一 HDFS概述1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，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，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。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS概念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，
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2024-04-12 23:35:19
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HDFS设计基础与目标硬件错误是常态。因此需要冗余流式数据访问。即数据批量读取而非随机读写，Hadoop擅长做的是数据分析而不是事务处理(随机性的读写数据等)。大规模数据集简单一致性模型。为了降低系统复杂度，对文件采用一次性写多次读的逻辑设计，即是文件一经写入，关闭，就再也不能修改程序采用“数据就近“原则分配节点执行 HDFS体系结构Namenode:管理文件系统的命名空间记录每个文件数
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2024-04-09 20:21:52
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## 将文件权限修改为仅自己可以读写的流程
为了将文件权限修改为仅自己可以读写，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 定位到文件所在的目录 |
| 3 | 使用`chmod`命令修改文件权限 |
下面将详细介绍每一步需要做的事情，以及对应的代码和注释。
### 步骤1：打开终端
打开终端是执行命
原创
2023-07-27 05:01:29
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读流程 1.openfile 客户端 指定文件的读取路径 2.从namenode那里得到文件块的存储位置（元数据信息） 3.根据元数据信息 去指定的datanode上读文件。如果文件特别大，namenode不会一次性把所有的块信息给客户端 ，而是客户端读一部分，读完之后再找namenode去要。如此循环，知道全部读完。 4.读完之后，关闭输入流写流程 1.create file 客户端获取文
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2023-09-20 12:43:57
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Hadoop HDFS读写数据过程原理分析摘要： 在学习hadoop hdfs的过程中，有很多人在编程实践这块不知道该其实现的原理是什么，为什么通过几十行小小的代码就可以实现对hdfs的数据的读写。下面介绍其实现的原理过程。一.读数据的原理分析1.打开文件用Java导入FileSystem类，通过FileSystem.get(conf)声明一个实例对象fs，从而分布式系统底层的配置文件会被项目所调
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2023-08-07 17:50:36
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hadoop 组件 hdfs架构及读写流程 一Namenode 是整个系统的管理节点 就像一本书的目录，储存文件信息，地址，接受用户请求，等二提供真实的文件数据，存储服务文件块（block）是基础的最基本的储存单元2.1块储存原理hdfs为什么分块而不是分文件大小不一io不均衡：负载不均衡一般默认为64或者128M 多副本 默认为三个端，同一机架一个，另一机架一个三 . 读写原
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2023-09-01 08:26:34
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浅谈Hadoop工作原理 文章目录浅谈Hadoop工作原理Hadoop核心组件HDFS读写原理HDFS读文件HDFS写文件MapReduce原理Map流程Reduce流程Shuffle机制（无序--->有序） Hadoop核心组件Hadoop HDFS(分布式存储系统)：解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架)：解决资源任务调度 Hadoop MapReduce
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2023-07-04 12:42:09
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文章目录HDFS写数据流程HDFS读流程首先，再回顾一下HDFS的架构图HDFS写数据流程客户端发送请求，调用DistributedFileSystem API的create方法去请求namenode，并告诉namenode上传文件的文件名、文件大小、文件拥有者。namenode根据以上信息算出文件需要切成多少块block，以及block要存放在哪个datanode上，并将这些信息返回给客户端。客
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2023-09-20 12:44:06
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前言在本文档中，你将了解到如何用Java接口读写Hadoop分布式系统中的文件，以及编码的转换等问题。其中有些细节，在你不知道的时候，是非常容易出错的。 这边读写文件分以下三种情况：1. 在非Map Reduce过程中读写分布式文件系统中的文件比如说，你想自己遍历一个文件，想截断一个文件，都属于这种方式。一般该过程发生在run函数中，程序员处理Map Reduce产生的中间文件上。2. 在map（
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2024-06-27 21:14:27
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Hadoop之HDFS读写流程分析一.写流程分析写流程各步骤详细说明:通过Cilent客户端向远程Namenode发送RPC（远程调用）请求① Namenode 会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录，否则会让客户端抛出异常； ② Namenode允许上传文件。同时把待上传的文件按照块大小（128M一块）进行逻辑切分客户端请求上传第一个BlockNam
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2023-09-20 12:42:15
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# 如何在Hadoop和Hbase上运行Hbase
作为一位经验丰富的开发者，你可能会遇到一位刚入行的小白开发者，他对于如何在Hadoop和Hbase上运行Hbase感到困惑。在这篇文章中，我将向他解释整个过程，并提供详细的步骤和相应的代码示例。
## 过程概述
下面是在Hadoop和Hbase上运行Hbase的整个过程的概述，可以用表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-01-21 10:07:27
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1. 概述
2. 用户身份标识
3. 组映射
4.关于权限的实现
5.文件系统API的变更
6.应用程序shell的变更
7.超级用户
8.ACLs
9.ACL 文件系统API
10.ACL命令
11.参数配置
12.总结
骚年们，我们今天来学习hdfs的权限~ 请忽略4，5两段内容~文档：http://h
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2023-07-19 15:51:51
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HDFS的数据流（原理分析）HDFS写数据流程1、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，。2、如果不存在则返回错误，存在则NameNode 返回是否可以上传。3、客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。4、NameNode 返回 3 个 DataNo
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2023-07-12 15:25:08
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1.客户端会调用DistributedFileSystem对象的create(filePath)方法，与NameNode进行RPC通信。 2.NameNode接收到用户的写文件的RPC请求后，首先进行各种检查。如用户是否有创建权限和该文件是否已存在，检查通过后才会创建一个文件，并将操作记录到editlog中，然后DistributedFileSystem会将DFSOutputStream对象包装在
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2023-06-13 22:53:25
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1.root在linux里面拥有所有的系统权限，可以畅行无阻地修改所有系统文件和其他用户的文件，挂载文件系统等等的一系列操作，因为linux内核执行进程的过程中，首先检查进程所属，如果属于root则一切放行； 2.普通用户则有很大的限制，例如不能修改系统关键配置文件，想查看其他用户的文件则需要相应的权限，不能安装软件，甚至关机关机指令都需要以root身份执行。在root用户下 ~等同于/rootr
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2024-05-09 11:27:59
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一.HDFS的写(上传)操作所谓的写操作，那么就是将client的文件(可能是本地)写入到HDFS当中。写操作的流程如图所示： 过程概述：1.我们有一个大小为200mb的文件，在逻辑上将其分为两个block，并不是在实际当中进行分割(这里不知道为什么分为了128mb和72mb两个block，因为HDFS当中最小的block大小为64mb，这个72mb不知是怎么来的，准确来说
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2023-07-12 12:48:58
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清楚认识到读写锁分为共享锁（读锁）和独占锁（写锁），可能通过设置标志位记录读锁调用的次数结合互斥锁实现共享锁。但需要注意的是，以下的实现在多个写锁被阻塞时非常消耗计算机资源。因为线程阻塞在写锁中而没有被投入睡眠，导致轮询策略。避免轮询可通过互斥锁+条件变量实现读写锁，具体实现见上一篇博文。 以下是代 ...
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2021-08-25 15:59:00
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hadoop hdfs读写 hdfs读取文件1.FSDataInputStream，open创建输入流，建立与na
原创
2023-04-20 16:45:04
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55-Hadoop-hdfs读写流程：（1）客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，由NameNode 检查目标文件以及父目录是否已存在。 （2）NameNode 返回是否可以上传的信号。 （3）客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上。 （4）NameNode 返回 3 个 DataNode 节点，分别为 d
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2024-09-09 05:56:51
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Hadoop（HDFS）文件读写机制一、概述采用Hadoop提供的API进行HDFS文件系统访问，文件读取时默认是顺序、逐block读取；写入时是顺序写入。二、读写机制首先来看文件读取机制：尽管DataNode实现了文件存储空间的水平扩展和多副本机制，但是针对单个具体文件的读取，Hadoop默认的API接口并没有提供多DataNode的并行读取机制。基于Hadoop提供的API接口实现的应用也自然
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2023-08-16 11:14:24
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