1.NameNode作用：管理文件文件夹结构、管理数据节点。名字节点维护两套数据，一套是文件文件夹与数据块之间的关系， 还有一套是数据块与节点之间的关系。 前一套数据是静 态的，是存放在磁盘上的。通过 fsimage 和 edits 文件来维护。后一套数据是动态的。不持久化到磁盘的，每当集群启动的时候，会自己主动建立这些信息。配置信息：core-site.xml中的hadoop.tmp.dir&n
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2023-09-07 14:11:41
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# Hadoop数据目录
## 介绍
在大数据处理领域，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架。它的核心设计思想是将大量的数据分布式存储在多个节点上，并通过并行计算来处理这些数据。Hadoop的数据目录是存储和管理这些分布式数据的重要组成部分。
本文将介绍Hadoop数据目录的概念、结构以及如何使用Hadoop API进行操作。我们将通过代码示例和类图的方式来帮助读者更好地理解和使用Ha
原创
2023-10-25 17:16:30
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HDFS的概述与特性介绍Hadoop Distributed File System 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，有很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改，适合用来做数据分析，并不适合来做网盘应用优点：高容错性、适合处理大数据、可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。缺点：不适合低
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2023-08-01 21:40:19
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元数据元数据职责: 1.维护虚拟访问目录 2.储存数据块信息.副本个数.物理块的位置 3.储存块描述信息,起始位置,大小namenode对元数据的管理1.客户端在发起读取数据的请求时,需要元数据要在很高的效率下找出数据储存的位置,所以元数据储存在内存中,并以Tree型数据结构储存,但储存设备宕机后,内存中的数据会消失,所以元数据就也会写入到磁盘中,做持久化储存.因此在内存中和磁盘中各有一份元数据.
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2023-08-18 19:56:55
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# Hadoop数据具体目录解析
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，在处理大数据时扮演了重要的角色。它具有强大的存储和计算能力，由于其独特的架构，Hadoop的数据存储结构有别于传统的关系型数据库。本文将着重介绍Hadoop的数据具体目录，涵盖其目录结构、默认路径、持久化操作，并附上相应的代码示例和图示。
## Hadoop目录结构概述
Hadoop的核心组成部分是HDFS（Hado
原创
2024-09-04 04:42:23
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# Hadoop数据目录配置
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在Hadoop中，数据存储在分布式文件系统HDFS中。HDFS将数据划分为多个块，并将这些块存储在不同的计算节点上。为了正确配置Hadoop数据目录，我们需要了解HDFS的工作原理以及如何进行配置。
## HDFS工作原理
HDFS由两个主要组件组成：NameNode和DataNode。
原创
2023-07-27 15:14:53
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作者 | Sandhya Ramu，Vasanth Rajamani 译者 | 核子可乐 策划 | 蔡芳芳 复盘在 LinkedIn 发生的数据丢失事件，我们认识到：对企业而言，失败往往比成功更具有启发性。其次，如果团队行动太快，又无法以完全透明的方式处理问题，那么失败所带来的影响有可能长期困扰团队。 我们发生了数据丢失的严重事件：在部分机架中，约有 2% 的设备因意外操作失误而经历了
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2023-10-11 16:07:33
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Hadoop文件系统(HDFS)HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——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，集群中的服务器有各自的角色重要特性如下：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64MHD
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2024-02-04 22:07:26
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# Hadoop设置数据存储目录教程
## 概述
在Hadoop中，数据存储目录的设置是非常重要的，它决定了Hadoop集群的数据存放位置。本教程将教会你如何设置Hadoop的数据存储目录。
## 整体流程
下面的表格将展示整个设置Hadoop数据存储目录的流程。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建数据存储目录 |
| 步骤二 | 修改Hadoop配置文
原创
2023-10-10 11:41:30
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处理大规模数据的分布式计算可以使用Hadoop和Spark这两个开源框架。它们提供了分布式存储和计算的能力，可以有效地处理大规模数据集。下面是使用Hadoop和Spark进行大规模数据分布式计算的一般步骤：1. 数据存储： - 使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为数据的存储介质，将数据划分成多个块并在集群中进行分布式存储。HDFS提供了高可靠性、高容错性和高吞吐
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2023-08-06 17:58:45
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1、etc里都是配置文件 2、sbin 里都是hadoop启动停止和集群启动停止的命令 在配置集群的时候需要使用 整个集群全部启动 启动集群的hdfs 启动yarn 3、share存放说明文档 4、bin 存放hadoop和hdfs ...
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2021-10-29 11:37:00
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# Hadoop Trash目录数据恢复指南
在使用Hadoop的时候，数据的删除是一项常规操作。然而，一旦删除了文件，数据若没有备份，恢复将是一件麻烦的事情。幸运的是，Hadoop提供了一个“Trash”机制，让用户在不小心删除文件时能够找回这些数据。下面将通过一系列步骤教你如何实现Hadoop Trash目录的数据恢复。
## 流程概述
在进行数据恢复之前，首先需要了解整个过程。下面是恢
原创
2024-10-06 06:01:42
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# Hadoop数据临时存放目录
## 引言
在进行大数据处理时，Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架。它能够处理大规模数据集，并提供高可靠性和容错能力。在Hadoop中，数据的临时存放目录起着非常重要的作用。本文将对Hadoop数据临时存放目录进行科普，并提供相应的代码示例。
## Hadoop数据临时存放目录的背景
在Hadoop中，数据被划分成多个块，并分布在集群的各个节点上
原创
2023-08-19 11:55:06
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由于公司的大数据平台 搭建的比较简陋，还要让 之前根本没有接触过 hadoop平台的开发 算法人员使用，他们的错误操作 经常给你带来 意外的惊喜和 感动的泪水，我心里有十万个 MMP。。。所以刚开始就想干脆像 初中小学那样写个班规似的 使用规范吧，但是规范的约束力是有限的，需要大家相互信任，但是总有人会错误操作的风险，怎么办 怎么办，只能通过强制的方法 解决这个局面。 好汉 大部分都是被逼上梁山的
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2023-07-13 17:56:14
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默认情况下
hadoop运行时产生文件的存储
目录 临时文件存放在/tmp/临时
目录下如下： 现在，为方便管理，想改成自己指定的路径：在core-site.xml中添加 <property>
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2023-05-25 16:22:17
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hdfs是hadoop大体系下的分布式文件管理系统，是英文Hadoop Distributed File System的简写，其常用命令如下：一：fs命令（和Linux终端运行命令一致，也是hdfs最常用命令）二：其他相关命令1、hadoop 归档文件shell： hadoop archive -archiveName file.har -p /gyt/input /gyt/output
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2023-07-30 12:47:01
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Hadoop目录详解：1. tmp目录:主要用作mapreduce操作期间的临时存储。 Mapreduce工件，中间数据等将保存在该目录下。 mapreduce作业执行完成后，这些文件将自动清除。如果删除此临时文件，则可能会影响当前正在运行的mapreduce作业
2. sbin目录：存放启动或停止hadoop相关服务的脚本
3. bin目录：存放对hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操
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2023-07-11 12:38:14
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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：内存元数据和元
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2024-02-04 07:10:01
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配置文件在
hadoop文件夹下 /etc/
hadoop1.配置
hadoop-env.sh:export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.2012.配置core-site.xml文件:<!-- 指定
hadoop所使用的文件系统schema（URL)，HDFS的老大（NameNode）的地址 --><property><name>fs.d
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2023-05-26 16:51:28
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package com.hadoop.hdfs;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import java.io.IOException;
public class Client {
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2023-05-19 15:17:31
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