一.概述BlocksMap是Namenode上与数据块相关的最重要的类， 它管理着Namenode上数据块的元数据， 包括当前数据块属于哪个HDFS文件， 以及当前数据块保存在哪些Datanode上。 当Datanode启动时， 会对Datanode的本地磁盘进行扫描， 并将当前Datanode上保存的数据块信息汇报到Namenode。 Namenode收到Datanode的汇报信息后， 会建立数
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2024-10-10 12:30:58
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安装Hadoop平台目录前言大数据和Hadoop一、大数据二、Hadoop一、虚拟机安装二、Cent OS安装三、Hadoop伪分布式环境搭配前言大数据和Hadoop大数据1、大数据的基本概念 （1）大数据的概述 《互联网周刊》对大数据的定义为：“大数据”的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的“4个V”之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，这些事情
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2024-06-19 10:27:22
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一、前言 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。为什么要设置128M/64M？二、块大小设置原则 1、最小化寻址开销（减少磁盘寻道时间） 
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2023-07-12 12:25:36
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81、hdfs数据块的默认大小是多少？过大过小有什么优缺点？参考答案：1、数据块默认大小 Hadoop2.0之前，默认数据块大小为64MB。 Hadoop2.0之后，默认数据块大小为128MB 。2、
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2023-07-24 13:47:10
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Hadoop的package的介绍： PackageDependencestoolDistCp，archivemapreduceHadoop的Map/Reduce实现 filecacheHDFS文件的本地缓存，用于加快Map/Reduce的数据访问速度 fs 文件系统的抽象，可以理解为支持多种文件系统实现的统一文件访问接口 hdfsHDFS，Hadoop的分布式文件系统实现 ipc
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2023-09-23 13:02:57
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1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中。2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M，之前版本的默认值是64M.3.如何修改block块的大小？ 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值。 注意：在修改HDFS的数据块大小时，首先停掉集群hadoop的运行进程，修改完毕后重新启动。4.bloc
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2023-09-07 11:13:25
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Hadoop中的块、片、区
块（Block）文件上传HDFS的时候，HDFS客户端将文件切分成一个一个的块，然后进行上传。块的默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。思考：为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？ （1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置； （2）如果块设置的太大，从磁盘
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2023-07-06 18:35:50
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#hadoop version 查看版本号1 、获取默认配置hadoop2系列配置文件一共包括6个，分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml和slaves。除了hdfs-site.xml文件在不同集群配置不同外，其余文件在四个节点的配置是完全一样的，可以复制。另外，core-site.xml
Hadoop核心之HDFS在看HDFS的设计架构之前，先看一些基本概念： 基本概念块（Block）NameNodeDataNode 块逻辑上是一个固定大小的存储单元，HDFS的文件被分成块进行存储，HDFS块的默认大小为64MB，文件在传输过来的时候，被分成块进行存储，块是文件存储处理的逻辑单元，做软件的备份查找，也都是按照块来进行处理的 HDFS中有两类节点，分别为： NameNode和Dat
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2024-02-23 11:21:18
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零、SSH密码认证流程一、HDFS架构简单了解HDFSHDFS借鉴了GFS的数据冗余度思想 存在批量的硬盘；【DataNode 数据节点】 HDFS默认冗余度为“3”，就是一份同样数据保存三份； 利用“水平复制”提升上传效率； 以“数据块”作为单位进行数据传输（1.x版本 64m、2.x版本 128m）； 存在一个“管理员”进行管控调度【NameNode 名称节点】HDFS区别其他分布式文件系统：
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2023-09-20 10:41:42
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# 理解并实现Hadoop的默认块大小
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常流行的框架，它使用分布式存储和处理来处理大规模数据集。Hadoop的一个重要特性是其数据存储方式，即将文件分割成块并在集群中的节点间进行分配。本文将详细讲解如何查看和设置Hadoop的默认块大小。
## 流程概述
我们需要遵循以下步骤来实现对Hadoop默认块大小的设置和查看：
| 步骤编号 | 步骤说明
原创
2024-08-16 05:29:35
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# Hadoop 2 默认备份数据块
在现代大数据处理领域，Hadoop 作为一个开源框架，广泛应用于大规模数据的存储和处理。其中，Hadoop Distributed File System (HDFS) 是其核心组件之一，主要负责对数据的存储管理。一个显著的特性是它自动备份数据块，以确保数据的可靠性和高可用性。
## HDFS 中的数据块
HDFS 将文件切分成多个块（默认是128MB）
hadoop是一个适用与海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）是Hadoop自带的一个分布式文件系统，同时HDFS也是MapReduce计算的基础。HDFS相关（NN,DN,SSN） &nbs
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2024-09-24 20:35:20
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在工作中，虽然遇到linux系统崩溃的几率不高，但是万一遇到了就十分棘手，对于hadoop集群单个节点崩溃来说，一般不会导致数据块的丢失，直接重做系统，换个磁盘，数据也会自动恢复，但是你遇到数据块丢失的情况么？例如：有一个表的数据备份设置为1份，或者很不幸多个主机系统同时崩溃就会导致数据块丢失！很不幸，
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2023-08-01 20:21:54
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基本概念源于Google的GFS论文。 数据是采用块管理，Hadoop1.x中默认大小是64M，Hadoop2.x中大小默认为128M。 块变大为了最小化寻址开销，也就是让文件传输时间明显大于块的寻址时间，还有就是减轻NameNode的负担，因为在NameNode中存储块所在数据节点的信息，太小的块会占用过多内存。但是也不能过于大，因为MapReducer中一般一个map处理一个块上的数据，如
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2023-08-25 08:28:35
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HDFS主要组件1、数据块（Block） HDFS中的文件是以数据块的形式存储的，默认最基本的存储单位是128MB的数据块，也就是说，存储在HDFS中的文件都会被分割成128MB一块的数据进行存储，如果文件本身小于128MB，则按照实际大小进行存储，并不占用整个数据库空间。 HDFS的数据块
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2023-09-04 06:48:12
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我们在分布式存储原理总结中了解了分布式存储的三大特点：数据分块，分布式的存储在多台机器上数据块冗余存储在多台机器以提高数据块的高可用性遵从主/从(master/slave)结构的分布式存储集群HDFS作为分布式存储的实现，肯定也具有上面3个特点。HDFS分布式存储：在HDFS中，数据块默认的大小是128M，当我们往HDFS上上传一个300多M的文件的时候，那么这个文件会被分成3个数据块： 
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2023-09-23 17:07:15
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Hadoop是什么？hadoop是一个开源的大数据框架；hadoop是一个的分布式计算的解决方案；hadoop=HDFS（分布式文件操作系统）+MapReduce（分布式计算）。 Hadoop的核心？HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础；MapReduce编程模型：分布式计算是大数据应用的解决方案。 Hadoop基础架构？HDFS概念：HDFS有三部分构成：数据块、N
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2023-09-20 10:52:43
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最终结果：
[hadoop@h41 ~]$ jps
12723 ResourceManager
12995 Jps
12513 NameNode
12605 DFSZKFailoverController
[hadoop@h42 ~]$ jps
12137 ResourceManager
12233 Jps
12009 DFSZKFailoverControll
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2024-07-19 09:15:28
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在使用Hadoop进行大数据处理过程中，数据块损坏是一个常见但又棘手的问题。数据块损坏可能导致数据丢失、任务失败，进而影响整个数据处理系统的稳定性。因此，解决Hadoop数据块损坏的问题显得尤为重要。以下是解决该问题的详细步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
## 环境配置
为了确保Hadoop环境的正常运行，我们需要进行必要的配置。以下是此次环境配置的一幅流
