「深圳CDA数据分析师」-深耕数据人才教育15年，致力于打造数据人才全方位学习平台，汇聚优质学习资源，助力数据人才找到好工作。开设的课程有：大数据分析培训，业务数据赋能，商业策略分析，精益数据挖掘，python机器学习等。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。
Hadoop的NN所使用的资源受所在服务的物理限制，不能满足实际生产需求。本文来谈谈大数据学习之Hadoop的联邦机制，主要内容包括：Hadoop的主要优点、配置。
主要优点：
命名空间可伸缩性——联合添加命名空间水平扩展。DN 也随着 NN 的加入而得到拓展。
性能——文件系统吞吐量不是受单个Namenode 限制。添加更多的Namenode集群扩展文件系统读/写吞吐量。
隔离——隔离不同类型的程序，一定程度上控制资源的分配
配置：
联邦的配置是向后兼容的，允许在不改变任何配置的情况下让当前运行的单节点环境转换成联邦环境。新的配置方案确保了在集群环境中的所有节点的配置文件都是相同的。这里引入了 NameServiceID 概念，作为 namenodes 们的后缀。步：配置属性 dfs.nameservices，用于 datanodes 们识别 namenodes。第二步：为每个 namenode 加入这个后缀。
温馨提示：
