1. HDFS的checkpoint机制namenode的主要职责是记录用户存储数据的数据元信息（元数据），元数据即为存储在HDFS分布式存储系统上的数据的详细记录信息，其包括数据块，文件存储位置，块的大小，副本的个数文件的权限等等记录元数据的形式有两种（1）元数据存储在内存中：内存对象（机器宕机后，数据会丢失）（2）元数据存储在磁盘上：内存对象的序列化文件（机器宕机后，数据不会丢失）内存中的数据
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2023-07-12 10:07:51
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? 博主介绍 ?? 博主主页：喵的主页 ✨主攻领域：【大数据】【java】【python】【面试分析】 HDFS元数据管理机制1. 元数据管理概述2. 元数据目录相关文件3. Fsimage、Edits3.1 概述3.2．内容查看 1. 元数据管理概述HDFS元数据，按类型分，主要包括以下几个部分： 1、文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等。 2、文件记录的信息的存储相关的信息
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2023-09-13 21:36:28
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HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs://namenode:port/dir-a/a.data。HDFS集群分为两大角色：Namenode、D
## 实现“hdfs数据新增触发hive元数据更新”的方法
### 1. 整体流程
首先，让我们整理一下整个过程的流程。可以分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(监听HDFS新增文件) --> B(触发Hive元数据更新)
B --> C(处理新增文件数据)
```
### 2. 具体步骤及代码实现
#### 步骤1：监听HDFS新增文件
不断关联，不断加入，不断迭代，不断应用HDFS数据读写流程HDFS写数据流程客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。NameNode返回是否可以上传。客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。客
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2023-08-25 10:24:15
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HDFSHadoop建议存储大文件，如果是大量的小文件，会消耗大量内存。同时map任务的数量是由splits来决定的，所以用MapReduce处理大量的小文件时，就会产生过多的map任务线程管理开销将会增加作业时间。处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。NameNode整个文件系统的管理节点，维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。运行时所有
namenode对数据的管理采用了三种存储形式： 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） 元素据存储机制 1、内存中有一份完整的元数据(内存meta data) 2、磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中) 3、用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操
截取知识星球的分享出来，也是对之前的HDFS进行一个补充，顺带让大家复习一下HDFS的核心设计思想分散存储，冗余存储这两点我可以展开说明一下，首先我们要清楚，HDFS里面的数据，分为真实数据和元数据两种，当然这里面元数据是在 Namenode 里面的，而真实数据是存储在 Datanode 里面的。比如我们现在要存储一个大文件，分散存储的意思就是，会将这个文件拆分成一个个的数据块block，分别独立
Hive安装Metadata概念：元数据包含用Hive创建的database、table等的元信息。元数据存储在关系型数据库中。如Derby、MySQL等。Metastore作用：客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接meta
在HDFS中，NameNode用来管理文件系统的命名空间，其将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息会在硬盘上保存为fsimage（命名空间镜像）和edits（修改日志）文件；其还保存了文件包含哪些数据块，分布在哪些数据节点上，但这些数据并不保存在硬盘上，而是在系统启动的时候从数据节点收集而来的。DataNode是文件系统中真正存储数据的地方，其周期性的向元数据节点
体系结构 由图片可以看到HDFS主要包含这样几个功能组件 Namenode:存储文档的元数据信息，还有整个文件系统的目录结构 DataNode:存储文档块信息，并且文档块之间是有冗余备份的 这里面提到了文档块的概念，同本地文件系统一样，HDFS也是按块存储的，只不过块的大小设置的相对大一些，默认为64M。如果一个文件不足64M，那么它只存储在一个块中，而且并不会占用64M的磁盘空间， 这
HDFS 元数据管理机制HDFS 元数据，按类型分，主要包括以下几个部分：1、文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等。 2、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。 3、记录 HDFS 的 Datanode 的信息，用于 DataNode 的管理。 按形式分为内存元数据和元数据文件两种，分别存在内存和磁盘上。HDFS 磁盘上元数据文件分为两类，用于持
一.HDFS分布式文件系统元数据：描述数据的数据分布式存储：横向扩展，无感添加，数据查询的便捷：借助元数据记录（留一台主机专门记录存储位置namenode）；大文件传输慢：分块存储；数据丢失：副本机制（同一文件多存几份）；查询视觉统一：namespace；（牺牲了容量提高安全）HDFS简介：使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口HDFS设计目标： 能够进行故障监测快速恢复，保障吞吐量，适合
HDFS的架构（HDFS architecture）Namenode：负责管理DataNode：存储数据Secondary NameNode：一个Namenode的秘书当一个客户端client想读取数据时：首先跟namenode打交道，获取一些“元数据”Metadata。然后namenode要查询它的元数据信息——元数据信息保存在【内存里？掉电就丢失了】内存一份，磁盘一份（磁盘保存了一份镜像）之后
HDFS: 上传的数据经过切块分布式存储 并且每个块都有多个备份 保证性能和可靠性 优点： 支持超大文件 &n
谈到大数据，不得不提的一个名词是“HDFS”。它是一种分布式文件存储系统，其系统架构图如下图所示： 从图中可以了解到的几个关键概念元数据（MetaData）机架（Rock）块（Block）从图中可以了解到的两个重要组件：NameNodeDataNode需要了解的另一个组件：SecondaryNameNode三个重要的组件说明NameNode简单地说，NameNode 有管理和存储两个作用。Name
前言在对hive SQL进行解析，以及跟踪hive job与yarn application的关系时，
还有对hive数据仓库进行数据治理时，需要对hive元数据有个较为清楚的认识，
进而更好的在解析SQL时，对数据访问进行权限控制；
在资源管理时，进行资源归属；
在数据生命周期管理时对其进行有效管理hive元数据库、表hive元数据是有mysql存储的，如果默认安装则是hive数据库，里面有一系
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2023-08-10 01:50:13
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hive是什么（官网概念)Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上。提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。Hive 是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库； 一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制； Hive 定义了
五, Hive-数据的导入和导出5.1 数据导入法1, 向表中装载数据(load)[案例实操]创建表加载本地文件到此表中加载HDFS文件到此表中不进行覆盖执行load之后, HDFS的inpat路径中就不再含有这个数据文件, 因为这个文件被移动到hdfs中存储hive数据的目录中(在hdfs中默认路径为 /user/hive/warehouse/表名)去了.加载HDFS文件到此表中进行覆盖法2,
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2023-08-18 22:47:32
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