hdfs的数据是以block为单位存储的，所以了解block的结构对理解hdfs的工作机制非常重要。先来看一下Block类，它含有三个成员：blockId，numBytes和generationStamp。numBytes即block的大小，而另外两个分别是什么呢？blockId是block的标识符，可以从block文件名中看到，例如${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/curre
# HDFS设置Block大小详解
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个高容错、高吞吐量和可扩展的分布式文件系统。它将文件划分为若干个块（Block），每个块均可独立存储在不同节点上。HDFS的设计使得它能够处理大规模数据集并进行高效的存储和访问。在实际使用中，Block大小设置对存储效率和性能有重要影响。
## HDFS的Block大小
HDFS的默认Block大小是128MB，但
原创
2024-09-12 03:43:58
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HDFS设置BLOCK的目的在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB)问题: 为什么64MB(或128M
原创
2022-12-07 00:34:36
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Block概念磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块一般为512字节(byte)。HDFS也有Block的概念，但它的块是一个很大的单元，默认是64MB。像硬盘中的文件系统一样，在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行
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2023-12-19 06:27:24
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读流程 打开分布式文件：调用分布式文件 DistributedFileSystem.open( ) 方法；寻址请求：从 NameNode 处得到 DataNode 的地址，DistributedFileSystem使用 RPC 方式调用了NameNode，NameNode 返回存有该副本的DataNode 地址，DistributedFileSystem 返回了一个输入流
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2024-09-19 20:39:18
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目录：HDFS是什么HDFS架构HDFS组件及其作用HDFS副本放置原则HDFS读写过程HDFS优缺点HDFS常用配置HDFS常用命令一、HDFS是什么1. HADOOP 1.0 中有两个模块： Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distrbuted File System)、分布式计算框架MapReduce。2. HADOOP 2.0 对HADOOP 1.0进行了改进。· 增加了
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2024-06-23 13:47:11
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在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB) 问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？ 1.为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数据块大小一般为4KB） a.减少硬盘寻道时间(disk seek time) HDFS设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的数据读
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2024-04-26 09:57:04
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Hadoop_day02HDFS1. 简介2. HDFS架构2.1 Block2.2 NameNode2.3 DataNode2.4 SecondaryNameNode3. 基本命令4. 回收站机制5. dfs目录6. 执行流程6.1 删除原理6.2 读数据的原理6.3 写数据的原理7. API操作 HDFS1. 简介Hadoop Distributed File System，hadoop分布
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2024-03-17 13:45:12
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上课时和老师讨论到的一个问题，这里是讨论后记录下来的结果，因为网上也很少查到相关讨论这个话题的内容，所以我也不肯定这是否完全是原因，但经仔细思考，下面的几点确实有其存在的合理性在HDFS里面，data node上的块大小默认是64MB(或者是128MB或256MB)问题: 为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？为什么不能远少于64MB(或128MB或256MB) （普通文件系统的数
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2024-03-15 16:12:23
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一、hdfs的设计，hdfs以流式数据访问模式来存储超大文件1：hdfs的构建思路，一次写入，多次读取2：hdfs是为高数据吞吐量应用优化的，这可能会以提高时间延迟为代价3：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量。（大量的小文件）4：hdfs中的文件可能只有一个writer，而且写操作总是将数据添加在文件的末尾，不支持具
关于如何设定数据块的大小，我们应用一段HFile源码中的注释：我们推荐将数据块的大小设置为8KB至1MB。大的数据块比较适合顺序的查询（比如Scan），但不适合随机查询，想想看，每一次随机查询可能都需要你去解压缩一个大的数据块。小的数据块适合随机的查询，但是需要更多的内存来保存数据块的索引(Data Index)，而且创建文件的时候也可能比较慢，因为在每个数据块的结尾我们都要把压缩
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2024-09-14 22:34:42
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1、HDFS 基本概念1.1 BlockBlock是一块磁盘当中最小的单位，HDFS中的Block是一个很大的单元。在HDFS中的文件将会按块大小进行分解，并作为独立的单元进行存储。Block概念 磁盘有一个Block size的概念，它是磁盘读/写数据的最小单位。构建在这样的磁盘上的文件系统也是通过块来管理数据的，文件系统的块通常是磁盘块的整数倍。文件系统的块一般为几千字节(byte)，磁盘块
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2024-03-14 14:40:49
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我们Hadoop平台也从Hadoop1.2.1升级到了Hadoop2.4.0版本，当然HDFS HA 也配置到集群中。具体的配置方法是基于cloudera 开源的zookeeper +QJM HA方案（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623）。感恩cloudera 这样伟大的公
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2024-03-24 20:05:00
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hadoop项目地址:http://hadoop.apache.org/ NameNode、DataNode详解 分布式文件系统概述数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，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，因此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 。是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的
hadoop fs -mkdir /user/trunk
hadoop fs -ls /user
hadoop fs -lsr /user (递归的)
hadoop fs -put test.txt /user/trunk
hadoop fs -put test.txt . (复制到hdfs当前目录下，首先要创建当前目录)
hadoop fs -get /user/trunk/test.tx
前提 Hadoop版本：hadoop-0.20.2 概述 现在已经知道datanode是通过DataXceiver来处理客户端和其它datanode的请求，在分析DataXceiver时已经对除数据块的读与写之外的操作进行了说明，本文主要分析比较复杂而且非常重要的两个操作：读与写。对于用户而言，HDFS用得最多的两个操作就是写和读文件，而且在大部分情况下，是一次写入，多次读取，满足高吞吐量需求而
迁移hdfs节点过程中，退役datanode节点，出现这个问题：使用命令检查block报告hdfs fsck /返回结果截图如下：
原创
2022-09-01 21:03:26
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Hadoop集群hdfs添加磁盘操作目前的环境是cdh。服务器部署在Azure；一台cdhmaster（一个namenode，一个datanode），四台cdhslave节点（各一个datanode）。hdfs现状：首先是在Azure控制台对每台服务器添加一块磁盘（我这添加的是4T） 在到服务器中对每台服务器进行添加磁盘操作：因为在Linux中，常用2种分区表：
MBR分区表（即主引导记
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2024-04-07 13:14:33
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PendingReplicationBlocks实现了所有正在复制的数据块的记账工作。它实现以下三个主要功能： 1、记录此时正在复制的块； 2、一种对复制请求进行跟踪的粗粒度计时器； &nb
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2024-04-17 13:24:15
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HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统（中文，英文）。HDFS有很多特点： 1.保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 2.运行在廉价的机器上。 3.适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成bl
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2024-02-25 18:26:53
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