# Hadoop元数据的存储位置及实现步骤
## 引言
Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架，它的核心部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。在Hadoop中，元数据是指描述文件和目录的信息，如文件大小、创建时间、所有者等。本文将介绍Hadoop元数据的存储位置和实现步骤，帮助刚入行的开发者理解Hadoop元数据的存储机制。
## 整体流程
为了更好地理解Hadoop元数据的存
原创
2023-09-14 12:17:41
120阅读
HDFS设计前提与目标 硬件容错 流式数据访问 超大规模数据集 简单一致性模型一次写入多次读取 移动计算比移动数据便宜HDFS架构 主从架构（master/slave） 两个重要进程：namenode和datanodeHDFS数据存储 冗余备份（备份因子可配置，默认为3） 每个文件按字节切为128m的block（hadoop1为64m） 冗余数据保存加快数据传
1. HDFS的元数据管理 按照类型分为：文件，目录自身属性的信息。文件记录的信息，储存相关的信息。datanode的信息。 按照形式分为：内存元数据，元数据文件，分别存在内存和磁盘上面。 HDFS磁盘上元数据分为两类，用于持久化存储： fsimage镜像文件：是元数据的一个持久化的检查点，包含hadoop文件系统中所有的目录和文件元数据信息，但是不包含文件块位置的信息，文件块位置的信息只
转载
2023-06-30 19:01:17
524阅读
Hadoop 数据是存储在HDFS， Mapreduce 是一种计算框架，负责计算处理。HDFS上的数据存储默认是本地节点数据一份，同一机架不同节点一份，不同机架不同节点一份。默认是存储3份HDFS 存储元数据信息和存储位置信息，metadata。他们之间是通过文件名进行关联的。DataNode 节点存储FsImage， editLog；NameNode 存储的是block storage用户的请
转载
2023-07-05 21:44:43
371阅读
分布式文件系统与HDFSHDFS体系结构与基本概念HDFS的shell操作java接口及常用apiHADOOP的RPC机制HDFS源码分析NN元数据管理机制：什么是元数据呢？百度百科的解释是这样的，描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目
Hadoop——HDFS1. HDFS工作机制：NameNode存放信息
元数据（地址 如：\aa\bb）块信息（块大小、副本数量、块位置（分布在哪些节点））存放位置
存放位置：内存 （与磁盘） c存放结构：树配置 首先下载jdk，hadoop 配置环境 vi /etc/profile 初始化hdfs要配置三个文件./etc/core-site.xml ./etc/hadoop
转载
2023-09-20 11:59:59
86阅读
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。 Hadoop系统架构，主要解决的大数据处理的问题，就是海量数据的分布式存储和计算，对于企业大数据的需求，包括数据存储，日志分析，商
转载
2023-07-06 18:33:28
0阅读
前言首先讲讲hive是什么？hive本身是一个数据仓库工具，那既然是仓库，那就要存东西，**存什么东西呢？**存的是元数据（俗称metadata），那再问，**什么是元数据呢？**元数据并不是真实的数据，可以理解为是一种数据映射表，将非结构化的数据映射为结构化数据。 从上图可以看出，hive中的元数据，其实只是一张张的数据映射表，你可以理解为mysql中的表也是这个样子，本身也就是一些映射表，真实
在进入下面的主题之前想来搞清楚edits和fsimage文件的概念：1，fsimage文件其实是hadoop文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含hadoop文件系统中的所有目录和文件idnode的序列化信息。2，edits文件存放的是hadoop文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到edits文件中。 元数据的介绍：元数据的分类
按形式分类：内
转载
2023-07-13 11:43:11
171阅读
目录一、元数据的概念二、元数据存储方式一、元数据的概念 Hive中有两类数据：真实数据和元数据。和关系型数据库一样，元数据可以看作是描述数据的数据，包括Hive表的数据库名、表名、字段名称与类型、分区字段与类型等。二、元数据存储方式Hive 将元数据存储在RDBMS中，有以下3种模式可以连接到数
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
安装不说了，配置参数就那些重要特性如下： （1）HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M（2）HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file
相关系列目录：Hadoop集群安装配置系列（目录） http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76696.htm1、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
安装三个虚拟机【貌似可以先配置好一个然后克隆成三个虚拟机？】首先修改名字： hostname 查看名字 hostname hserver1 三个主机都需要修改名字IP映射文件 vim /etc/hosts 192.168.192.129 hserver1 192.168.192.130 hserver2 192.168.192.131 hserver3 [根据#ifconfig查看IP] 测试
一、HDFS读写之前提
NameNode(元数据节点)：存放元数据（名称空间、副本数、权限、块列表、集群配置信息），不包含数据节点。元数据节点将文件系统元数据存储在内存中。
1.DataNode（数据节点）:真正存储数据的地方，以数据块为单位。默认数据块大小为128M。数据节点周期性的将所有存储块信息发送给元数据节点。客户端通过
HBase先登录hbase用户：su hbase修复HBase：#显示问题的详细信息
hbase hbck -details
#尝试修复region级别的不一致情况
hbase hbck -fix
#尝试自动修复，但实际上只是把不一致的数值加1
hbase hbck -repair
#修复元数据表(meta表)
hbase hbck -fixMeta
#将meta表上记录的region重新
转载
2023-06-16 21:04:24
0阅读
目录一、单机数据系统二、Hadoop(一)、HDFS 的两个关键组件：(二)、MapReduce：分布式计算框架三、Hive（SQL on Hadoop）四、Spark(hadoop第一代引擎MapReduce的升级版本)五、总结图一、单机数据系统一台服务器，数据存储在本地，通过SQL对数据进行操作。二、HadoopHadoop主要由两部分组成，分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduc
转载
2023-08-18 19:44:41
34阅读
1. Hive的架构Hive元数据默认存储在derby数据库，不支持多客户端访问，所以将元数据存储在MySQl，支持多客户端访问。HiveServer2可以支持多客户端并发和身份认证。旨在为开放API客户端（如JDBC和ODBC）提供更好的支持详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/681943962. Hive和数据库比较Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似
转载
2023-07-06 21:02:19
148阅读
一、今日学习内容 1.一、什么是元数据 又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据，主要是描述数据属性的信息，用来自持如只是存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。二、Hive MetadataHive Metadata即Hive的元数据。包含用Hive创建的database、table、表的位置、类型、属性，字段顺序类型等元信息。元数据存储在关系型数据库中。如hi
转载
2023-06-12 20:04:44
422阅读
一、HDFS 的优缺点hdfs 的优点：可以处理超大文件流式地访问数据运行于廉价的机器上缺点：不适合实时性要求较高的场景无法高效存储小文件（HDFS 所能容纳的文件数目是由NameNode 的内存大小来决定的。而HDFS 中的元数据（文件和目录的属性信息）都存放在NameNode中）二、HDFS 基本概念1.数据块（Block）：hdfs最基本的存储单位是数据块,每个数据块的大小默认是64M.如果
转载
2023-08-04 20:09:23
106阅读
