HDFS基本介绍HDFS的Master-Slave结构HDFS角色作用简介HDFS 分块存储抽象成数据块的好处HDFS 副本机制名字空间（NameSpace）NameNode 功能DataNode 功能机架感知原理 HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在
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2023-09-20 12:05:19
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1背景hdfs(hadoop distributed file system，简称hdfs)是高度容错的（有错误可恢复）分布式文件系统，其本身基于流数据模式访问和处理超大文件的需要开发的。具备高容错、高可靠、高可扩展、高获得性、高吞吐率；HDFS的架构hdfs是hadoop集群最重要的成员之一，采用Master-Slave（主从）架构；NameNode（主）-DateNode(从)；NameNod
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2023-08-18 19:26:03
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Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（
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2023-07-12 13:20:23
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Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上，该服务器集群在提供大规模分布式数据存储资源的同时，也提供大规模的并行化计算资源。在大数据处理软件系统上，随着Apache Hadoop系统开源化的发展，在最初包含HDFS、MapReduce、HBase等基本子系统的基础上，至今Hadoop平台已经演进为一个包含很多相关子系统的完整的大数据处理生态系统。(下图展示了Hadoop平台的基本组
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2023-07-31 17:39:20
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hadoop2.x 与hadoop1.x 相比，在结构上多出了yarn资源调度。现在由四部分组成：MapReduce、YARN、HDFS、Common。1 HDFS1.1块HDFS中包含NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。其中，NN存储的是资源的元数据；DN存储的是各种资源，以数据块的方式存储。hadoop2.x中的数据块为128M，hadoop1.x中为64M
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2023-07-12 13:14:46
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HDFS组成架构
原创
2023-01-19 10:03:30
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Hadoop 2.0的核心架构，HDFS2、YARN、MapReduce和其他。HDFS系统架构分布式文件系统（1）HDFS的三个组件（三个进程）NameNode：管理文件系统命名空间（Namespace）： 维护者文件系统树及树中的所有文件和目录存储元数据（Metadata） fsimage文件存放元信息 文件名、目录名和它们之间的层级关系文件目录的所有者及其权限每个文件块的名和每
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2023-09-26 20:04:26
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Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，分布式计算框架则构建在分布式文件系统之上，对存储的分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS是一个具有高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用HDFS总体采用了master/slave架构,主要有Client、
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2023-07-10 15:04:36
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HDFS Java API 可以用于任何Java程序与HDFS交互，该API使我们能够从其他Java程序中利用到存储在HDFS中的数据，也能够使用其他非Hadoop的计算框架处理该数据
为了以编程方式与HDFS进行交互，首先需要得到当前配置文件系统的句柄，实例化一个Configuration对象，并获得一个Hadoop环境中的FileSystem句柄，它将指向当前环境的HDFS NameNode
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2023-09-01 08:26:09
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这篇博客是笔者在CSDN里的第一篇博客，旨在希望在这个圈子能够得到更多的交流、更快的成长。 这篇博客就讲些比较基础的内容——常用HDFS的API操作。因为所有的API比较多，所以笔者便从中摘选出11个比较常用的API,希望能给读者一些帮助。因为Hadoop中关于文件操作类基本上都在“org.apache.hadoop.fs”包中，这些API的主要作用主要体现在以下操作上：打开文件、读写文件、删除文
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2023-09-01 08:28:43
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目录1：创建目录2、查看文件，ls 没有cd命令， 需要指定绝对路径3：上传文件 put（要先把数据上传到linux本地然后再上传）4：下载文件 get5:复制 cp6：查看文件内容 cat , 如果数据量比较大，不能使用7：移动 mv, 物理层面文件没有移动，只是改变了元数据（目录结构）8：删除文件或者目录 rmr9：查看文件末尾 tail -f ; 一直等待查看10、查看文件的大小11：查看日
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2023-08-18 20:45:55
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HDFS Java API 位于 org.apache.hadoop.fs 包中，这些API能够支持的操作包括打开文件、读写文件、删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem。该类是一个抽象类，只能通过get方法获取到具体的类。该类封装了大部分文件操作，如mkdir、delete等。 <!--指定maven项目jdk编译版本，默认是jdk1.5--&
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2023-08-18 19:31:40
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最近刚好又重新了解了一下hdfs的一些内容，想通过这篇内容总结和记录一下。Hadoop分布式文件系统HDFS配置及示例运行。 作者使用的是hadoop3.2.1的版本，以下示例都是以hadoop-3.2.1为基础目录进行介绍。1、文件配置首先，进入hadoop配置目录: ./etc/hadoop$ cd etc/hadoop/(1) 配置core-site.xml文件vi 进入编辑模式$ vi c
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2023-07-23 17:16:21
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文章目录Hadoop三大组件之HDFS入门HDFS概述HDFS的shell操作(开发重点)基础语法部分常用命令实操上传下载HDFS的直接操作 Hadoop三大组件之HDFS入门众所周知，Hadoop有三大组件，HDFS、MapReduce、YARN。我的专栏是说大数据，那么数据总得需要存储吧，那么我们今天一起来看看这神秘的大数据有着怎样的身体，能够吸引这广大的学子来”看她“。HDFS概述存在即合
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2023-07-14 20:17:28
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Hadoop 生态是一个庞大的、功能齐全的生态，但是围绕的还是名为 Hadoop 的分布式系统基础架构，其核心组件由四个部分组成，分别是：Common、HDFS、MapReduce 以及 YARN。
Common 是 Hadoop 架构的通用组件；
HDFS 是 Hadoop 的分布式文件存储系统；
MapReduce 是Hadoop 提供的一种编程模型，可用于大规模数据集的并行运算；
YARN
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2023-09-13 11:24:12
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HDFS API详解org.apache.hadoop.fs"包中，这些API能够支持的操作包含：打开文件，读写文件，删除文件等。Hadoop类库中最终面向用户提供的接口类是FileSystem，该类是个抽象类，只能通过来类的get方法得到具体类。get方法存在几个重载版本，常用的是这个： static FileSystem get(Configuration conf);
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2023-07-23 23:39:36
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Hadoop的配置详解 大家经过搭建单节点、伪分布、完全分布模式的集群环境，基本上会用到以下几个配置，core-site.xm/hdfs-site.xml/mapred-site.xml. 相信大家已经使用了其中的一些参数，下面我们来详细介绍一下各个配置中的参数，介绍的参数是大家可能用到的，当然还有很多没介绍到(学习hadoop不久,如果哪里错了，请
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2023-09-13 11:25:32
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然后我们再来看一下HDFS的详细组成,可以看到,这个HDFS 包含一个NameNode,一个DataNode1.先看NameNode,他的作用是管理hdfs的名称空间2.配置副本策略,每个文件存几个副本3.管理数据块映射信息,就是管理哪些文件,存在了哪个datanode节点上4.当有客户端发送,去读文件,写入文件请求的时候,namenode去处理,把文件的路径,以及存在哪个节点了,这些信息,返回给客户端然后我们再看Datanode的作用:1.datanode负责存数据2.当客..
原创
2021-05-19 22:05:02
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HDFS架构和组成Hdfs 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成NameNode， DataNode，client，和SencondayNameNode组成NameNode(Master)：管理 HDFS 的命名空间，维护元数据。接收客户端的请求。管理数据块（Block）映射信息.配置副本策略DataNode(Slave)：存储实际的数据块 。执行数据块的读/写操作。向namenode上传心跳信息。Client(客户端)：1、文件上传 HDFS
原创
2021-12-28 18:07:12
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HDFS架构和组成Hdfs 采用Master/Slave的架构来存储数据，
原创
2022-02-11 11:38:39
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