文章目录课程大纲（HDFS详解）学习目标：HDFS基本概念篇1.1HDFS前言1.2HDFS的概念和特性HDFS基本操作篇2.1HDFS的shell(命令行客户端)操作2.1.1 HDFS命令行客户端使用2.2 命令行客户端支持的命令参数2.3 常用命令参数介绍HDFS原理篇hdfs的工作机制3.1 概述3.2 HDFS写数据流程3.2.1 概述3.2.2 详细步骤图3.2.3 详细步骤解析3.
Hbase优化（二）Hadoop的通用性优化1) NameNode元数据备份使用SSD固态驱动器（Solid State Disk或Solid State Drive，简称SSD），俗称固态硬盘。2) 定时备份NameNode上的元数据每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。3) 为NameNode指定多个元数据目录使用dfs.nam
hdfs 组件介绍：nameNode： 集群的老大，主节点，存放元数据(Metedata)信息 处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间； 记录每一数据块在各个DataNode上的位置和副本信息 nameNode使用事物日志(EditsLog)记录HDFS元数据的变化信息，使用映像文件(FsImageLOg)来存储系统的命名空间，包括:文件映射、文件属性等； 通说检查点(Chec
一、基础1、HDFS优缺点（1）优点高容错性：
数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。适合处理大数据
数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据；文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。（2）缺点可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。无法高效
一、hdfs概述HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的简称，它的设计目标是把超大数据集存储到网络中的多台普通计算机上，并提供高可靠性和高吞吐率的服务。HDFS的优点：高容错性：数据自动保存多个副本，hdfs默认的副本数量是3适合处理大数据：能够处理GB、TP甚至BP级别的数据，能够处理百万规模以上的文件数量可构建在廉价机器上HDFS的
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2023-07-14 19:17:30
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主要内容：hdfs的整体运行机制，DATANODE存储文件块的观察，hdfs集群的搭建与配置，hdfs命令行客户端常见命令；业务系统中日志生成机制，HDFS的java客户端api基本使用。1、什么是大数据基本概念《数据处理》在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处
2.1 开源的GFS设计目标：1、硬件错误时常态而不是异常2、流式数据访问3、大规模数据集4、简单一致性模型5、移动计算比移动数据更划算 保障HDFS可靠性措施1、冗余备份HDFS将每个文件存储为一个数据块，默认为64MB，每个数据块都会存在多个副本。HDFS针对一个数据块写操作时只能有一个用户，DataNode使用本地文件系统存储HDFS数据。BlockReport：当DataNode
大家好，才是真的好。过去几周我们都在讲Notes客户机的相关功能功能，让大家产生了一点点小疲倦，只要眼睛不瞎，看得出来，阅读量下降得比较厉害。因此决定变一变风格，讲一讲Domino管理功能——要是您还不乐意看，我们就只能上开发功能了！在开始之前，还要说一下和Notes客户机有关的小小消息。不知道为啥，很多人喜欢使用苹果笔记本。10月24号，苹果官方正式发布和推送了macOS Ventura更新版本
大数据配置hadoop（一）搭建Hadoop的高可用模式准备3台虚拟机:master,slave1,slave2了解什么是高可用什么的高可用HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案, 通常通过设置备用节点的方式实现; 一般分为执行业务的称为活动节点(Active)，和作为活动节点的一个备份的备用节点(Standby), 当活动节点出现问题, 导致正在运行的业务
HDFS前言课程笔记1.HDFS定义1. 说明：一台电脑存不下海量数据，就必须分配到多台机器上存储。
多台机器不方便管理和维护，就需要一种系统来管理多台机器的文件---分布式系统。
2. 使用场景：适合一次写入，多次读取的场景。2. HDFS优缺点1. 优点
1. 高容错性
数据自动保存为多副本形式，它通过增加副本的形式，提高容错性。
某个副
存储文件系统元数据，例如：文件目录结构，不同文件的分块情况，每块存储在那个节点，权限等这些元数据全部存储在内存中，所以，namenode要求内存比较大hdfs在存文件的时候会按照块存储，每一块默认128M如果存储的文件很小，他在hdfs里也会占用128M，所以hdfs适合存储大块的数据如果文件大于128M，文件将会被分成多个块存储。hdfs中每个块会默认备份2份，算上自己也就是存3份hdfs备份数
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2023-06-01 14:47:05
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1.HDFS概述 ===============================================================================================================2-HDFS的namenode和datanode =====================
HDFS的概述HDFS产生背景HDFS（Hadoop Distributed File System 分布式文件系统），源自于Goole于2003年10月发表的GFS论文，是GFS的克隆版，具有如下特点： （1）易于扩展的分布式文件系统 （2）运行在大量的普通廉价机器上 （3）为大量用户提供性能不错的文件存取服务HDFS优点（1）高容错性：数据自动保存多个副本（一般默认三个），副本丢失后，会自动恢
datanode的作用: (1)提供真实文件数据的存储服务。HDFS默认Block大小是128MB，以一个256MB文件，共有256/128=2个Block. 配置在hdfs-site.xml中配置: dfs.block.size (3)不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间Replication。多复本。默认是三个。也可以在h
1.2HDFS(☆☆☆)1.2.1 HDFS 中的 block 默认保存几份？(A)A.3 份B.2 份C.1 份D.不确定1.2.2HDFS 默认 BlockSize 是(C)A.32MBB.64MB(2.7.2版本，本地模式)C.128MB(2.7.2版本，分布式模式)1.2.3 Client 端上传文件的时候下列哪项正确？(BC)A.数据经过NameNode传递
## MySQL 备份数据库而不备份数据的实现方法
在开发过程中，我们常常需要对数据库进行备份以确保数据安全，而有时我们只需要备份数据库的结构（即表的定义、索引、视图、存储过程等），而不需要备份实际的数据。在本文中，我将指导你如何实现这一点。
### 一、整体流程
下面是备份MySQL数据库结构的基本步骤：
| 步骤 | 操作
第二部分：HDFS第三部分：MapReduce第四部分：项目案例实战《Hadoop》Hadoop常用命令命令说明jps查看进程service iptables stop关闭防火墙start-all.sh启动Hadoop服务1、Hadoop介绍Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的
1.HDFS高可用对于HDFS ，NN存储元数据在内存中，并负责管理文件系统的命名空间和客户端对HDFS的读写请求。但是，如果只存在一个NN，一旦发生“单点故障”，会使整个系统失效。虽然有个SNN，但是它并不是NN的热备份因为SNN无法提供“热备份”功能，在NN故障时，无法立即切换到SNN对外提供服务，即HDFS处于停服状态。HDFS2.x采用了HA（High Availability高可用）架构
场景 当今互联信息爆炸时代，数据至关重用，生产服上数据备份一定要做，以防万一！案例 centos7下使用定时任务crontab+mysqldump备份mysql1：自定义简单备份脚本1：新建脚本bst_mysql_backups.sh并编辑vi bst_mysql_backups.sh2：脚本内容#!/bin/bash
#备份目录
backups_dir=/home/mysql_backups/
简要说一下MongoDB的备份方式：1. mogodump / mongorestore这2命令将mongodb的数据dump为BSON格式，需要的时候可以恢复。这种方式作为小的数据库还适用。但如果是sharding或者几百G数据以上的话就几乎不可用了。因为BSON及其占用空间。2. Slave Replication 这是最适合和可靠的，适合生产环境。MongoDb支持master＋多
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2023-05-18 15:10:21
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