Hadoop节点数据节点(DataNode)

简介: 【5月更文挑战第17天】

image.png
Hadoop的数据节点(DataNode)是Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的核心组件之一,主要负责存储和管理实际的数据块。以下是关于Hadoop数据节点的详细说明:

  1. 数据存储

    • DataNode负责存储数据块,这些数据块通常是HDFS中文件的一部分。
    • 每个DataNode都有一个或多个本地磁盘用于存储数据块。
    • Hadoop默认将数据块复制到多个DataNode上,以实现数据的冗余和容错。
  2. 块报告

    • DataNode定期向Hadoop集群的名称节点(NameNode)发送块报告。
    • 块报告包含DataNode上存储的数据块列表,这允许NameNode了解每个数据块的位置和复制因子。
  3. 块复制

    • 当一个DataNode失败或数据块的复制因子不满足要求时,Hadoop会自动执行数据块的复制。
    • Datanode之间通过复制流的方式进行数据传输,源DataNode将数据块拆分为数据流并发送到目标DataNode。
  4. 块删除

    • 当一个文件被删除或数据块的复制因子发生变化时,Hadoop会删除无效的数据块。
    • DataNode会定期向NameNode发送块报告,如果发现某个数据块已经失效,会将其删除。
  5. 心跳机制

    • DataNode定期向NameNode发送心跳信号,以通知其自己的存活状态。
    • 如果NameNode在一定时间内没有收到来自DataNode的心跳信号,则认为该DataNode已失效,并将其标记为故障节点。
  6. 配置

    • hdfs-site.xml文件中的相关配置包括:
      • dfs.datanode.data.dir:指定DataNode数据目录的位置,可以配置多个目录,以逗号分隔。
      • dfs.datanode.du.reserved:指定DataNode保留的存储空间大小。
  7. 角色与功能

    • 在HDFS的主/从(Master/Slave)体系架构中,DataNode是文件系统中真正存储数据的地方,在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
  8. 与其他组件的交互

    • 与NameNode进行交互以报告数据块的位置和状态,并接收来自NameNode的指令。
    • 响应客户端或其他节点的读写请求。

Hadoop的数据节点(DataNode)是HDFS中用于存储实际数据的关键组件,它与NameNode协同工作,确保数据在集群中的可靠存储和高效访问。

目录
相关文章
|
14小时前
|
分布式计算 监控 Hadoop
Hadoop数据重分布执行
【6月更文挑战第15天】
10 3
|
15小时前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop数据重分布决策
【6月更文挑战第15天】
12 6
|
1天前
|
分布式计算 并行计算 Hadoop
Hadoop数据重分布的流程
【6月更文挑战第14天】
12 5
|
1天前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop 数据重分布的原则
【6月更文挑战第14天】
11 5
|
1天前
|
存储 分布式计算 负载均衡
Hadoop.数据重分布的原因
【6月更文挑战第14天】
9 3
|
2天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop的HDFS数据均衡
【6月更文挑战第13天】
14 3
|
2天前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop数据重分布
【6月更文挑战第13天】
16 3
|
4天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据Hadoop集群部署与调优讨论
大数据Hadoop集群部署与调优讨论
|
4天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop是如何支持大数据处理的?
【6月更文挑战第17天】Hadoop是如何支持大数据处理的?
20 1
|
4天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
【6月更文挑战第17天】Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
33 7

相关实验场景

更多