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
HBASE在大数据是的这么火，它究竟是个啥东西？本扫盲篇虽然是网络上收集而来，但是是我觉得介绍的最好，最透彻的文章。要想用的好，先要了解她的前世今生，这样才能对它产生兴趣。HBase 概述HBase是Hadoop的生态系统，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果你需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，请考虑
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2023-09-01 11:06:41
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HDFS是Hadoop的分布式文件系统，负责海量数据的存取HDFS系列文章请参考：一、HDFS 概述 | 优缺点 | 组成架构 | 文件块大小二、HDFS 常用Shell命令 | 图文详解三、HDFS 搭建客户端 API 环境 | 图文详解 | 提供依赖下载连接四、HDFS API 操作图文详解及参数解读五、HDFS 读写流程 | 图文详解六、HDFS | NameNode和SecondaryNa
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject推荐关注微信公众号：“Hadoop实操”，ID：gh_c4c535955d0f1 概述CDH支持Hadoop分布式文件系统HDFS中的各种存储类型。早期的CDH只支持一种存储类型。现在，您可以为DataNode数据目录指定不同的存储类型，这样可以根据数据使用频率优化数据使用并降低成本。例如需要频繁
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
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2023-10-22 08:00:44
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文章目录ORC 文件格式，配置参数及相关概念ORC 文件格式UML类图OrcFile writer 创建OrcFile Writer 配置参数相关概念动态数组 DynamicIntArray 和 DynamicByteArray初始化chunk 扩容OrcFile writer的 write()方法 写数据WriterImpl addRow程序入口StringTreeWriter : void
1.HDFS简介HDFS（有时也成为DFS）是Hadoop的分布式文件系统。他可以将一个文件分布在多个主机上 例如：现在有一个200GB的文件，我们有5台电脑，每台存储为100GB，所以我们在一台电脑上是无法存放该文件的。这时我们就需要将其分区（就是切割成好几块）然后将它分别存储在各个主机上（每个电脑存储40GB的）。这就是HDFS的原理。1. HDFS的特性HDFS的优势：超大文件存储 HDF
安装 JDK HDFS 依赖 Java 环境，这里我们使用 yum 安装 JDK 8，在终端中键入如下命令： HDFS 依赖 Java 环境，这里我们使用 yum 安装 JDK 8，在终端中键入如下命令： yum -y install java-1.8.0-openjdk* 使用如下命令查看下 Ja
原创
2021-08-04 16:39:20
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1 HDFS的设计目标 我们都知道，Hadoop是一种用来进行海量数据存储和计算的分布式系统基础架构，它具有高效、低成本、高可靠(容错)及高扩展(可伸缩)等优点。 （1）HDFS作为Hadoop的核心之一，它适合分布式存储超大文件，适合一次写入多次读取的文件访问模式，并且HDFS尤其具有高容错性和高吞吐量等优点。 （2）HDFS不适合用于存储大量 的小文件，因为namenode将文件系统的元数据存
InnoDB是在MySQL存储引擎中第一个完整支持ACID事务的引擎，该引擎之前由Innobase oy公司所开发，后来该公司被Oracle收购。InnoDB是MySQL数据库中使用最广泛的存储引擎，已被许多大型公司所采用如Google、Facebook、YouTube等，如果使用MySQL数据库服务，没有特殊的要求下，InnoDB是不二之选。1.InnoDB体系架构需要深
概念HDFSHDFS（Hadoop Distributed FileSystem）是一种专门为MapReduce这类框架下的大规模分布式数据处理而设计的文件系统。可以把一个大数据集（100TB）在HDFS中存储为单个文件，大多数其他的文件系统无力实现这一点。数据块（block）HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通文件相
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
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2023-09-24 09:56:33
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HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统，它主要用来：1）存储大数据2）为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程，体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程（上传文件）⚫ HDFS读数据流程（下载文件）官方架构图主角色：n
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2023-09-14 08:18:27
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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。  
1、HDFS的体系结构HDFS的优势：存储超大文件标准流式访问：“一次写入，多次读取”运行在廉价的商用机器集群上HDFS的缺点：不能满足低延迟的数据访问无法高效存储大量小文件暂时不支持多用户写入及随意修改文件HDFS体系结构： &nb
目录15章习题15.1 HBase 数据库有何基本功能？ 15.2 Big Table 如何对稀疏数据进行存储的？ 15.3 面向行的数据存储具有何特点？面向列的数据存储具有何特点？ 15.4 HDFS 与 HBase 有何区别？ 15.5 HBase 集群主要由哪几类节点构成？它们在集群中起到什么作用？ 15.6 HBase 中的数据模型由那些的
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2023-09-05 22:23:22
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分布式文件系统HDFS简介什么是HDFS设计目标优缺点优点缺点HDFS原理系统架构设计思想角色分工Active NameNode（AN）Standby NameNode（SN）DataNode（DN）Client文件存储Block数据块放置策略Block文件元数据内存元数据文件元数据读写操作写操作读操作安全模式触发安全模式离开安全模式HDFS高可用HDFS文件管理Shell命令REST APIH
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。1、HDFS的设计HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件
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2023-10-09 07:29:28
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大数据存储技术HDFS一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用1.2 HDFS概述二、HDFS的相关概念2.1 块2.2 NameNode2.3 Secondary NameNode2.4 DataNode三、HDFS体系架构与原理3.1 HDFS体系结构3.2 HDFS高可用机制 一、概述1.1 分布式文件系统（DFS）的概念和作用一台计算机的存储容量有限，分布式文件系统将文件分布
一、HDFS 文件存储策略Hadoop 允许将不是热数据或者活跃数据的数据分配到比较便宜的存储上，用于归档或冷存储。可以设置存储策略，将较旧的数据从昂贵的高性能存储上转移到性价比较低(较便宜)的存储设备上。 Hadoop 2.5及以上版本都支持存储策略，在该策略下，不仅可以在默认的传统磁盘上存储HDFS数据，还可以在SSD(固态硬盘)上存储数据。异构存储异构存储是Hadoop2.6.0版本出现
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2023-09-08 22:07:36
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