我与HDFS那些事儿(一)HDFS的数据存储闲话不多说，就来聊聊这些年与HDFS的那些事儿，我们首先来聊聊HDFS的数据存储。HDFS正是先有了数据的存储，才有后续的写入和管理等操作。数据存储包括两块： 1.内存存储；内存存储是一种十分特殊的存储方式，将会对集群数据的读写性能带来不小的提升。 2.异构存储；异构存贮能够帮助我们更加合理的把数据存到该存的地方。HDFS内存存储HDFS的内存存储与HD
文章内容摘自书籍，互联网的博客的一些集合和个人的理解。HDFS原理hadoop提供了可靠的共享存储和分析的系统，HDFS实现存储，MapReduce实现分析处理，这两部分是hadoop的核心，由于HDFS是为了高数据吞吐量而优化的，是以高时间延迟为代价，所以要求低延迟的数据访问应用不适合在HDFS上运行。概念：HDFS和操作系统一样，也是按块来存储的，但块会比操作系统的的大的多，默认为64MB作为
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2023-07-14 10:50:35
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HDFS简介：活动在集群上并支持以流式数据访问模式来存取超大文件。存储设计是把海量数据部 署在价格低廉的节点上，具有高容错性和高吞吐量特性。HDFS的设计首要是针对超大文件存储，而对于小的文件访问和存储速度反而会降低。HDFS体系结构：HDFS集群有两类节点并以管理者-工作者模式（Master-Slave）运行，一个管理者和多个工作者。一个HDFS集群是由一个名字节点（NameNode）和若干数据
HDFS开创性地设计出一套文件存储方式，即对文件分割后分别存放；HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块（Block）中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求；一个HDFS集群包括两大部分，即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作；NameNode是集群的主服
在Hadoop2.X之前，Namenode是HDFS集群中可能发生单点故障的节点，每个HDFS集群只有一个namenode，一旦这个节点不可用，则整个HDFS集群将处于不可用状态。 HDFS高可用（HA）方案就是为了解决上述问题而产生的，在HA HDFS集群中会同时运行两个Nam
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2023-08-18 22:32:00
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Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异是值得我们注意的： HDFS具有高度容错能力，旨在部署在低成本硬件上。(高容错) HDFS提供对数据的高吞吐量访问，适用于具有海量数据集的应用程序。(高吞吐量) HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统数据的流式访问。(流式访问) HDFS最
1. 异构存储概述 异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势。针对冷数据，采用容量大的、读写性能不高的介质存储，比如最普通的磁盘；对于热数据，可以采用SSD（固态硬盘，读写速度快，容量小）的方式进行存储。2. 异构存储的原理 ·DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的StorageType给NameNode 
一、HDFS文件管理系统 根据物理存储形态，数据存储可分为集中式存储与分布式存储两种。集中式存储以传统存储阵列(传统存储)为主，分布式存储(云存储)以软件定义存储为主。 传统存储:一向以可靠性高、稳定性好，功能丰
HDFS存储系统一、基本概念1、NameNode HDFS采用Master/Slave架构。namenode就是HDFS的Master架构。主要负责HDFS文件系统的管理工作，具体包括：名称空间(namespace)管理(如打开、关闭、重命名文件和目录、映射关系)、文件block管理。NameNode提供的是始终被动接收服务的server。一个文件被分成一个或多个Bolck，这些Block存
前言：当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区（Partition）并存储到若干台单独的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统（distributed filesystem）。该系统架构与网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如：使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据，就是一个
1：什么是HDFS? HDFS适合做：存储大文件。上G、T甚至P。一次写入，多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机，但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做：实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata（比如目录的树状结构，每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容
引言 进入大数据时代，数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力，我们需要对数据进行分区（partition）并存储到若干台单独的计算机上，也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统：分布式文件系统（distributed filesystem）。基于hadoop分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）具备高容错、高吞吐量等特性，在大数据和A
前言经常关注笔者博客的朋友们，一定看过笔者之...
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2020-01-12 19:08:00
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2020-01-12 19:08:00
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因为工作需要开始了解Hadoop，做一个小小的学习笔记，总结下今天看的。Hadoop：一个分布式系统架构，能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。可靠（维护多个工作数据副本），高效（并行处理），可伸缩（可以处理PB级数据）的方式进行处理。优点：高可靠性，高扩展性，高效性，高容错性，低成本。核心设计：HDFS（海量数据的存储）和MapReduce（海量数据的计算） 接下来主要介绍下HDFS
HDFS概念：HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。优缺点优点：1）高容错性
（1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
（2）某一个副本丢失以后，
NameNode并不会将文件的分块数据持久化存储，这些信息会在HDFS启动时由各个dataNode上报过来。他把这些数据存入内存中。并且会定时对内存中的数据进行快照。所以对于NameNode节点的机器内存应该大一些
一、什么是HDFSHDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存
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2023-08-18 22:17:25
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HDFS架构主从(Master/Slaves)架构由一个NameNode和一些DataNode组成NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件b
2019-06-11关键字：Hadoop 内存存储、HDFS 存储结构、LAZY PERSIST 我们的 HDFS 啊，它的定位就是一个文件系统，是用业存储文件的。那 HDFS 对于文件的存储方式有两种1、内存存储2、异构存储这篇文章，我们就来简单聊聊 HDFS 的 “内存存储”。 首先，我们来了解一下到底什么是 “内存存储”？ 那还用说嘛，当然就是使用内存来存储数据
经过了痛苦的一段时间，现在终于发现了，自己原来也是可以走进大数据的殿堂的，不说别的，就拿命令行来说，个人是比较上心的，比如有一些命令总是忘记，就会一遍一遍的找到练习，然后再重复之前的操作，来来回回不下几十次。  
