什么是HADOOP？Hadoop 是海量数据的分布式存储和计算平台。Hadoop 的核心组成部分如图所示，其中 Common 部分是基础，有各个框架编写时不可缺少的代码。HDFS 是底层负责存储数据的技术，存放着以后需要被处理的海量数据，类似于 MySQL 数据库。YARN 是负责分配程序运行时需要的资源的，类似于 Apache 或者Tomcat。MapReduce 是程序员编写的处理存储在 HD
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2023-07-10 22:04:38
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总体情况HDFS 分布式文件系统 NameNode：属于管理层用于管理数据的存储，是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间，副本数，文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 SecondaryNameNode：也属于管理层，辅助NameNode进行管理，用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间
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2023-07-14 09:58:52
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HDFS是Hadoop为了储存海量数据而使用的一种分布式文件系统。这种文件系统是运作于多个机器之上的。HDFS为了保证数据储存的可靠和读取性能，会把保存的数据进行切块后进行复制并且储存在集群的多个节点中。HDFS存在名字节点NameNode和数据节点DataNode：NameNode：储存元数据信息，也就是具体文件，block，datanode之间的映射关系。数据保存在内存和磁盘中。这是HDFS最
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2023-07-12 15:17:24
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HDFS是Hadoop系统的存储部分。它是块结构的文件系统，其中每个文件被分成预定大小的块。这些块存储在一台或多台机器的集群中。HDFS适用于两种类型的节点：NameNode（主节点）和DataNodes（从节点）Hadoop NameNodesNameNodes是HDFS文件系统的核心。它们保留文件系统中所有文件的目录树，并跟踪集群中数据的保存位置。它们不存储这些文件的数据。这是一台非常高效的机
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2023-07-14 09:59:51
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hdfs介绍 hdfs是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，是分布式的，可以对文件或文件夹进行上传、删除、下载、文件夹可以创建，但不能进行修改、文件不能进行创建。适合一次写入，多次读出的场景，所以适合做数据分析。组成 hdfs：包含namenode、datanode、secondary namenode三部分。 namenode：负责管理整个文件系统的元数据（文件的位置，名称、权
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2023-07-14 09:59:36
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文章目录NamenodeNamenode的元数据存储edits文件与fsimage文件Namenode的安全模式SecondaryNamenode原理元数据的恢复和元数据的备份 NamenodeNamenode的元数据存储如下图，由于我在hadoop1上启动了namenode和datanode，会产生如下两个文件夹，name是namenode存放的元数据，而data是datanode存放的块的数
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2023-12-08 15:19:14
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一、HDFS原理1->HDFS 架构HDFS是一个分布式文件系统。一个HDFS集群主要由一个 NameNode ,一个Secondary NameNode 和多个 Datanode2->HDFS各个节点的功能NameNode：Master节点，是领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；监控nanmenode的健康状态；管理HDFS的名称空间。
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2023-07-20 17:13:42
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Namenode Namenode是HDFS集群主节点，负责管理整个文件系统的元数据，所有的读写请求都要经过Namenode。
元数据管理Namenode对元数据的管理采用了三种形式：1) 内存元数据：基于内存存储元数据，元数据比较完整2) fsimage文件：磁盘元数据镜像文件，在NameNode工作目录中，它不包含block所在的Datanode 信息3)&nbs
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2023-09-08 21:59:57
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1、分布式管理系统（Distributed Filesystem）： 当数据集超过了单一的物理计算机的可存储容量，这就需要存储在不同的计算机上。这种管理跨网络计算机存储的文件系统叫分布式文件系统。 2、HDFS(Hadoop Distributed Filesystem) :
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2023-07-12 15:17:37
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一.简介- 什么是hdfs？ hdfs是一种分布式系统，其组成是namenode节点和datanode节点。顾名思义，namenode是“名字节点”，存储的是这部分存储区域的相关信息，并管理datanode节点；而datanode存储的就是数据。一个namenode对应一个或多个datanode节点，每一个datanode运行在一台机器上，所以这些datanode组合到一起将形成一个集群（clu
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2023-09-14 13:16:16
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一、Keystone介绍： keystone 是OpenStack的组件之一，用于为OpenStack家族中的其它组件成员提供统一的认证服务，包括身份验证、令牌的发放和校验、服务列表、用户权限的定义等等。云环境中所有的服务之间的授权和认证都需要经过 keystone. 因此 keystone 是云平台中第一个即需要安装的服务。 作为 O
消息队列服务在OpenStack中用于实现组件间的高效通信，确保数据的可靠传输和异步处理。在许多云计算环境中，服务之间的解耦是至关重要的，当一个服务在处理数据时，它不应影响其他服务的正常运作。通过使用消息队列服务，OpenStack能够有效地管理和协调各个组件之间的消息传递。
### 背景描述
在OpenStack中，各种组件需要彼此通信，以完成任务和服务。例如，计算节点和存储节点之间的交互需
消息队列服务在OpenStack中用于实现组件间的**异步通信**。这种通信方式允许不同组件之间在不需要即时响应的情况下进行数据交换，从而提升系统的可伸缩性和容错能力。
在打造高效的云计算平台时，OpenStack采用了消息队列服务来协调各个组件之间的交互。这种架构能够确保数据能够在不同服务之间流畅传递，而不必担心即刻的响应时间，从而极大地提高了系统的整体效率和可靠性。
### 背景描述
在
Hadoop（四）HDFS什么是HDFSHDFS文件系统设计的目的上传机制读取机制 什么是HDFSHadoop Distributed File System hadoop底层的分布式文件存储系统，可以存储海量的数据。其特点为：作为一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件。分布式存储系统，通过许多服务器联合起来实现功能。master/slave架构，主从架构。其中namen
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2023-09-01 09:23:30
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静态成员变量初始化放在类外,在cpp中. Primer59页中说.h文件用于声明而非定义,三个例外:定义类,值在编译时就已知的const对象和inline函数.(一般的变量定义如果放在.h中,被cpp多次包含会造成重定义,而这三个不会这样.比如类的定义,我们在包含这个头文件时,我们需要知道它的定义,
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2020-07-12 23:01:00
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一、测试流程1、每日工作流程每天9：30站立会议 （工作进度透明化，问题随时有解决方案）昨天干了什么今天准备干什么有什么问题2、项目团队项目经理 PM、前端、后端、测试、产品3、研发部门后端、前端、测试、产品、运维4、直属上司测试经理、项目经理、测试组长5、对测试的理解质量管理——会沟通，风险把控，过程推动效率提升——测试技术6、测试的要求全流程参与 具备测试技术（自动化测试）7、产品需求评审（自
一、评测环境1）网络拓扑图2）配置参数Ø 服务器配置二、性能对比目前主流hadoop的文件存储格式有行存储的CSV格式，列式存储的ORC和Parquet等。本章给出的是Parquet+Spark和CarbonData+Spark在过滤查询场景和聚合计算场景的性能测试结果。1）测试数据创建沈阳社保的数据仓库，导入、集成1年的测试数据，如下表：生成CarbonData格式文件，如下表：2）过
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2024-10-30 16:51:12
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1. 引言在整个 hadoop 框架中，主要存在三个组件：HDFS、MapReduce 和 YARN，HDFS 主要负责数据的存储，MapReduce 则数据模型的运算，YARN 负责资源的调度。接下来的博文会对这几个组件进行一一介绍，这篇博文先聊一聊 HDFS 的存储原理。2. HDFS实现机制HDFS 主要是为了应对海量数据的存储，由于数据量非常大，因此一台服务器是解决不能够应付的，需要一个
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2023-07-19 14:04:07
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每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在namenode的内存中，因此hadoop存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽namenode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和存储这些文件原始内容所需要的磁盘空间相比也不会增多。例如，一个1MB的文件以大小为128MB的块存储，使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工
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2023-06-29 23:22:12
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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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