硬件之上。它提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合于面向大 型数据集的应用程序。 在任何环境中，硬件故障都是不可避免的。有了 HDFS，你的 数据可以跨越数千台服务器，而每台服务器上均包含一部分基础数 据。这就是容错功能发挥作用的地方。现实情况是，这么多服务器 总会遇到一台或者多台无法正常工作的风险。HDFS 具备检测故障 和快速执行自动恢复的功能。 HDFS 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 如果有节点出现问题导致宕机，ZooKeeper 会采用一种通过选 举 leader 来完成自动故障切换的策略，这是它自身已经支持的解决 方案(见图 1-2)。选举 leader 是一项服务，可安装在多台机器上作为 冗余备用，但在任何时刻只有一台处于活跃状态。如果这个活跃的 第 1 章 Hadoop 概述 7 服务因为某些原因发生了故障，另一个服务则会起来继续它的工作。 LEADER 服务 服务器

HDFS—故障排除 注意：采用三台服务器即可，恢复到 Yarn 开始的服务器快照。 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 6.1 NameNode 故障处理 1）需求： NameNode 进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复 NameNode 2）故障模拟 （1）kill -9 NameNode 进程 [atguigu@hadoop102 current]$ kill -9 19886 （2）删除 NameNode 存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name） [atguigu@hadoop102

阿里云大数据组件架构 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 基于借助该大数据架构，对 Hadoop 及开源生态组件与阿里云大数据生态产品进行了对比 映射（仅作为对功能定位的映射，不代表对应组件可无缝迁移），以便读者对相关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 业服务 不需要多组件集成、调优、定制，开箱即用。 3 MaxCompute 迁移场景分析 3.1 迁移基于 Hadoop 的数据湖/数据仓库业务负载 根据 MaxCompute 产品的定位和特性，您可以将基于 Hadoop 为核心的数据湖、数据仓库及 周边配套工具（数据集成、数据开发、作业调度、数据治理等）业务负载迁移至 MaxCompute 及 Dataworks 的云原生大数据平台解决方案。

需要额外的2位 XOR编码: 1,0 需要额外的1位 HDFS纠错码(Erasure Coding) • Reed-Solomon (RS) 编码 数据可靠性和存储效率 • 数据可靠性：可以最多几个节点故障 • 存储效率：k/(k+m) 可靠性 存储效率 单副本 0 100% 3副本 2 33% XOR(6个数据单元) 1 86% RS(6,3) 3 67% RS(10,4) 4 71%

件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销性，戒丌侵犯仸何与利、版权戒其它知识产权的担保。 “关键业务应用”是挃当英特尔® 产品发生故障时，可能会直接戒间接地造成人员伤害戒死亡的应用。如果您针对此类关键业务应用购买戒使用英特尔产品，您应当对英特尔迚行赔偿，保 证因使用此类关键业务应用而造成的产品责仸、人员伤害戒死亡索赔中直接戒间接发

人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 1.4 Hadoop 优势（4 高） Hadoop优势（4高） 1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元 素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 Hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 Hadoop105 Hadoop106 双11、618可以动