分布式系统执行介绍常用命令的简介和使用1 HDFS是一个分布式文件系统，而对于一个文件系统来讲，文件的存取是最频繁的操作，了解HDFS中读取和写入文件的流程更有利于我们理解HDFS分布式文件系统架构通过HDFS读取文件 通过HDFS写入文件HDFS的基本文件操作命令（需要切换到bin目录下执行hadoop命令）1.显示命令的帮助信息语法格式：hadoop fs -help &nbs
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2023-07-04 18:09:19
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随着
hadoop集群数据量增大，以及机器的不断扩容，修改副本数量降本增效是很常见的做法1、配置hdfs-site.xml参数 dfs.replication<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>生效后只有新加入的数据才会使用这个副
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2023-07-04 18:08:57
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写流程：怎么将文件切割成块，上传到服务器
读流程：怎么从不同的服务器来读取数据块
写流程
图一
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2023-07-04 19:51:10
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1、HDFS的文件写入过程详细步骤解析： 1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传； 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上； 3、 NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:22
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# Hadoop 写入数据的基本原理与实现
Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，主要用于处理大规模的数据集。它的核心组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce。HDFS 允许用户以高吞吐量的方式存储并访问大文件，而 MapReduce 则是处理数据的计算模型。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Hadoop 中写入数据，并提供代码示例帮助我们更好地理解这一过程。
HDFS文件写入流程 （重点） 1、Client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传 2、Client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上 3、NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A,B,C 4、Client请求3台D
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2023-09-01 10:16:07
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HDFS的文件写入和文件读取过程详解文件写入过程：详细步骤解析：client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上；NameNode根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode的地址如：A，B，C； 注
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2023-10-06 20:40:12
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摘要：随着收集到数据体积的激增，去重无疑成为众多大数据玩家面对的问题之一。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势，并对扩展性有所帮助。在存储架构中，删除重复数据的常用方法包括哈希、二进制比较和增量差分；而本文专注的是使用MapReduce和HDFS对数据进行去重。随着存储数据信息量的飞速增长，越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的
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2024-01-06 19:10:42
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Hadoop---HDFS HDFS 性能详解 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的，而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案。 HDFS 将将要存储的大文件进行分割，分割到既定的存储块(Block)中进行了存储，并通过本地设定的任务节点进行预处理，从而解决对大文件存储与计算的需求。在实际工作中，除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算
Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)或者把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。Redis提供两种方式进行持久化:RDB持久化:将redis在内存中的数据记录定时dump到磁盘AOF持久化:将redis的操作日志以追加的方式写入文件一、 RDB在制定的时间间隔内将内存中的数
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2023-05-29 16:45:32
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hdsf 本质上就是一个分布式文件系统，只是相对于普通计算机来说，它可以很容易横向扩展，自带高可用机制。我们要在Hadoop做MapReduce计算的时候，就需要把写好的程序打成jar包放到hdfs上。hadoop提供多种方式方式让你能够把文件放入hdfs，比如 自带的shell命令行客户端put命令，java客户端的FileSystem，REST的HDFS API（WebHDFS与HttpFS）
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2023-09-22 13:09:35
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在本章，我们以《从零开始学习Hadoop》的第一个例子WordCount为例，分析Hadoop执行MapReduce的流程和诸多细节。这个例子在该书有详细的说明，在这里不在给出，请参考该书了解细节。1. 执行流程[1].将README.txt文件复制到HDFS的命令是:./bin/hadoop fs -putREADME.txt readme.txt[2].从hadoop脚本中可知，
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2023-09-08 21:56:42
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可能有些朋友会说，输入公式有什么可聊的。不就是在第一个单元格中键入公式，然后选中它向下拖动，就自动将公式填充到了剩下的单元格了吗？说得很对。但是只会这一种方法，是要加班的。拖动下拉填充公式这是我们批量输入公式最常用的办法。缺点：最简单的，总有它的一些局限性。当你需要将公式填充到几千行或几千列的单元格时，用拖动下拉填充公式法，好累不说，还没效率。另外，下拉填充公式，会将剩下的单元格自动调整成和第一个
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2023-12-10 15:57:36
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大数据_06 【hadoop HDFS文件读写流程】01 文件写入过程02 文件读取过程03 数据校验04 DataNode节点丢失周期05 DataNode的目录结构 01 文件写入过程详细步骤解析：
1、 client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；
2、 client请求第一个block该传输
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2023-07-24 09:03:34
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五、主从复制5.1 主从复制简介主从复制即将master中的数据即时、有效的复制到salve中。特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master；职责：
master： 1. 写数据； 2. 执行写操作时，将出现变化的数据自动同步到slave； 3. 读数据（可忽略）。 slave： 1. 读数据； 2. 写数据（禁止）。主从复制的作用：
5.2 主
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2023-08-26 18:41:36
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redis的集群模式redis的集群模式有主从同步，哨兵(sentine)，cluster模式，以下是主从同步模式的介绍使用，后续补上其它两种模式主从同步模式主从同步也就是读写分离，master主库负责写操作，slave从库负责读操作，slave没有写权限。单机的qps有限，实现主从分布后，请求就分流了，qps就可以提上来，实现水平扩容也容易，直接加从库slave缺点: master挂掉，就失去写
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2024-05-28 10:22:07
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什么是RedisRedis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的高性能非 关系型（NoSQL）的键值对数据库。 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快， 因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作。Redis 是K-V型的数据库，整个数据库都是用字典来存储的，对Redis数据库的
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2023-08-18 18:00:13
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HDFS中的文件访问权限针对文件和目录，HDFS的权限模式与POSIX非常相似一共提供三类权限模式:只读权限（r）、写入权限（w）和可执行权限（x）。读取文件或列出目录内容时需要只读权限。写入一个文件或是在一个目录上新建及删除文件或目录，需要写入权限。对于文件而言，可执行权限可以忽略，因为你不能再HDFS中执行文件(与POSIX不同)，但在访问一个目录的子项时需要改权限。每个文件和目录都有所属用户
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2023-09-08 21:45:34
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由上图可知;写入文件分为三个角色,分别是clientnode namenode 和datanodecliennode本质为java虚拟机.namenode 和datanode则是Hadoop数据集群存储块第一步:create实际是客户端创建DistributedFileSystem实例化对象第二步 create通过实例化对象录取调用对象中create()方法,此
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2023-06-08 11:23:36
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一.hdfs读写流程 读: 步骤一. HDFS的client客户端调用分布式文件系统对象的open()方法,然后通过RPC(远程过程调用)方式调用NameNode的open(),本质就是获取DataNode的block locations信息(与客户端远近做了排序)，并返回到客户端。 步骤二.HDFS客户端Client调用open()方法的同时，会生成输入流对象FSDataInputStre
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2023-07-03 16:58:26
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