前言  其实说到HDFS的存储原理,无非就是读操作和写操作,那接下来我们详细的看一下HDFS是怎么实现读写操作的!一、HDFS读取过程    1)客户端通过调用FileSystem对象的open()来读取希望打开的文件。对于HDFS来说,这个对象是分布式文件系统的一个实例。确定文件的开头部分的块位置。对于每一块,namenode返回具有该块副本的datanode地址。datanode根据他们与cl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文以如下两个方面展开:HDFS的组成,HDFS的各组成的工作方式也就是HDFS的功能是怎样实现的   一、HDFS是什么 HDFS(Hadoop Distributed File System),是Apache基金会下的项目Hadoop的一个主要组成部分。Hadoop的另一个主要组成部分是MapReduce,作者受到谷歌的论文GFS的启发而设计出的一个分布式文件存储系统。它和MapR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            以下内容基本都是自己的语言进行描述的,并不全是官方的说法,若有哪里说的不对可以在下面进行交流。一 、角色 : Namenode ,DataNode ,Client  1 NameNodenamenode 负责维护整个文件系统的信息,包括:整个文件树,文件的块分布信息,文件系统的元数据,数据复制策略等 以下简称NN2  DataNode存储文件内容,负责文件实际的读写操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠,高效,可伸缩的特点。Hadoop最核心的分为hdfs分布式存储和MapReduce分布式计算。hdfs是Hadoop体系中数据存储管理的基础,他是一个高度容错系统,能够检测和应对硬件故障。(用于低成本的通用硬件上运行)简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能。(适合带有大量数据集的应用程序)&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop——HDFS 基础介绍一、HDFS简介二、HDFS设计目标三、HDFS重要特性1. master/slave架构2. 分块存储3. 名字空间(NameSpace)4. Namenode元数据管理5. Datanode数据存储6. 副本机制7. 一次写入,多次读出 一、HDFS简介HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop分布式文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、HDFS内存存储原理HDFS的数据存储包括两块:(1)HDFS内存存储;(2)HDFS异构存储。HDFS内存存储是一种十分特殊的存储方式,将会对集群数据的读写带来不小的性能提升,而HDFS异构存储则能帮助我们更加合理地把数据存到应该存的地方。HDFS的LAZY_PERSIST内存存储策略用的是下面的这种方法,       其中第4步写数据到内存中,第6步异步地将数据写到磁盘,前面几步是如何设置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、HDFS概念二、HDFS优缺点三、HDFS如何存储一、HDFS概念HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(L            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1:什么是HDFS?HDFS适合做:存储大文件。上G、T甚至P。一次写入,多次读取。并且每次作业都要读取大部分的数据。搭建在普通商业机群上就可以了。虽然会经常宕机,但HDFS有良好的容错机制。HDFS不适合做:实时数据获取。如果有这个需求可以用HBase。很多小文件。因为namenode要存储HDFS的metadata(比如目录的树状结构,每个文件的文件名、ACL、长度、owner、文件内容存放的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第1章 HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,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。1.1.2 HDFS定义HDFS(Hadoop Distributed File System),它是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Hadoop中,负责HDFS数据存储的主要组件是NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的主节点,负责管理文件系统的元数据,数据的实际存储则由DataNode来完成。下面我将详细探讨与Hadoop中HDFS数据存储相关的各种技术要素和实践,涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。
### 版本对比
在比较不同Hadoop版本时,我们可以看到一些            
                
         
            
            
            
            HDFS特点 HDFS(Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            理解HDFS
		综述当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上。HDFS是hadoop的主要分布式存储系统,一个HDFS集群主要包括NameNode用来管理文件系统的metadata,DataNode用来存储实际的数据。下面是HDFS的一些特点1.Hadoop包括HDFS是一个分布式存储和分布式计算的架构,部署在商用硬件上面,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop核心组件——HDFS系列讲解之HDFS 基本介绍HDFS 基本介绍HDFS分块存储抽象成数据块的好处块缓存HDFS副本机制名字空间(NameSpace)Namenode 功能Datanode功能机架感知 HDFS 基本介绍HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称,意为:Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一,作为最底层的分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。这些年来,各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新,让人眼花缭乱,但是大数据存储的王者依然是HDFS。为什么HDFS的地位如此稳固呢?在整个大数据体系里面,最宝贵、最难以代替的资            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Hadoop中HDFS的数据存储模块
在大数据领域,Hadoop作为一种开源框架,已经成为了处理和存储大规模数据集的重要工具。而在Hadoop框架中,HDFS(Hadoop Distributed File System)是其核心组件之一,主要负责大数据的存储。本文将深入探讨HDFS中负责数据存储的模块,并提供相关的代码示例,以帮助读者更好地理解HDFS的工作原理。
### HDFS概述            
                
         
            
            
            
            文章目录HDFS 概述 及 Shell 操作一、HDFS 概述1.1 定义1.2 HDFS 优缺点1.3 HDFS 架构组成1.4 HDFS 文件块的大小二、HDFS 的 Shell 操作2.1 基本语法2.2 命令列表2.3 常用命令练习2.3.1 准备工作2.3.2 上传操作2.3.3 下载操作2.3.4 HDFS 直接操作 HDFS 概述 及 Shell 操作一、HDFS 概述1.1 定义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、HDFS设计思想要把存入到集群中的数据均匀的分散的存储到整个集群中。核心设计思想 !1 分散存储一个大的文件想要进行存储,必须要借助分布式文件存储系统这个分布式存储系统怎么存文件:把大的文件进行切分,“分而治之”,然后存储,最小单位为:块,大小:128M;2 冗余存储整个HDFS集群是存储在多个不是特别可靠的服务器上面,所以要保住数据的安全性,策略:副本冗余 冗余的数量可以在hdfs-site            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS前言    设计的的思想:主要的是分而治之,将大的文件分割称为一个个小的文件,存储在各个机器上。    在大数据中的应用:为大数据框架提供储存数据的服务    重点概念:文件分块、副本存放、元数据。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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDFS(The Hadoop Distributed File System) 是最初由Yahoo提出的分布式文件系统,它主要用来:1)存储大数据2)为应用提供大数据高速读取的能力重点是掌握HDFS的文件读写流程,体会这种机制对整个分布式系统性能提升带来的好处。HDFS工作流程与机制⚫ HDFS集群角色与职责⚫ HDFS写数据流程(上传文件)⚫ HDFS读数据流程(下载文件)官方架构图主角色:n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Hadoop概述引言Hadoop生态圈HDFS概述引言HDFS架构架构图HDFS写数据流程HDFS读数据流程NameNode工作机制关于Block块机架感知SecondaryNameNode和NameNode的关系检查节点机制安全模式为什么说HDFS不擅长存储小文件?HDFS安装1. 安装环境2. 安装+配置Hadoop&HDFS3. 启动HDFSHDFS的使用基础命令回收站机制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 13:45:38
                            
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