最近，又看了《hadoop权威指南》，学习了Hadoop文件系统HDFS,下面我总结一下我对HDFS的学习： HDFS的构建思路：主要针对是大文件， 访问模式是一次写入，多次读取HDFS把大文件分割成数据块进行存储，默认的块大小为64MB（比磁盘块大（512字节）目的是为了最小化寻址开销）利用%hadoop fsck / -files -blocks 可以查看各个文件有哪
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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DataX HdfsReader 插件文档1 快速介绍HdfsReader提供了读取分布式文件系统数据存储的能力。在底层实现上，HdfsReader获取分布式文件系统上文件的数据，并转换为DataX传输协议传递给Writer。目前HdfsReader支持的文件格式有textfile（text）、orcfile（orc）、rcfile（rc）、sequence file（seq）和普通逻辑二维表（c
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2024-01-10 16:34:08
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HDFS主要通过NameNode、DataNode和Client端来管理数据NameNode主要负责管理文件系统的命名空间、集群的配置、和存储块的复制。NameNode会将系统的元数据存储在内存中。元数据主要包括下面几个信息：1.namespace用来描述整个文件系统的体系结构（文件树）2.access control information 用来检测访问和控制权限3.mapping from f
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2024-09-27 14:53:20
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一、HDFS内存存储原理HDFS的数据存储包括两块：(1)HDFS内存存储；(2)HDFS异构存储。HDFS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带来不小的性能提升，而HDFS异构存储则能帮助我们更加合理地把数据存到应该存的地方。HDFS的LAZY_PERSIST内存存储策略用的是下面的这种方法， 其中第4步写数据到内存中，第6步异步地将数据写到磁盘，前面几步是如何设置
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2023-08-16 17:43:07
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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、文件内容存放的
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2023-06-28 12:35:39
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一、HDFS概念二、HDFS优缺点三、HDFS如何存储一、HDFS概念HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于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（L
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2023-08-15 11:30:57
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Hadoop——HDFS 基础介绍一、HDFS简介二、HDFS设计目标三、HDFS重要特性1. master/slave架构2. 分块存储3. 名字空间（NameSpace）4. Namenode元数据管理5. Datanode数据存储6. 副本机制7. 一次写入，多次读出 一、HDFS简介HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop分布式文件
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2023-07-05 22:33:59
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HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点： 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 运行在廉价
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2023-07-12 13:20:38
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1、之所以选择 HDFS 存储数据，是因为 HDFS 具有以下优点：(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，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。(2) 适合批处理1) 它是通过移动计算而不是移动数据。2) 它会把数据位置暴露给计算框架。(
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2023-07-12 13:28:38
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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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前言 其实说到HDFS的存储原理，无非就是读操作和写操作，那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的！一、HDFS读取过程 1）客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说，这个对象是分布式文件系统的一个实例。确定文件的开头部分的块位置。对于每一块，namenode返回具有该块副本的datanode地址。datanode根据他们与cl
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2023-07-12 15:20:40
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行存储如图2所示，基于Hadoop系统行存储结构的优点在于快速数据加载和动态负载的高适应能力，这是因为行存储保证了相同记录的所有域都在同一个集群节点，即同一个HDFS块。不过，行存储的缺点也是显而易见的，例如它不能支持快速查询处理，因为当查询仅仅针对多列表中的少数几列时，它不能跳过不必要的列读取；此外，由于混合着不同数据值的列，行存储不易获得一个极高的压缩比，即空间利用率不易大幅提高。尽管通过熵编
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2023-07-11 19:45:00
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上一节我们简单介绍了hadoop主要由三大块组成：分布式文件系统(HDFS)、分布式计算框架(MapReduce)、分布式调度器(yarn)组成，从这节课开始，我们逐一的详细介绍这些技术。本节课，就详细了解一下分布式文件系统--HDFS。 一、课前知识： 文件系统： 文件系统(file system)是命名文件及放置文件的逻辑存储和恢复的系统，我的理解就是管理文件命名及存放的一种软件系统。 常见
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2024-04-01 16:13:48
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DDL数据定义4.1 创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name[COMMENT database_comment][LOCATION hdfs_path][WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)];1）创建一个数据库，数据库在HDFS上的默认存储路径是/user/hive
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2023-07-12 10:06:23
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理解HDFS
综述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并存储到若干台单独的计算机上。HDFS是hadoop的主要分布式存储系统，一个HDFS集群主要包括NameNode用来管理文件系统的metadata，DataNode用来存储实际的数据。下面是HDFS的一些特点1.Hadoop包括HDFS是一个分布式存储和分布式计算的架构，部署在商用硬件上面，
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2023-07-11 14:08:37
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HDFS特点 HDFS（Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存
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2023-07-24 11:07:26
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hadoop核心组件——HDFS系列讲解之HDFS 基本介绍HDFS 基本介绍HDFS分块存储抽象成数据块的好处块缓存HDFS副本机制名字空间（NameSpace）Namenode 功能Datanode功能机架感知 HDFS 基本介绍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
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2023-09-01 08:29:56
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本文以如下两个方面展开：HDFS的组成，HDFS的各组成的工作方式也就是HDFS的功能是怎样实现的 一、HDFS是什么 HDFS(Hadoop Distributed File System)，是Apache基金会下的项目Hadoop的一个主要组成部分。Hadoop的另一个主要组成部分是MapReduce，作者受到谷歌的论文GFS的启发而设计出的一个分布式文件存储系统。它和MapR
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2023-07-24 09:17:44
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前言Hadoop的第一个产品是HDFS，可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，也可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDFS。为什么HDFS的地位如此稳固呢？在整个大数据体系里面，最宝贵、最难以代替的资
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2023-09-20 12:00:09
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