HDFS数据存储元（block） - 文件被切分成固定大小的数据块默认数据块大小为64MB（Hadoop1.x），128MB（Hadoop2.x）可以配置若文件大小不到64MB，则单独存成一个block，大小是多少，占磁盘多少。 - 一个文件存储方式按大小被切分成若干个block，存储到不同节点上默认情况下每个block都有三个副本 - Block大小和副本数通过Cli
在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
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2024-04-26 09:57:04
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HDFS中的基础概念Block：HDFS中的存储单元是每个数据块block，HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。和普通的文件系统相同的是，HDFS中的文件也是被分成64M一块的数据块存储的。不同的是，在HDFS中，如果一个文件大小小于一个数据块的大小，它是不需要占用整个数据块的存储空间的。NameNode：元数据节点。该节点用来管理文件系统中的命名空间，是master。其将所有的文件和
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2024-03-20 19:49:47
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Hadoop_day02HDFS1. 简介2. HDFS架构2.1 Block2.2 NameNode2.3 DataNode2.4 SecondaryNameNode3. 基本命令4. 回收站机制5. dfs目录6. 执行流程6.1 删除原理6.2 读数据的原理6.3 写数据的原理7. API操作 HDFS1. 简介Hadoop Distributed File System，hadoop分布
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2024-03-17 13:45:12
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1.hdfs的架构以及block块和副本机制 hdfs分布式文件系统也是一个主从架构，主节点是我们的namenode，负责整个集群以及维护集群的元数据信息。从节点是datanode，主要负责文件数据存储。 hdfs将所有的文件全部抽象为block块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以block块的形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理。 在hadoop1文件的block块
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2024-04-22 16:38:45
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前言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。HDFS架构NameNode是整个文件系统的管理节点。 它维护着整个文件系统的文件文件夹树，文件/文件夹的元信息和每个文件相应
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2024-02-26 19:10:56
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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： 1.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。 2.运行在廉价的机器上。 3.适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成bl
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2024-02-25 18:26:53
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目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
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2024-06-23 13:47:11
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HDFS中的block默认保存几份
作为一名经验丰富的开发者，我们知道在使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）时，数据被切分成一系列的块（block）并分布存储在集群的不同节点上。为了确保数据的可靠性和容错性，每个数据块在默认情况下会被保存在HDFS上的多个节点上。那么，HDFS中的block默认保存几份呢？在Hadoop中，默认情况下，每个数据块会被保存在3个节点上。
为了帮助刚入行的小
原创
2024-04-30 10:35:36
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在Kubernetes中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是常用的分布式存储系统之一。HDFS中的数据被划分为多个块（block）进行存储，每个块被复制多份以实现数据的容错和高可用。那么在HDFS中，block默认保存几个备份呢？
在HDFS中，每个block默认保存3个备份。这三个备份分别存储在不同的数据节点上，以确保数据的可靠性和容错性。当某个数据节
原创
2024-05-24 10:15:26
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众所周知，HDFS中以数据块（block）为单位进行存储管理。本文简单介绍一下HDFS中数据块（block）的概念，以及众多分布式存储系统（不止是HDFS）使用block作为存储管理基本单位的意义。数据块数据块的概念并不陌生，在磁盘中，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，磁盘块一般为512字节。在分布式文件系统中，数据块一般远大于磁盘块的大小，并且为磁盘块大小的整数倍，
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2023-06-19 13:56:39
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Block（前文翻译的“块”，术语翻译成中文总是感觉很别扭，以后术语还是使用原文） 磁盘的block大小，是可以读写的最小单位。单一磁盘文件系统处理这些block中的数据，它通常是磁盘block大小的整数倍。文件系统的block大小通常是几kb，而磁盘block通常是512b。这对于只是简单读写任意长度文件的文件系统使用者来说是透明的。尽管如此，还是有一些工具来
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2024-02-22 23:12:09
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简介 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。 HDFS
有很
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2024-05-20 23:06:32
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一个磁盘有它的块大小，代表着它能够读写的最小数据量。文件系统通过处理大小为一个磁盘块大小的整数倍数的数据块来运作这个磁盘。文件系统块一般为几千字节，而磁盘块一般为512个字节。这些信息，对于仅仅在一个文件上读或写任意长度的文件系统用户来说是透明的。但是，有些工具会维护文件系统，如df 和fsck， 它们都在系统块级上操作。HDFS也有块的概念，不过是更大的单元，默认为128MB
被问到hadoop的HDFS的block默认存储大小想都没想直接回答64M。。。抱着学习的心态，我们去官网一探究竟hadoop1.2.1hadoop2.6.0hadoop2.7.0hadoop2.7.2
原创
2022-02-09 18:02:47
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上课时和老师讨论到的一个问题，这里是讨论后记录下来的结果，因为网上也很少查到相关讨论这个话题的内容，所以我也不肯定这是否完全是原因，但经仔细思考，下面的几点确实有其存在的合理性在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB)问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数
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2024-03-15 16:12:23
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hadoop项目地址:http://hadoop.apache.org/ NameNode、DataNode详解 分布式文件系统概述数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统 。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的
基本概念Block1.Block是HDFS中数据存储的基本形式,即在HDFS中,所有数据都是以Block形式来存储2.从Hadoop2.x开始,如果不指定,那么Block的默认大小是134217728B(128M)。可以通过dfs.blocksize来修改,单位是字节3.如果一个文件不足一个Block的默认大小,那么这个文件是多大,所对应的Block就是多大。例如一个文件是50M,上传到HDFS上
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2023-10-08 20:29:23
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Block概念磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块一般为512字节(byte)。HDFS也有Block的概念，但它的块是一个很大的单元，默认是64MB。像硬盘中的文件系统一样，在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行
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2023-12-19 06:27:24
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简介HDFS(Hadoop Distributed File System) Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文实现的。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、自动切换。副本默认存3份。可以运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。多大？多小？HDFS默
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2024-02-26 19:57:56
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