大数据技术之_07_Hadoop学习_HDFS_HA（高可用） 第8章 HDFS HA 高可用8.1 HA概述8.2 HDFS-HA工作机制8.2.1 HDFS-HA工作要点8.2.2 HDFS-HA手动故障转移工作机制8.2.3 HDFS-HA自动故障转移工作机制 8.3 HDFS-HA集群配置8.3.1 环境准备8.3.2 规划集群8.3.3 配置Zookeeper集群8.3.4 配置H

文章目录 Shovel和Federation的主要区别（重点）一、启用Shovel插件二、配置Shovel三、测试1、测试计划2、测试效果发布消息源节点目标节点 Shovel和Federation的主要区别（重点） • Shovel更简洁一些 • Federation更倾向于跨集群使用，而Shovel是否跨集群都可以 • Shovel源队列中的消息经过数据转移后相当于被消费了

http://dongxicheng.org/hadoop-hdfs/hdfs-federation-viewfs/ 主要讲解的就是当使用HDFS的Federation的时候，有多个NameNode，我们想访问DataNode的时候，需要具体指定具体在哪一个节点上的NameNode。所以，下面主要讲解使用viewfs文件系统通过表的查找，具体定位到哪一个具体的NameNode。 1. H

HDFS Federation 为 HDFS 系统提供了 NameNode 横向扩容能力。然而作为一个已实现多年的解决方案，真正应用到已运行多年的大规模集群时依然存在不少的限制和问题。本文以实际应用场景出发，介绍了 HDFS Federation 在美团点评的实际应用经验。 一 背景 2015 年 10 月，经过一段时间的优化与改进，美团点评 HDFS 集群稳定性和性能有显著提升，保证了业务数

一，安装环境与配置前准备工作 硬件：4个虚拟机分别为master1:192.168.1.220,master2:192.168.1.221,slave1:192.168.1.222,slave2:192.168.1.223 系统：红帽 LINUX 5 HADOOP版本：最新版本hadoop-2.0.0-alpha  安装包为hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz

背景 熟悉大数据的人应该都知道，HDFS 是一个分布式文件系统，它是基于谷歌的 GFS 思路实现的开源系统，它的设计目的就是提供一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。在经典的 HDFS 架构中有2个 NameNode 和多个 DataNode 的，如下： 如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop 从上面可以看出