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
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
一。背景笔者所在公司某系统在某证券公司现场部署时，客户出于自己集群使用规划的考量，不允许 flink 访问大数据集群，既不能使用yarn资源管理器，也不能访问hdfs文件系统，而该系统中中 flink 应用程序的数据链路是 flink sql 读取 kafka topic中的数据，进行计算分析后写到es中供下游业务系统使用，计算过程中使用到了 flink 的 table api和sql。该场景其实
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
我们Hadoop平台也从Hadoop1.2.1升级到了Hadoop2.4.0版本，当然HDFS HA 也配置到集群中。具体的配置方法是基于cloudera 开源的zookeeper +QJM HA方案（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623）。感恩cloudera 这样伟大的公
1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。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存储。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
三种搭建方式一文搞定：伪分布式、分布式、高可用，来吧，往下看配置：vmware15 centos6.5-mini jdk1.8 Hadoop-2.6.51、HDFS伪分布式搭建步骤：(1) 配置免密登录 node01->node01ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01(2) 配置JDKex
迁移hdfs节点过程中，退役datanode节点，出现这个问题：使用命令检查block报告hdfs fsck /返回结果截图如下：
原创
2022-09-01 21:03:26
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T） 在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记
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
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
HDFS写数据流程（客户端如何把数据写入到HDFS集群中）1.HDFS client客户端访问HDFS会先创建一个Distributed System(分布式文件系统)对象，向NameNode发出请求上传文件，NameNode会检查自己的目录树来判断是否有权限或者有改目录存在。2.NameNode校验完成会把DataNode首地址信息回传给客户端。3.客户端会创建一个FSDataOutputeSt
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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1.HDFS基本概念（1）数据块（block）：HDFS存储文件时块(block)为单位，一个数据块默认为64MB，每个数据块会存在多个副本在不同的DataNode上，默认是三份，这里是有个小文件问题如何解决？（2）NameNode：负责管理文件目录、文件和block的关系、block和DataNode的关系。（3）DataNode：负责存储数据，上面有数据和数据的meta信息，大部分容错机制在这
HDFS设置BLOCK的目的在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128M
原创
2022-12-07 00:34:36
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定义上的区别block（块）定义：block（块）是从一个大规模文件上分出来，存储在每个数据节点（DataNode）（默认3个）上，并由HDFS文件系统默认的存储最小单位（64MB或者128MB），是物理块。split（切片）定义：split（切片）是mapreduce中的map task开始之前，将文件按指定大小切割后的若干部分，默认大小与block（块）一样，同为64MB（128MB），是逻辑
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2023-07-04 13:26:11
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# HDFS设置Block大小详解
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个高容错、高吞吐量和可扩展的分布式文件系统。它将文件划分为若干个块（Block），每个块均可独立存储在不同节点上。HDFS的设计使得它能够处理大规模数据集并进行高效的存储和访问。在实际使用中，Block大小设置对存储效率和性能有重要影响。
## HDFS的Block大小
HDFS的默认Block大小是128MB，但
常用命令参数介绍-help 功能：输出这个命令参数手册-ls 功能：显示目录信息 示例： hadoop fs -ls hdfs://hadoop-server01:9000/ 备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写 –>hadoop fs -ls / 等同于上一条命令的效果==-mkdir == 功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs -mkdir -p /
1、大数据源码解读思路（1）掌握其网络通信架构（2）场景驱动方式HDFS：namenode datanode启动写数据得流程更新原数据流程读数据流程2、Hadoop RPC的Demo详述含义：远程过程调用，即不同进程的方法的调用。2.1、创建pom依赖<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
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