分布式文件系统与HDFSHDFS体系结构与基本概念HDFS的shell操作java接口及常用apiHADOOP的RPC机制HDFS源码分析NN元数据管理机制：什么是元数据呢？百度百科的解释是这样的，描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目
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2024-05-24 16:09:31
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数据块（block） HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 和普通文件系统相同的是，HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的。 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。NameNode和DataNode HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，
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2023-12-10 12:05:57
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HDFS设计前提与目标 硬件容错 流式数据访问 超大规模数据集 简单一致性模型一次写入多次读取 移动计算比移动数据便宜HDFS架构 主从架构（master/slave） 两个重要进程：namenode和datanodeHDFS数据存储 冗余备份（备份因子可配置，默认为3） 每个文件按字节切为128m的block（hadoop1为64m） 冗余数据保存加快数据传
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2024-02-27 08:22:44
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# Hadoop集群每个节点的HDFS元数据存储位置
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心组件之一是HDFS（Hadoop分布式文件系统），负责存储和管理数据。在Hadoop集群中，每个节点都有一个HDFS元数据存储位置，用于存储关于文件系统的元数据信息。本文将介绍如何实现Hadoop集群每个节点的HDFS元数据存储位置。
## 步
原创
2023-08-31 16:08:49
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# Hadoop元数据的存储位置及实现步骤
## 引言
Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架，它的核心部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。在Hadoop中，元数据是指描述文件和目录的信息，如文件大小、创建时间、所有者等。本文将介绍Hadoop元数据的存储位置和实现步骤，帮助刚入行的开发者理解Hadoop元数据的存储机制。
## 整体流程
为了更好地理解Hadoop元数据的存
原创
2023-09-14 12:17:41
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1.元数据管理概述 > HDFS分类-类型分包括以下几部分文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等文件记录的信息的存储相关的信息，例如存储块信息，分块情况，副本个数等记录 HDFS 的 Datanode 的信息，用于 DataNode 的管理。> 按形式分内存元数据 内存元数据文件两种 磁盘> HDFS 磁盘上元数据文件分为两类，用于持
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2023-09-28 16:27:12
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目录一、元数据的概念二、元数据存储方式一、元数据的概念 Hive中有两类数据：真实数据和元数据。和关系型数据库一样，元数据可以看作是描述数据的数据，包括Hive表的数据库名、表名、字段名称与类型、分区字段与类型等。二、元数据存储方式Hive 将元数据存储在RDBMS中，有以下3种模式可以连接到数
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2024-06-18 07:57:45
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hadoop 1.0版本namenode只有一个，而hadoop2.0版本，namenode可以有多个。NameNode是“仓库管理员”，DataNode是“仓库”。
hadoop 1.0默认块的大小是64M，hadoop 2.0默认块的大小是128M
hadoop 1.0有HDFS和MapReduce，而2.0还多了个YARN即资源调度系统，可以运行但不仅仅运行Map
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2024-04-19 16:27:13
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一 ，简单理解 ：1 ，hdfs 是文件系统 ：作用是存储文件2 ，hdfs 是分布式的文件系统 ：由很多台机器组成3 ，hdfs 文件系统架构为主从架构 ：nameNode ：主节点，存储研数据信息dataNode ：从节点，存储真实数据4 ，分块存储 ：默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。5 ，Namenode 管理名称空间 ： 作用就是普通文件系统的目录层级Namenode
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2024-01-21 00:10:27
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PS：下面的讲解，基于Linux/Unix 索引节点，其英文为 Inode，是 Index Node 的缩写。存储于文件系统上的任何文件都可以用索引节点来表示。元数据（metadata），另一部分为数据本身。元数据，“包含了与数据有关信息的数据”。索引节点管理着文件系统中元数据的部分。 文件系
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2023-08-22 09:29:09
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# 实现 Hadoop 元数据存储位置
在数据处理的世界中，Hadoop 是一个非常重要的工具。Hadoop 在处理大量数据时，需要一个稳定的元数据存储位置。元数据是描述数据的数据，它帮助 Hadoop 了解数据的结构和位置。本文将为你提供一个详细的指南来实现 Hadoop 的元数据存储位置，并会给出代码示例及解释。
## 1. 流程概述
下面是实现 Hadoop 元数据存储位置的流程步骤：
原创
2024-10-10 04:11:17
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安装三个虚拟机【貌似可以先配置好一个然后克隆成三个虚拟机？】首先修改名字： hostname 查看名字 hostname hserver1 三个主机都需要修改名字IP映射文件 vim /etc/hosts 192.168.192.129 hserver1 192.168.192.130 hserver2 192.168.192.131 hserver3 [根据#ifconfig查看IP] 测试
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2024-07-08 23:25:12
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近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是
一、HDFS简介hadoop 官网下载地址http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/可下载包使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。HDFS体系结构中有两类节点，一类是NameNode，又叫"元数据节点"；另一类是DataNode，又叫"数据节点"。这两类节点分别承担Mast
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2023-07-30 14:14:22
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Hadoop之HDFS(三)重要概念及原理NameNode的数据保存位置元数据需要存放在内存中NameNode的持久化 NameNode数据存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage。这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，但如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就
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2024-02-20 21:44:28
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1. HDFS的元数据管理 按照类型分为：文件，目录自身属性的信息。文件记录的信息，储存相关的信息。datanode的信息。 按照形式分为：内存元数据，元数据文件，分别存在内存和磁盘上面。 HDFS磁盘上元数据分为两类，用于持久化存储： fsimage镜像文件：是元数据的一个持久化的检查点，包含hadoop文件系统中所有的目录和文件元数据信息，但是不包含文件块位置的信息，文件块位置的信息只
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2023-06-30 19:01:17
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HDFS前言l 设计思想 分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；l 在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务l 重点概念：文件切块，副本存放，元数据HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件其次，它是分布式的
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2023-12-05 18:12:11
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一、数据存储1.1 HDFS基础架构namenode：namenode对元数据有三种存储方式：内存元数据(NameSystem) 磁盘元数据镜像文件 数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）namenode中的元数据如果存储在namenode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断点
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2023-09-22 13:16:42
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一：HDFS各个模块职责？1.HDFS Client: 系统使用者，调用HDFS API操作文件；与NN交互获取文件元数据；与DN交互进行数据读写, 写数据时文件切分由Client完成。2.Namenode：Master节点（也称元数据节点），是系统唯一的管理者。负责元数据的管理(名称空间和数据块映射信息)；配置副本策略；处理客户端请求。3.Datanode：数据存储节点(也称Slave节点)，存
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2024-03-26 11:26:07
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元数据元数据职责: 1.维护虚拟访问目录 2.储存数据块信息.副本个数.物理块的位置 3.储存块描述信息,起始位置,大小namenode对元数据的管理1.客户端在发起读取数据的请求时,需要元数据要在很高的效率下找出数据储存的位置,所以元数据储存在内存中,并以Tree型数据结构储存,但储存设备宕机后,内存中的数据会消失,所以元数据就也会写入到磁盘中,做持久化储存.因此在内存中和磁盘中各有一份元数据.
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2023-08-18 19:56:55
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