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HDFS所提供的节点间数据复制技术已可满足数据备份需求,无需使用RAID冗余机制。
显卡云服务器,JBOD在所有磁盘之间循环调度HDFS块。RAID 0的读写操作受限于磁盘阵列中最慢盘片的速度,而JBOD的磁盘操作均独立,因而篇平均读写速度高于最慢盘片的读写速度。
显卡云服务器对于一个小集群(几十个节点)而言,在一台master机器上同时运行namenode和jobtracker通常没有问题(需确保至少一份namenode的元数据被另存在远程文件系统中)。但是随着HDFS中的集群和文件数不断增长,namenode需要使用更多的内存,那么namenode和jobtracker最好分别放到不同的机器中。
辅助namenode可以和namenode一起运行在同一台机器之中,但是同样由于内存使用的原因(辅助namenode和主namenode的内存需求相同),二者最好运行在独立的服务器上;对于大规模集群来说更是如此。
显卡云服务器的每个节点各自保存自己的配置文件,并没有放在一个单独的全局位置,由管理员去完成配置文件的同步。hadoop提供一个基本工具来进行同步,即rsync。此外,dsh或pdsh等并行shell工具也可完成该任务。
显卡云服务器为所有的master机器和worker机器采用同一套配置文件。这个做法的最大优势就是简单。但是,这种一体适用的配置模型并不适合某些集群。以扩展集群为例,当试图为集群添加新机器,且新机器的硬件规格与现有机器不同时,则需要新建一套配置文件,以充分利用新硬件的额外资源。
显卡云服务器需要引入“机器类”的概念,为每一个机器类维护单独的配置文件。hadoop没有提供这个操作的工具,需要借助外部工具来执行该配置操作。
显卡云服务器前提条件是兼容性限制放宽,这样有利于升级,例如,可以一边便捷的升级MapReduce(可能打一个补丁),一边仍然运行HDFS。
需要注意的是即使独立安装了HDFS和MapReduce,它们任然可以共享配置信息,其方法是使用--config选项(启动守护进程时),指向同一个配置目录。鉴于它们所产生的日志文件的名称不同,不会导致冲突,因此任然可以将日志输出到同一个目录中。
显卡云服务器脚本来操作集群服务和守护进程的启停,需要预先知道集群内的所有机器。两个文件可以达成这个目标,即masers和slaves。各文件逐行记录一些机器的名称或IP地址。masters文件的名称有点误导人,它主要记录的是拟运行辅助namenode的所有机器。
显卡云服务器保存整个命名空间中的所有元数据和块元数据,其内存需求很大。辅助namenode在大部分时间里是空闲的,但是它在创建检查点时的内存需求与namenode是差不多的。一旦文件系统包含大量文件,单台机器的物理内存便无法同时运显卡云服务器
显卡云服务器存一份最新的检查点,记录它创建的文件系统的元数据。将这些历史信息备份到其他节点上,有助于数据丢失(或系统崩溃)的情况下恢复namenode的元数据文件。
在一个运行大量MapReduce作业的高负载集群上显卡云服务器