1、HDFS简介流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。 Hadoop整合了众多文件系统，在其中有一个综合性的文件系统抽象，它提供了文件系统实现的各类接口，HDFS只是这个抽象文件系统的一个实 例。
数据中心的HBase（cdh3u3）集群已经稳定运行了差不多半年多了。由于前期规划的不合理，最近给所有的数据节点分批重装了一下系统，最后发现经常有几个节点出现磁盘空间不足的异常。查看文件系统，发现原来大约占用6T空间的HDFS已经占用了差不多15+T的数据 1、先用fsck进行文件系统检查，发现大约占用2T的空间（*3约等于6T，数据重量差不多就是这么多），并没有数据块有过多的备份。 2、查看对
HDFS的设计 Hadoop自带一个称为HDFS的分布式文件系统，即Hadoop Distributed FileSystem。在非正式文档或旧文档以及配置中心中，有时也简称为DFS数据块 每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读/写的最小单位。构建与单个磁盘之上的文件系统通过磁盘块来管理该文件系统中的块。该文件系统块的大小可以是磁盘块的整数倍。 HDFS同样也有块（block）的概念，
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2023-07-12 13:28:56
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HDFS数据块：与一般文件系统一样，HDFS也有块（block）的概念，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块作为独立的存储单元。与通常的磁盘文件系统不同的是：HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间（当一个1MB的文件存储在一个128MB的块中时，文件只使用1MB的磁盘空间，而不是128MB）设置数据块的好处：（1）一个文件的大小可以大于集群任意节点磁盘的容量（2）容易对数据进行备
设计理念： 1、超大文件 2、流式数据访问 3、商用普通硬件不适合场景： &n
我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。一、平衡多路查找树（B-Tree）B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。因此在讲 B-Tree之前先了解下磁盘的相关知识。系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位，大小为4K，位于
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2023-08-17 15:47:07
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1.HDFS 定义 HDFS它是一个分布式文件系统 使用场景是: 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 2.HDFS 优缺点 优点 1.高容错性（1.数据自动保存多个副本，某个副本丢失，可以自动恢复） 2.适合处理大数据 3.可以构建在廉价机器上。 缺点 1.不适合低延时数据访问。 2.无法高效的对大量小文件进行存储(存储小文件的话，会占用大量的内存来存储文件目录和块信息) 3.不支
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统，可以创建、删除、移动、重命名文件等等，其实，HDFS的架构是基于一组特定的结点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS
多块磁盘分区信息 1.安装lvm2命令 rpm -Uvh --force --nodeps *.rpm 磁盘分区 给磁盘写入分区表 parted /dev/sdd mklabel gpt mkpart quit 多个分区合并挂载同一目录 将两块空硬盘合并为“一块”，挂载到指定目录（/data）下，达
原创
2023-08-18 09:37:29
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1.海量数据存储：HDFS可横向扩展，其储存的文件可以支持PB级别或者更高级别的数据储存。
2.高容错性：数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价的机器上，实现线性扩展。当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，进行负载均衡，将数据分发和备份数据均衡到新的节点上。
3.商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠
# 实现Hadoop集群多块硬盘的步骤
## 概述
在Hadoop集群中使用多块硬盘可以提高磁盘的读写性能和容量。本文将指导你如何实现Hadoop集群多块硬盘的配置。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备多块硬盘] --> B[安装Hadoop]
B --> C[配置Hadoop]
C --> D[格式化硬盘]
D --> E[
HDFS: 全称 Hadoop Distributed File System ，即：Hadoop分布式文件系统HDFS的特性：HDFS有着高容错性（fault-tolerant）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是用java
1.1 HDFS 1）HDFS 同样有block的概念，不过要大得多，默认64M。同样，HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块chunk，作为独立的存储单元。2）HDFS中小于一个块大小的文件不会占据一个块的存储空间。 那么为什么HDFS中的块定义那么大呢，主要是为了最小化寻址开销。如果块设置的足够大，定位这个块的时间就会明
Hadoop的两大核心是HDFS和MapReduce。今天简单谈一下自己对HDFS的认识，由于刚刚入门，如果有不正确的地方，欢迎批评指正。1.块 HDFS中最核心的一个概念叫块。同普通操作系统中的磁盘块一样（关于普通文件系统的磁盘块，请参考：javascript:void(0)），它的作用是为了分摊磁盘的读写开销，因为在大量数据之间通过磁盘寻址开销是非常大的。HDFS的一个块要比普通文件系统
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2023-07-12 13:28:11
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数据块是一组或几组按顺序连续排列在一起的记录，是主存储器与输入设备、输出设备或外存储器之间进行传输的数据单位。在传统的块存储介质中，块是读写的最小数据单位 (扇区)传统文件系统基于存储块进行操作为了节省文件分配表空间，会对物理存进行储块整般合，一般大小为4096字节HDFS也使用了块的概念，但是默认大小设为64M字节可针对每个文件配置，由客户端指定每个块有一个自己的全局IDHDFS将一个文件分为一
什么是HDFS，如何理解？本文章的主题如下：●概念 ●优缺点 ●组件成员和职责 ●工作原理（读写流程、元数据管理机制） ●实现高可靠性的策略机制一、概念HDFS是高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率分布式文件存储系统。二、HDFS的优缺点优点：
1.高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失，可自动恢复
2.适合大数据处理
3.流失数据访问：一次写入，多次读取
4.低成本
缺点：
1.不
已经过无数人进行搭建试验，成功率100% namenode和datanode的比较： 相同点： 1.
每台机器都放置相同的程序 （五个
.xml
文件） 2.
每台机器都配置相同环境变量 不相同： 3.
第一台机器能够无密码登录到
2345
的机器上 4.
第二台机器能够无密码登录到
1
Hue是一个轻量级的Web服务器，可让您直接从浏览器使用Hadoop。Hue只是一个“在任何Hadoop发行版之上的视图”，可以安装在任何机器上。官方文档在官方文档有多种方式（比如gethue.com的 “下载”部分）安装Hue。下一步就是将Hue配置为指向您的Hadoop集群。默认情况下，Hue假定存在一个本地集群（即只有一台机器）。为了与真正的集群进行交互，Hue需要知道哪些主机分配
Linux作为一款开源使用的操作系统，由于其可靠的稳定性经常作为网站的后台服务器使用，在日常使用过程中，可能会经常遇到Linux服务器磁盘空间满的问题，今天小编来告诉你，遇到这种情况怎么处理。工具Linux Centos 7Xshell第一种方法定位最大文件目录（也可以参考这个）步骤一：遇到磁盘空间不足的报错时候，首先使用df -h查看磁盘空间使用情况，如图/home/zhang目录磁盘空间达到1
在 HDFS 中，DataNode 将数据块存储到本地文件系统目录中，具体的目录可以通过配置 hdfs-site.xml 里面的 dfs.datanode.data.dir 参数。在典型的安装配置中，一般都会配置多个目录，并且把这些目录分别配置到不同的设备上，比如分别配置到不同的HDD（HDD的全称是Hard Disk Drive）和SSD（全称Solid State Drives，就是我们熟悉的
