog 插入一條記錄來指示該變更。 類似的，變更文件的復制因子也會在 EditLog 插入一條新記錄。 NameNode 以文件的形式，將 EditLog 保存在本地OS文件系統上。 整個文件系統命名空間，包括塊到文件的映射、文件系統屬性，都存儲于名字為 FsImage 的文件內。 FsImage 也以文件的形式，存儲在NameNode的本地文件系統上。

NameNode 將包含整個文件系統和塊映射的image保存在內存中。 當NameNode啟動時，或檢查點被預先定義的閾值觸發時，它會從磁盤讀取 FsImage和EditLog ，把 EditLog 內的事物應用到內存中的FsImage，再將新版本刷新回磁盤的新 FsImage 。 然后會截斷舊的 EditLog ，因為它的事物已經應用到了持久化的 FsImage 上。 這個過程稱為檢查點 checkpoint 。 檢查點的目的是通過對文件系統元數據進行快照并保存到FsImage，來確保HDFS擁有文件系統元數據的一致性視圖。 盡管讀取 FsImage 是高效的，但是對 FsImage 直接增量修改是不高效的。 不是對每次編輯修改 FsImage ，而是將每次編輯保存到 Editlog 。 在檢查點期間，將 Editlog 的變更應用到 FsImage 。 一個檢查點可以在固定周期()(以秒為單位)觸發，也可以文件系統事物數量達到某個值()的時候觸發。

DataNode 在本地文件系統上以文件的形式存儲 HDFS data 。 DataNode 不知道 HDFS 文件。 它將HDFS data 的每個塊以獨立的文件存儲于本地文件系統上。 DataNode 不在同一目錄創建所有的文件。 而是，使用heuristic來確定每個目錄的最佳文件數量，并適當的創建子目錄。 在一個目錄創建所有的本地文件是不好的，因為本地文件系統可能不支持單目錄的海量文件數量。 當DataNode啟動的時候，它掃描本地文件系統，生成與本地文件系統一一對應的HDFS數據塊列表，然后報告給NameNode。 這個報告稱為 Blockreport。

所有的HDFS通信協議都在TCP/IP協議棧上。 客戶端與NameNode指定的端口建立連接。 與NameNode以ClientProtocol 通信。 DataNodes與NameNode以DataNode Protocol進行通信。 遠程過程調用(RPC)封裝了Client Protocol 和 DataNode Protocol。 設計上，NameNode從不啟動任何RPCs。 相反，它只應答DataNodes or clients發出的RPC請求。

HDFS的主要目標是可靠的存儲數據，即使是在故障的情況下。 常見故障類型有三種： NameNode failures , DataNode failures和 network partitions 。

每個DataNode都周期性的向NameNode發送心跳信息。 一個 network partition 可能導致DataNodes子集丟失與NameNode的連接。 NameNode會基于心跳信息的缺失來偵測這種情況。 NameNode將沒有心跳信息的DataNodes標記為 dead ，并不再轉發任何IO請求給它們。 任何注冊到dead DataNode的數據對HDFS將不再可用。 DataNode death會導致某些塊的復制因子低于它們指定的值。 NameNode不斷跟蹤需要復制的塊，并在必要時啟動復制。 很多因素會導致重新復制：DataNode不可用，副本損壞，DataNode上硬盤故障，復制因子增加。

標記 DataNodes dead 的超時時間保守地設置了較長時間 (默認超過10分鐘) 以避免DataNodes狀態抖動引起的復制風暴。 對于性能敏感的應用，用戶可以設置較短的周期來標記DataNodes為過期，讀寫時避免過期節點。

HDFS 架構支持數據再平衡schemes。 如果一個DataNode的空余磁盤空間低于閾值，sheme就會將數據從一個DataNode 移動到另外一個。 在某些文件需求突然增長的情況下，sheme可能會在集群內動態的創建額外的副本，并再平衡其他數據。 這些類型的數據再平衡schemes還沒有實現。

有可能從DataNode獲取的數據塊，到達的時候損壞了。 這種損壞可能是由于存儲設備故障、網絡故障、軟件bug。 HDFS客戶端軟件會HDFS的內容進行校驗。 當客戶端創建HDFS文件的時候，它計算文件每個塊的校驗值，并以獨立的隱藏文件存儲在同一HDFS命名空間內。 當客戶端檢索文件時候，它會校驗從每個DataNode獲取的數據，是否與關聯校驗文件內的校驗值匹配。 如果不匹配，客戶端可以從另外擁有副本塊的DataNode檢索。

FsImage和EditLog是HDFS的核心數據結構。 這些文件的損壞將導致HDFS實例異常。 因此，NameNode可以配置為支持多 FsImage 和 EditLog副本模式。 任何對 FsImageorEditLog 的更新都會導致每個 FsImages和 EditLogs的同步更新。 FsImage 和EditLog 的同步更新會導致降低命名空間每秒的事物效率。 但是，這種降級是可以接受的，因為HDFS應用是數據密集型，而不是元數據密集型。 當NameNode重啟的時候，它會選擇最新的一致的 FsImage和 EditLog。

另外一種提供故障恢復能力的辦法是多NameNodes 開啟HA，以 shared storage on NFSor distributed edit log(called Journal)的方式。 推薦后者。

Snapshots- 快照，支持在特定時刻存儲數據的副本。 快照功能的一個用法，可以回滾一個故障的HDFS實例到已知工作良好的時候。

HDFS被設計與支持超大的文件。 與HDFS適配的軟件都是處理大數據的。 這些應用都只寫一次，但是它們會讀取一或多次，并且需要滿足流式讀速度。 HDFS支持文件的 一次寫入-多次讀取語義。 HDFS典型的塊大小是128 MB.。 因此，HDFS文件被分割為128 MB的塊，可能的話每個塊都位于不同的DataNode上。

當客戶端以復制因子3寫入HDFS文件時，NameNode以 復制目標選擇算法replication target choosing algorithm 檢索DataNodes 列表。 該列表包含了承載該數據塊副本的DataNodes清單。 然后客戶端寫入到第一個DataNode。 第一DataNode逐步接受數據的一部分，將每一部分內容寫入到本地倉庫，并將該部分數據傳輸給清單上的第二DataNode。 第二DataNode，按順序接受數據塊的每個部分，寫入到倉庫，然后將該部分數據刷新到第三DataNode。 最終，第三DataNode將數據寫入到其本地倉庫。 因此，DataNode從管道的前一個DataNode獲取數據，同時轉發到管道的后一個DataNode。 因此，數據是以管道的方式從一個DataNode傳輸到下一個的。

應用訪問HDFS有很多方式。 原生的，HDFS 提供了 FileSystem Java API來給應用調用。 還提供了 C language wrapper for this Java API和REST API。 另外，還支持HTTP瀏覽器查看HDFS實例的文件。 通過使用 NFS gateway ，HDFS還可以掛載到客戶端作為本地文件系統的一部分。

HDFS的用戶數據是以文件和目錄的形式組織的。 它提供了一個命令行接口 FS shell 來提供用戶交互。 命令的語法類似于其他shell (比如：bash, csh)。 如下是一些范例：

FS shell 的目標是向依賴于腳本語言的應用提供與存儲數據的交互。

DFSAdmin 命令用于管理HDFS集群。 這些命令僅給HDFS管理員使用。 如下范例：

如果啟用了回收站配置，那么文件被 FS Shell 移除時并不會立即從HDFS刪除。 HDFS會將其移動到回收站目錄(每個用戶都有回收站，位于/user// )。 只要文件還在回收站內，就可以快速恢復。

最近刪除的文件大多數被移動到 current 回收站目錄 ( /user///Current )，在配置周期內，HDFS給 current目錄內的文件創建檢查點 checkpoints(位于/user/// ) ，并刪除舊的檢查點。 參考 expunge command of FS shell獲取更多關于回收站檢查點的信息。

在回收站過期后，NameNode從HDFS命名空間刪除文件。 刪除文件會將文件關聯的塊釋放。 注意，在用戶刪除文件和HDFS增加free空間之間，會有一個明顯的延遲。

如下范例展示了FS Shell如何刪除文件。我們在delete目錄下創建兩個文件(test1 & test2)

我們刪除文件 test1。 如下命令顯示文件被移動到回收站。

現在我們嘗試以skipTrash參數刪除文件，該參數將不將文件發送到回收站。 文件將會從HDFS完全刪除。

我們檢查回收站，只有文件test1。

如上，文件test1進了回收站，文件test2被永久刪除了。

當縮減文件的復制因子時，NameNode選擇可以被刪除的多余副本。 下一個Heartbeat會通報此信息給DataNode。 DataNode然后會刪除響應的塊，相應的剩余空間會顯示在集群內。 同樣，在setReplication API調用完成和剩余空間在集群顯示之間會有一個時間延遲。

HadoopJavaDoc API .

HDFS source Code:

大數據應用開發考什么？

HBase在Linux上的應用及調優hbaselinux

HBase是Apache基金會的高性能、可伸縮的分布式存儲系統，使用Hadoop文件系統作為數據存儲介質，以及支持MapReduce查詢語句，基于Hadoop分布式計算框架而設計，是一種NoSQL數據庫類型，性能和可靠性要好于傳統的MySQL數據庫。 Linux是一種基于UNIX的操作系統，是一種小型多用戶操作系統，支持大量的軟件和硬件設備，擁有強大的性能和靈活的特點。 就 HBase 在 Linux 上的應用而言，Linux 目前已成為 HBase 的最佳運行環境，基于它運行 HBase 可以提高性能，提高安全性，簡化操作等；并且在 Linux 上運行，能夠針對 HBase 體系結構有效的調優，以達到更好的性能和更高的可用性。 具體說來，我們針對 HBase 集群在 Linux 的調優可以按照六大步驟進行：1、調整HBase有關的服務管理規則:通過調整文件分布策略，設定RegionServer服務個數，以及設置監控對HBase有關的服務及時啟動和重啟。 2、調整Hadoop技術參數:Hadoop是HBase的基礎，所以要調優HBase前也需要先調整Hadoop的Netty框架協議，優化MapReduce的輸入輸出路徑，并調整HDFS的配置，讓其有效利用集群的計算資源。 3、調整硬件環境參數:優化硬件效能，如降低服務器之間的內存和網絡帶寬，調整硬盤性能及網絡設備等；4、調整HBase數據庫配置:修改HBase分析表、增加多個地區服務器、調整WAL日志大小等 /5、調整內存配置:調整服務器內存，盡量保證其有足夠的內存用于 HBase 的數據緩存，提高數據查詢、落地和存取的性能；6、調整HBase的Java虛擬機參數:調整變量性能、調優GC收集策略、調節線程池、調節堆大小等，讓其能有效降低內存使用量和程序運行瓶頸。 由于HBase應用在Linux上可以得到很好的運行，所以采用 Linux 的 HBase 應用實際上也應該適當調整來提升 HBase 的運行性能，以及降低部署的復雜度和問題的復雜度。

hive vs spark

Hive、Hive On Spark與Spark的對比分析

1. 框架對比

2. 讀寫流程

3. 性能與調優

4. 數據處理

5. 文件切片與支持文件格式

6. 使用場景

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相關標簽： 調優和故障排除、 HDFS、 配置、 優化、 優化HDR場景下部分顯示問題、 性能、

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